有潜力完结这些方针,现在的光子集成电路 具有 优胜的处理速度和功率,但其容量和可扩展性遭到不行避免的差错的约束,规划和核算才能有限,因而只能完结简略的使命和浅层模型, 简直不能支撑现代AGI使命。
针对大规划光电智能核算难题,研讨团队摒弃传统电子深度核算范式,另辟蹊径,创始了分布式广度光核算架构,研发了大规划干与-衍射异构集成芯片——太极(Taichi),完结160万亿次/秒·瓦(TOPS/W)的通用智能核算。研讨团队表明,估计太极光芯片将跟上现代AGI对核算资源需求的快速增长。
Science期刊修改高度评价了这项研讨: 该研讨探究了分布式衍射干与混合光核算架构,有效地将光神经网络 (ONN) 的规划提高到百万神经元等级。经过试验完结了一个芯片上1396万个神经元的ONN,用于杂乱的、千类级的分类和AI生成的内容使命。这项作业是向实际国际的光核算迈出的有期望的一步,支撑人工智能中的各种运用。
通用人工智能(artificial general intelligence,AGI)在加快速度进行开展的一起,对核算功能的要求也在逐渐的提高。 关于实际国际中杂乱的多模态信息,火急地需求高容量、高通量的核算体系结构。 在后摩尔年代, 不断要求更高的功能变得具有应战 性。 运用电子设备(例如GPU)进行高档人工智能模型的核算 与饱满 能 效相关,这关于支撑现代AGI是不行继续的。 寻求核算功能和动力功率之间的平衡,是高功能核算研讨的一个耐久方针 。
光核算(Photonic computing) 供给了史无前例的光速低功耗核算,引起了人们渐渐的变多的重视。 光子的高并行功可以在必定程度上促进根本图画运算、储藏池核算、神经网络等。 但是,现在的集成光核算,特别是光神经网络(ONN),一般由数百到数千个参数和数十个可调参数组成,只能完结简略的根本使命 。 虽然 光集成电路具有 空间紧凑性和能效的优势,但它依然遭到不行避免的时变差错的约束,供给有限的网络规划和核算才能,难以支撑实际国际的AGI使命
为了支撑现代AGI,该研讨规划了根据集成衍射干与异构规划和通用分布式核算架构的大规划光芯片——太极,该架构具有上千万个神经元的才能,完结160万亿次/秒·瓦(TOPS/W)的通用智能核算 。
太极光芯片在试验中完结了芯片上1000个类别等级的分类(在1623类其他Omniglot数据集上准确率为91.89%)和高保真的AI生成的内容,功率提高了两个数量级。
太极光芯片为大规划光核算和高档使命铺平了路途,进一步开发了现代AGI光子学的灵活性和潜力。在现在大模型通用AI欣欣向荣的年代,该研讨成果以光子之道,为高功能算力探究新创意、新架构、新途径。
太极光芯片的核算能效超现有智能芯片2-3个数量级,将可为百亿像素大场景光速智能剖析、百亿参数大模型练习推理、毫瓦级低功耗自主智能无人 体系供给算力支撑。估计太极光芯片将跟上现代AGI对核算资源需求的快速增长。
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