1 工作简介

         ——国际首个全模拟光电智能计算芯片ACCEL

近年来随着晶体管尺寸接近物理极限，影响半导体行业半个世纪的“摩尔定律”已趋于放缓甚至面临失效危机，而人工智能算法模型对算力的需求却在五年内增加了三十万倍。如何构建新一代计算架构，建立人工智能时代的芯片“新”秩序，成为国际高度关注的前沿热点。

针对这一难题，清华大学戴琼海院士、方璐副教授、吴嘉敏副教授、乔飞副研究员联合攻关，提出了一种“挣脱”摩尔定律的全新计算架构：全模拟光电智能计算芯片（All-analog Chip Combining Electronics and Light，简称ACCEL），算力达到目前高性能商用芯片的三千余倍。如果用交通工具的时间来类比芯片中信息流计算的时间，那么这枚芯片的出现，相当于将八小时的京广高铁缩短到了8秒钟。该成果于2023年10月，以“All-analog photoelectric chip for high-speed vision tasks”为题发表在国际顶刊Nature（《自然》）。

研究团队从最本质的物理原理出发，结合了基于电磁波空间传播的光计算，与基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，“挣脱”传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上突破大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口三个国际难题。

图1为ACCEL芯片的计算原理，分为光学模拟计算模块（optical analog computing，OAC）和电学模拟计算模块（electronic analog computing，EAC）。OAC通过多层衍射光学计算模块，以光速提取高分辨率图像的特征，降低图像维度并减少光电转换需求。EAC包括一个32×32的光电二极管阵列，作为非线性激活器，将光学信号转换为模拟电子信号，实现类似二进制加权的全连接神经网络。ACCEL芯片以全模拟方式进行计算，在保证高任务性能的同时，还实现超高的计算能效和计算速度。以智能视觉任务和交通场景计算为例，光电融合芯片ACCEL的系统级能效（单位能量可进行的运算数），实测达到了74.8 Peta-OPS/W，是现有高性能芯片的四百万余倍。形象来说，原本供现有芯片工作一小时的电量，可供它工作五百多年。

2 作者简介

通讯作者

戴琼海，博士，中国工程院院士，清华大学教授、信息学院院长、北京信息科学与技术国家研究中心主任，中国人工智能学会理事长。

通讯作者

方璐，博士，清华大学电子工程系长聘副教授，国家杰青。

从事计算成像与智能光计算交叉研究。相关工作发表在Nature, Nature Photonics, Nature Methods, IEEE TPAMI等。曾获第十七届中国青年科技奖、北京市技术发明一等奖。 担任OSA OPTICA、IEEE TIP等国际期刊编委。

通讯作者

乔飞，博士，清华大学电子工程系副研究员。

研究方向为智能感知集成电路与系统设计。发表学术论文180余篇（如ISSCC，DAC，ICCAD，ISLPED，IROS，ICRA等和Nature，ASI，TCAS-I，TCAS-II，TVLSI，TC，TED，TCAD等）；申请和授权发明专利70余项。曾获2023年教育部科技进步一等奖、中国通信学会科技进步一等奖、2019年第二十三届全国发明展览会发明创业奖（金奖）、2022年ASP-DAC 2022集成电路设计比赛特别奖。

通讯作者

吴嘉敏，博士，清华大学自动化系副教授。

研究方向为计算光学、生物医学成像、光电智能计算。以一作/通讯作者在Nature，Cell，Nature Communications，Nature Biotechnology等顶刊发表论文30余篇。曾获2022达摩院青橙奖、入选麻省理工科技评论亚太区“35岁以下科技创新35人”。现任IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology编委和《激光与光子学进展》青年编委。

3 原文传递

详情请点击论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06558‍-8