清华开发超高性能计算芯片比高端GPU更强
发布时间:2023-12-09 18:31:51 所属栏目:产品 来源:DaWei
导读: 清华大学团队在超高性能计算芯片领域取得新突破。相关成果以“All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks”为题发表在Nature 上。
这枚芯片基于纯模拟光电
这枚芯片基于纯模拟光电
清华大学团队在超高性能计算芯片领域取得新突破。相关成果以“All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks”为题发表在Nature 上。 这枚芯片基于纯模拟光电融合计算架构,在包括ImageNet等智能视觉任务实测中,相同准确率下,比现有高性能GPU算力提升3000倍,能效提升400万倍。 光计算,顾名思义是将计算载体从电变为光,利用光在芯片中的传播进行计算。面对以光速计算的诱人前景,尽管数年来海内外知名电路科研团队相继提出多种集成电路设计,但要以此方法替代现有电子器件实现系统级规模化应用,仍面临重大技术瓶颈: 一是如何在一枚芯片上集成大规模的计算单元(可控神经元),且约束误差累计程度; 二是实现高速高效的片上非线性; 三是为兼容目前以电子信号为主体的信息社会,如何提供光计算与电子信号计算的高效接口。 当前常见的模数转换功耗,较光计算每步乘加运算高出多个数量级,掩盖了光计算本身的性能优势,导致光芯片难以在实际应用中体现出优越性。 为解决这一国际难题,清华大学团队创造性地提出了模拟电融合模拟光的计算框架,构建可见光下的大规模多层衍射神经网络,实现视觉特征提取,将传感器前置、传感器正在进行以及接近传感整合到同一块芯片的框架里,构建了全新型的电算体系,能够实现纯模拟电子运算符根据基尔霍夫定律所进行的传输。 极大地降低了对于高精度ADC的需求,消除传统计算机视觉处理范式在模数转换过程中速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈,在一枚芯片上从无到有地突破集成电路的大规模集成、集成电路的高效高精度非线性、高速光电接口三个关键核心技术瓶颈。 在超低功耗下运行的ACCEL将有助于大幅度改善发热问题,对于芯片的未来设计带来全方位突破,并为超高速物理观测提供算力基础。同时对无人系统、自动驾驶等续航能力要求高的场景带来重大利好。 更进一步,ACCEL芯片还支持非相干光视觉场景的直接计算,如论文中演示的交通场景实验。显著拓展了ACCEL的应用领域,有望颠覆目前自动驾驶、机器人视觉、移动设备等领域先将图片拍摄并保存在内存中后进行计算的思路,避免传输和ADC带宽限制,在传感过程中完成计算。 (编辑:威海站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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