當前，以大模型為代表的人工智能技術迅猛發(fā)展，復雜大模型在執(zhí)行智能計算任務時更是需要高算力支撐。光，作為一種兼具傳播速度快、表征維度多、計算功耗低等物理特性的媒介，用光子替代電子作為計算載體，以光的受控傳播實現(xiàn)計算，可能對當前計算范式帶來顛覆性的突破，智能光計算也因此成為新一代人工智能發(fā)展的國際前沿。
太極-Ⅰ：擁有高通量并行計算能力
光計算的起源可以追溯到20世紀60年代。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，它的現(xiàn)實情況是，傳統(tǒng)光計算還局限于小規(guī)模網(wǎng)絡的應用，執(zhí)行特定的簡單智能任務，同時精度也不夠高。如何有效提升光計算的處理規(guī)模？如何將光計算應用至現(xiàn)實生活中復雜的智能計算場景？這些問題逐漸成為當下阻礙高性能光計算進一步發(fā)展的“瓶頸”。
針對這些難題，我們團隊根據(jù)光學計算獨特的“全連接”與“高并行”計算屬性，跳出深度計算的框架，首創(chuàng)了分布式廣度光計算架構。這一架構是一種深度淺但寬度廣的光神經(jīng)網(wǎng)絡，功能可重構、規(guī)模可擴展。
此次研制的國際首款大規(guī)模通用智能光計算芯片太極-Ⅰ，可實現(xiàn)每焦耳160萬億次運算的系統(tǒng)級能量效率，可讓光計算實現(xiàn)自然場景千類對象識別、跨模態(tài)內容生成等通用人工智能任務。
這款智能光計算芯片之所以取名“太極-Ⅰ”，主要受《周易》典籍的“易有太極，是生兩儀”理念啟發(fā)。光計算中有一組互補的模態(tài)：光學衍射與干涉。衍射計算擁有更高的神經(jīng)元密度，干涉計算具有更強的重構靈活性。
在太極-Ⅰ中，它們被集成在了同一塊芯片上，發(fā)揮各自優(yōu)勢的同時，通過硬件資源復用協(xié)作，使得太極光芯片不僅具備通用計算能力，還擁有高通量并行計算能力，真正實現(xiàn)了“1＋1＞2”的效果。
通用大規(guī)模光計算從無極至太極，以致萬物化生。希望在如今大模型通用人工智能蓬勃發(fā)展的時代，太極-Ⅰ可以以光子之道，為高性能計算探索帶來切實可行的新方向。
太極-Ⅱ：提升復雜場景下系統(tǒng)能效
訓練和推理是人工智能大模型核心能力的兩大基石，缺一不可。相較于模型推理而言，模型訓練更需要大規(guī)模算力。傳統(tǒng)上，光子神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練通常采取離線建模的方式，先對網(wǎng)絡系統(tǒng)進行精細建模，再以目標為導向優(yōu)化模型參數(shù)，最后將優(yōu)化過的參數(shù)部署到物理系統(tǒng)中。這種方法雖然能夠實現(xiàn)有效的網(wǎng)絡參數(shù)訓練，但對電子計算的依賴較為嚴重。
為了解決與數(shù)值建模相關的問題，我們團隊另辟蹊徑地提出了一種全新的全前向智能光計算訓練架構，在此基礎上研制了智能光訓練芯片太極-Ⅱ。
太極-Ⅱ能夠對多種不同光學系統(tǒng)進行訓練，并在各種任務下均表現(xiàn)出了卓越性能。在大規(guī)模學習領域，太極-Ⅱ突破了計算精度與效率的矛盾，將數(shù)百萬參數(shù)的光網(wǎng)絡訓練速度提升了1個數(shù)量級，代表性智能分類任務的準確率提升40%。
在復雜場景智能成像領域，太極-Ⅱ在弱光環(huán)境下系統(tǒng)級能效提升6個數(shù)量級。在非視域場景下實現(xiàn)了千赫茲幀率的智能成像，效率提升2個數(shù)量級。
在拓撲光子學領域，太極-Ⅱ支持在不依賴任何預先設定的模型下自動搜索非厄米奇異點——就像兩位舞者原本各自旋轉，但當旋轉速度達到某個臨界值時，他們的動作突然同步成一個聯(lián)合螺旋，此時任何微小推力都會導致動作劇烈變化，這為高效精準解析復雜拓撲系統(tǒng)提供了新思路。
法國科學院納米科學技術中心主任Damien Querlioz評價道，太極-Ⅱ“架構優(yōu)雅、巧妙，可廣泛應用于各種物理神經(jīng)網(wǎng)絡與機器學習硬件系統(tǒng)”。太極-Ⅱ的提出，為光學系統(tǒng)的無模型高性能自設計與自學習物理系統(tǒng)開辟了新路徑，揭示了在后摩爾定律時代實現(xiàn)高效自我訓練物理人工智能的潛在可能性。
應用前景值得期待
值得一提的是，太極系列光芯片相較于國際先進GPU，可將系統(tǒng)級能效提升2個數(shù)量級，且僅需百納米級工藝制程，相較于其他芯片具備全國產(chǎn)自主可控的優(yōu)勢。
目前，在原理樣片的基礎上，我們團隊正積極地向智能光芯片產(chǎn)業(yè)化邁進，在多種端側智能系統(tǒng)上進行了應用部署。可以預見，太極系列光計算芯片以全新的計算范式，為人工智能大模型、通用人工智能及復雜智能系統(tǒng)等注入“光子”算力，以更低的資源消耗和更小的邊際成本，為后摩爾時代高速、高能效的智能計算，探索一條全新路徑。
（作者方璐系清華大學電子工程系教授，徐智昊、薛智威系清華大學電子工程系博士生）
編輯：李華山
