清華大學(xué):“實現(xiàn)大規(guī)模光計算芯片的智能推理與訓(xùn)練”成果入選2024年度“中國科學(xué)十大進展”
http://m.gerecailiao.cn  2025年3月28日  來源:清華大學(xué)

  3月27日,國家自然科學(xué)基金委員會在2025中關(guān)村論壇年會開幕式上發(fā)布了2024年度“中國科學(xué)十大進展”。清華大學(xué)作為主要完成單位的“實現(xiàn)大規(guī)模光計算芯片的智能推理與訓(xùn)練”成果入選。

  智能光計算作為近年來新興的計算模態(tài),具備高速、低功耗等特性,在后摩爾時代展現(xiàn)出有望超越硅基電子計算的潛力,解決人工智能領(lǐng)域的算力與功耗難題。然而,其計算任務(wù)往往局限于簡單的字符分類、圖像處理等,究其原因,痛點是光的計算優(yōu)勢被困在了不適合的電架構(gòu)中,計算規(guī)模受限,無法支撐復(fù)雜大規(guī)模智能計算。

  針對這一難題,電子工程系教授方璐課題組、自動化系教授戴瓊海課題組,在北京信息科學(xué)與技術(shù)國研中心光電交叉群體承擔(dān)的國家2030重大項目支持下,構(gòu)建了智能光計算的通用傳播模型,摒棄了傳統(tǒng)電子深度計算范式,另辟蹊徑,首創(chuàng)了分布式廣度光計算架構(gòu),研制了國際首款大規(guī)模通用智能光計算芯片“太極-I”,它首次將光計算從原理驗證推向了大規(guī)模實驗應(yīng)用,以每焦耳160萬億次運算的系統(tǒng)級能效,為大規(guī)模復(fù)雜任務(wù)的“推理”帶來了曙光。該研究成果于2024年4月發(fā)表于《科學(xué)》(Science)期刊。

  相較于模型推理,模型訓(xùn)練更需要大規(guī)模算力。針對大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難題,方璐、戴瓊海團隊又提出了全前向智能光計算訓(xùn)練架構(gòu),研制了通用光訓(xùn)練芯片“太極-II”,支撐智能系統(tǒng)的高效精準(zhǔn)光訓(xùn)練。

  “太極-II”突破了計算精度與效率的矛盾,實現(xiàn)了多種不同光學(xué)系統(tǒng)的原位光訓(xùn)練。在大規(guī)模學(xué)習(xí)領(lǐng)域,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度提升了1個數(shù)量級,代表性智能任務(wù)的準(zhǔn)確率提升40%;在復(fù)雜場景智能成像領(lǐng)域,實現(xiàn)了千赫茲幀率的抗散射與非視域成像,效率提升2個數(shù)量級;在拓?fù)涔庾訉W(xué)領(lǐng)域,在不依賴模型先驗下可自動搜索非厄米奇異點,為高效精準(zhǔn)解析復(fù)雜拓?fù)湎到y(tǒng)提供了新思路。該研究成果于2024年8月在線發(fā)表于《自然》(Nature)期刊。

  “太極”系列智能光計算芯片

  “太極-I”和“太極-II”分別實現(xiàn)了大規(guī)模智能光計算推理與訓(xùn)練,構(gòu)成了智能計算的完整生命周期。在原理樣片的基礎(chǔ)上,研究團隊正積極地向智能光芯片產(chǎn)業(yè)化邁進,在多種智能系統(tǒng)上進行應(yīng)用部署?梢灶A(yù)見,智能光計算平臺將逐步登上AI算力舞臺,破除人工智能算力困局,以更低的資源消耗和更小的邊際成本,為人工智能大模型、通用人工智能、復(fù)雜智能系統(tǒng)的高速高能效計算開辟新路徑。

  “中國科學(xué)十大進展”遴選活動自2005年啟動以來已舉辦20屆。今年的活動由近140位相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者從700多項基礎(chǔ)研究成果中遴選出31項成果,邀請包括440余位兩院院士在內(nèi)的2700余位專家學(xué)者對這31項成果進行實名投票,評選出10項重大科學(xué)研究成果,經(jīng)國家自然科學(xué)基金委員會咨詢委員會審議,最終確定入選名單。本次發(fā)布的“中國科學(xué)十大進展”主要分布在數(shù)理天文信息、化學(xué)材料能源、地球環(huán)境和生命醫(yī)學(xué)等科學(xué)領(lǐng)域。
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