科学视点

智能光芯片研究取得重大进展!戴琼海院士参与领衔

据清华大学消息,电子工程系方璐教授课题组和自动化系戴琼海院士课题组在智能光芯片领域取得重大进展。他们首创全前向智能光计算训练架构,研制出“太极-Ⅱ”光芯片,实现了大规模神经网络的原位光训练,为人工智能(AI)大模型探索了光训练的新路径。相关成果在线发表于最新一期国际学术期刊《自然》。


论文发表截图。图源:清华大学

人工智能大模型的迅猛发展与广泛应用,使得算力成为重大的战略抓手与基础设施。长期以来电子芯片的算力增长支撑着AI模型规模的不断发展,然而其高能耗亦带来了前所未有的能源挑战,新兴计算范式的建立与发展迫在眉睫。以光为计算媒介,以光的可控传播构建计算模型,光计算以其高算力低能耗特性打开了智能计算的新赛道,在后摩尔时代展现出巨大的潜力。
训练和推理是AI大模型核心能力的两大基石,缺一不可。相较于推理而言,模型训练对算力更为急需,然而电训练架构要求前向-反向传播模型高度匹配,这对光计算物理系统的精准对齐提出了苛刻的要求,致使梯度计算难、离线建模慢、映射误差大,极大地禁锢了光训练的规模与效率。
清华大学电子工程系方璐教授课题组、自动化系戴琼海教授课题组构建了光子传播对称性模型,摒弃了电训练反向传播范式,首创了全前向智能光计算训练架构,研制了通用光训练芯片“太极-II”,摆脱了对离线训练的依赖,支撑智能系统的高效精准光训练。“太极-II”的面世,填补了智能光计算在大规模训练这一核心拼图的空白。

全前向智能光计算训练架构。图源:清华大学

论文通讯作者之一、参与领衔光芯片“太极-II”研发的戴琼海教授是中国工程院院院士、广东院士联合会会员。

戴琼海院士简历

戴琼海,中国工程院院士、北京信息科学与技术国家研究中心主任、清华大学信息科学与技术学院院长、脑与认知科学研究院院长、中国人工智能学会理事长、广东院士联合会会员,现任民革中央教科文卫体委员会副主任。


长期致力于立体视觉、计算摄像学和人工智能等领域的基础理论和关键技术创新,近年来主要从事国际交叉前沿——脑科学与新一代人工智能理论的研究,包括多维多尺度计算摄像仪器、光电认知计算的理论架构、算法与芯片等。主持承担973项目、国家自然科学基金重大仪器项目等国家级重大科研项目,以第一完成人在立体视频重建与显示、新一代立体视觉理论与关键技术等方面获得突破性成果,分别在2016年获国家科技进步二等奖、2012年获国家技术发明一等奖和2008年获国家技术发明二等奖。被中共北京市委、市政府授予2017—2018年度“首都精神文明建设奖”荣誉称号。


分享到:

微信图片_20180628014711.jpg

  官方微信