一个中国科学家团队设计了一种基于光子学而不是传统电子晶体管的革命性人工智能（AI）芯片，为大规模光子计算和高效的现实世界AI应用铺平了道路。
人工智能的快速发展对下一代计算提出了严格的能效和面积效率要求。光学智能计算在实现卓越的处理速度和高能效方面显示出巨大的潜力。这被认为是下一代计算范式，可以解决人工智能在计算能力和能耗方面的挑战。
然而，现有的光学计算未能实现其通用智能计算的真正潜力。它只能处理简单的人工智能任务，如数字分类或小规模模式识别。
周五发表在《科学》杂志上的这项研究报告了一种大规模光子芯片以及一种名为“太极”的分布式光学计算架构太极由清华大学的研究人员开发，可以解决具有高计算能力和高能效的高级人工智能任务。
根据该研究，太极架构不是像电子计算那样“更深入”，而是在吞吐量和规模扩展方面“更广泛”，这意味着更大的并行计算。
在大规模干涉衍射混合光子人工智能小芯片的帮助下，网络规模有效地增加到十亿神经元级别，支持各种高级AGI任务。
Taichi在复杂的分类任务中取得了很高的准确率，例如100个类别的ImageNet和1，623个类别的Omniglot数据集。根据这项研究，它还能够执行高保真任务，如音乐创作和生成风格化的绘画。
该论文的通讯作者、清华大学的卢芳表示，此外，它实现了每秒每瓦160万亿次运算的能效，与当前的光子集成电路相比，效率大幅提高，比传统人工智能芯片的能效高出两个数量级。
“我们预计Taichi将加速更强大的光学解决方案的开发，例如对基金会模式和AGI新时代的关键支持，”方说。■
