近日，清華大學官宣交叉團隊發布中國 AI 光芯片 “太極（Taichi）”，該研究成果於 4 月 12 日發表在了嶄新一期學術期刊《Science》上。

據展現，“太極” 光芯片架構開發過程中的靈感來自中國典籍《周易》，團隊成員以 “易有太極，是生兩儀” 為啟發，建立了全新的計算模型，達成了光計算強悍性能的釋放。

正所謂巧婦難為無米之炊，算力是訓練 AI 大模型、推理任務的關鍵，也是人工智能的硬件基礎。

光計算，顧名思義是將計算載體從電變為光，利用光在芯片中的傳播進行計算，以其超高的並行度和速度，被認為是未來顛覆性計算架構的最有力競爭方案之一。

光芯片具備高速高並行計算優勢，被寄予希望用來支撐大模型等先進人工智能應用。如何製造出兼具大算力和高能效的下一代 AI 芯片已成為國際前沿熱點，而本次清華大學發布的 “太極” 光芯片將有望為大模型訓練推理、通用人工智能、自主智能無人系統等供應強大的算力幫助。

光電智能技藝交叉創新團隊部分成員合影(左三為戴瓊海院士、右二為方璐副教授)

作為近年來新興的計算模態，智能光計算具備高速、低功耗等特性，在後摩爾時代持有超越矽基電子計算的潛力，可以突破性解決人工智能範圍的算力與功耗難題。

可是其痛點在於，光的計算優勢被困在了 “水土不服” 的電架構中，導致計算規模受限，無法支撐復雜大模型智能計算。

對此，清華大學電子工程系方璐副教授課題組、自動化系戴瓊海院士課題組摒棄了傳統電子深度計算範式構建智能光計算通用傳播模型，另辟蹊徑地首創了分布式廣度智能光計算架構，研製出全球首款大規模幹涉衍射異構集成芯片 “太極（Taichi）”，達成了 160 TOPS/W 的通用智能計算。

相異於電子神經網絡依賴網絡深度以達成復雜的計算與性能，“太極” 光芯片架構源自光計算獨特的全連接與高並行屬性，化深度計算為分布式廣度計算，為達成規模易擴展、計算高並行、系統強魯棒的通用智能光計算探索了新路徑。

每一個研究成果都匯集了每一位成員的心血，方璐教授將本次科研比擬為浪漫的雙向奔赴：從算法架構上自頂向下探索，在硬件芯片策劃上自底向上推演。

據論文第一作者、電子系博士生徐智吳展現，在 “太極” 架構中，自頂向下的編碼拆分-解碼重構機製，將復雜智能任務化繁為簡，拆分為多通道高並行的子任務，構建的分布式 “大感受野” 淺層光網絡對子任務分而治之，突破物理模擬器件多層深度級聯的固有計算誤差。

團隊以周易典籍 “易有太極，是生兩儀” 為啟發，建立幹涉-行射聯合傳播模型，融合衍射光計算大規模並行優勢與幹涉光計算靈活重構特性，將衍射編解碼與幹涉特征計算進行部分/整體重構復用，以時序復用突破通量瓶頸，自底向上支撐分布式廣度光計算架構，為片上大規模通用智能光計算探索了新路徑。

論文報道，“太極” 光芯片具備 879 T MACS/mm^2 的面積效率與 160 TOPS/N 的能量效率。首次賦能光計算達成自然場景千類對象識別、跨模態內容生成等人工智能復雜任務。

清華大學團隊在實驗環境下，達成了片上（on-chip）1396 萬光神經網絡（ONN），可用於復雜的千類別級類別和人工智能生成內容任務。

此外，太極光芯片的計算能效超現有智能芯片 2—3 個數量級，可為百億像素大場景光速智能分析、電源模塊、百億參數大模型訓練推理、毫瓦級低功耗自主智能無人系統供應算力支撐。

方璐教授表示，之所以將光芯片命名為 “太極”，也是希望可以在如今大模型通用人工智能蓬勃擴展的時代，以光子之道，為高性能計算探索新靈感、新架構、新路徑。