電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李寧遠(yuǎn))自1965年戈登摩爾提出摩爾定律以后,半導(dǎo)體行業(yè)在摩爾定律上已經(jīng)繁榮發(fā)展了半個(gè)多世紀(jì)。芯片,已經(jīng)成為時(shí)代發(fā)展的重要引擎。但隨著晶體管尺寸逐漸逼近物理極限,近年來(lái)摩爾定律發(fā)展已放緩,甚至面臨失效無(wú)法延續(xù),需要建立新的芯片秩序。
而且在現(xiàn)在的人工智能時(shí)代,算力是無(wú)法替代的先進(jìn)生產(chǎn)力,是人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)落地應(yīng)用的基礎(chǔ)支撐,而國(guó)內(nèi)正處在高端算力芯片供應(yīng)鏈被封鎖的形勢(shì)。如何繞開(kāi)專(zhuān)利、技術(shù)被封鎖的束縛,找出一條新的道路來(lái)也是至關(guān)重要。
近日,清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)在超高性能計(jì)算芯片領(lǐng)域取得了令人矚目的關(guān)鍵成果,他們成功研發(fā)的ACCEL光電計(jì)算芯片,相關(guān)成果以《面向高速視覺(jué)任務(wù)的純模擬光電計(jì)算芯片》為題發(fā)表在Nature上。
與現(xiàn)有高端GPU相比,實(shí)現(xiàn)了算力提升三千余倍,能效提升四百萬(wàn)余倍的表現(xiàn),ACCEL光電計(jì)算芯片為超高性能芯片的研發(fā)開(kāi)辟了全新的路徑。
ACCEL架構(gòu)光電計(jì)算實(shí)現(xiàn)高速視覺(jué)處理性能飛躍
現(xiàn)在我們使用的各種設(shè)備和系統(tǒng),絕大多數(shù)通過(guò)晶體管以電信號(hào)來(lái)進(jìn)行計(jì)算,以現(xiàn)在市面上用于人工智能算力芯片內(nèi)集成的晶體管數(shù)量已經(jīng)以百億、千億來(lái)算。這些晶體管操縱電流實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模的計(jì)算。
人工智能算力正在崛起成為剛需,而摩爾定律正在衰落,尋找新興技術(shù)革新硬件計(jì)算是目前前沿科技的一大技術(shù)熱點(diǎn)。量子計(jì)算、神經(jīng)形態(tài)芯片、光子計(jì)算等都是有可能實(shí)現(xiàn)計(jì)算性能飛躍的技術(shù)路線,光子計(jì)算是其中有力的競(jìng)爭(zhēng)者,近期ACCEL光電計(jì)算芯片的突破也印證了這一技術(shù)路線的可行性。
面向高速視覺(jué)任務(wù)的純模擬光電計(jì)算芯片基于光電深度融合計(jì)算框架,將光芯片與電芯片結(jié)合,在一枚芯片上突破大規(guī)模計(jì)算單元集成、高效非線性、高速光電接口三個(gè)國(guó)際難題,由清華大學(xué)自動(dòng)化系(戴瓊海院士、吳嘉敏助理教授)與電子工程系(方璐副教授、喬飛副研究員)聯(lián)合攻克。
不同于傳統(tǒng)計(jì)算,光子計(jì)算不是通過(guò)將電流表示成0和1來(lái)編碼和操作數(shù)據(jù),而是利用光的物理特性來(lái)進(jìn)行計(jì)算。光子計(jì)算使用光,這使得它更快、更有效、更緊湊。光子計(jì)算的確能夠更快、更節(jié)能地處理視覺(jué)數(shù)據(jù)。
因此,清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出了一種結(jié)合電子和光計(jì)算(ACCEL)的全模擬芯片架構(gòu),將衍射光學(xué)模擬計(jì)算(OAC)和電子模擬計(jì)算(EAC)融合在一個(gè)芯片中,具有可擴(kuò)展性、非線性和靈活性。根據(jù)論文數(shù)據(jù),其系統(tǒng)能效為74.8Peta-OPS/W,計(jì)算速度為4.6Peta-OPS,而且計(jì)算的99%都由光學(xué)部分實(shí)現(xiàn)。
不論是系統(tǒng)能效還是計(jì)算速度,和現(xiàn)在最先進(jìn)的計(jì)算處理相比,ACCEL都有著數(shù)量級(jí)上絕對(duì)的領(lǐng)先。
具體來(lái)說(shuō),ACCEL的系統(tǒng)級(jí)算力穩(wěn)定達(dá)到現(xiàn)有高性能芯片的數(shù)千倍,同時(shí)系統(tǒng)級(jí)能效較現(xiàn)有的高性能 GPU、TPU、光計(jì)算和模擬電計(jì)算架構(gòu),提升了兩千到數(shù)百萬(wàn)倍不等。
對(duì)于視覺(jué)數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),ACCEL無(wú)疑讓處理性能實(shí)現(xiàn)了飛躍,也表明了“掙脫”摩爾定律的全新計(jì)算架構(gòu)的可行性。
全新顛覆性計(jì)算架構(gòu),助力***領(lǐng)域彎道超車(chē)
ACCEL架構(gòu)光芯片與電芯片的融合性能的大幅提升已經(jīng)被證實(shí),而且該芯片光學(xué)部分的加工最小線寬僅采用百納米級(jí),而電路部分僅采用180nm CMOS工藝。如果采用更先進(jìn)的工藝技術(shù),ACCEL能進(jìn)一步大幅降低更高時(shí)鐘頻率下運(yùn)行的控制單元功耗。
成熟的工藝卻實(shí)現(xiàn)了超越先進(jìn)制程GPU的性能,未來(lái)光子計(jì)算的霸權(quán)或許不是說(shuō)說(shuō)而已。
根據(jù)清華團(tuán)隊(duì)的說(shuō)法,如果將OAC層數(shù)進(jìn)一步提高,ACCEL的性能將進(jìn)一步提高,實(shí)現(xiàn)靈敏度更高的光電二極管陣列并行輸出。增加SRAM位數(shù)將進(jìn)一步拓展ACCEL可分類(lèi)的視覺(jué)類(lèi)別數(shù)量。其未來(lái)的發(fā)展還有很大的提升空間。
更高算力和更優(yōu)秀的能耗比只是ACCEL兩個(gè)最直觀的特點(diǎn),在論文中,還披露了大量技術(shù)細(xì)節(jié)。
ACCEL將衍射光學(xué)計(jì)算作為光學(xué)編碼器進(jìn)行特征提取后,誘導(dǎo)光電流直接用于進(jìn)一步計(jì)算,無(wú)需模數(shù)轉(zhuǎn)換器。在同一任務(wù)不同類(lèi)型的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端延遲和能耗對(duì)比中,ACCEL實(shí)現(xiàn)了每幀72 ns的超低計(jì)算延遲和每幀4.38 nJ的能耗,遠(yuǎn)小于NVIDIA A100的每幀0.26 ms延遲和每幀18.5 mJ的能耗。
論采用哪種方式計(jì)算操作,在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)相同精度時(shí),ACCEL與先進(jìn)GPU上的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,全模擬的ACCEL都能將系統(tǒng)延遲和能耗降低了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。
可以說(shuō)ACCEL的全新計(jì)算架構(gòu),極具顛覆性,繞過(guò)了模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器速度、精度與功耗相互制約的物理瓶頸,充分利用了光電技術(shù)的優(yōu)勢(shì),芯片實(shí)現(xiàn)了計(jì)算效率和能耗的極致優(yōu)化。大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比也打消了人們對(duì)光子計(jì)算算力“有效性”的顧慮。
雖然這一技術(shù)目前還只是停留在實(shí)驗(yàn)室階段,但從實(shí)際應(yīng)用價(jià)值來(lái)看,這一成果對(duì)于推動(dòng)芯片技術(shù)進(jìn)步、降低能耗和提高計(jì)算效率具有重要意義。在國(guó)內(nèi)先進(jìn)制程面臨制約的情況下,清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)在顛覆性計(jì)算架構(gòu)取得的成果給我國(guó)高性能芯片研發(fā)開(kāi)辟了一條全新的路徑,是打破芯片專(zhuān)利、技術(shù)封鎖的一個(gè)方向。
光電芯片在量產(chǎn)后,也足夠顛覆現(xiàn)在的半導(dǎo)體格局,也將在未來(lái)實(shí)際應(yīng)用落地后推動(dòng)人工智能等領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展。
小結(jié)
目前,該團(tuán)隊(duì)正在研究規(guī)模更大、算力更強(qiáng)的模擬域光電融合系統(tǒng),這需要在算法層面和硬件層面,開(kāi)展更高層次的聯(lián)合設(shè)計(jì)優(yōu)化。目標(biāo)應(yīng)用也拓展至和高速處理相關(guān)的領(lǐng)域,如時(shí)延降低四個(gè)數(shù)量級(jí)的超高速圖像計(jì)算、自動(dòng)駕駛、野外監(jiān)測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)等等。
采用全新原理研發(fā)出計(jì)算芯片需要越過(guò)很多難關(guān),不可能一蹴而就,但ACCEL的出現(xiàn)也意味著新一代計(jì)算架構(gòu)時(shí)代的來(lái)臨可能會(huì)比料想中的更早。
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