清華大學(xué)近日實(shí)現(xiàn)“從0到1”的突破，發(fā)布了新型光子芯片“太極”，計(jì)算能效超現(xiàn)有人工智能芯片2-3個(gè)數(shù)量級(jí)，或?qū)閷?shí)現(xiàn)比人類更聰明的通用人工智能（AGI）帶來(lái)強(qiáng)大的訓(xùn)練和推理能力。這項(xiàng)研究已發(fā)表在《科學(xué)》雜志上，編輯還專門在論文前進(jìn)行了總結(jié)，稱這項(xiàng)工作是朝著支持AI各種應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)世界光子計(jì)算邁出的充滿希望的一步。

所謂AGI，通用人工智能，朋友們可能已耳熟能詳，那就是具備人類同等智能，或超越人類智能，能表現(xiàn)出正常人類所有智能行為的人工智能，又被稱為強(qiáng)人工智能。一旦AGI出現(xiàn)，就意味著人類與人工智能共同存在、共同演化的時(shí)代來(lái)臨，整個(gè)世界都將天翻地覆，變成我們現(xiàn)在的人所無(wú)法想象。

一些人認(rèn)為OpenAI的GPT-5就有可能成為AGI，另一些人則認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)AGI還有兩大瓶頸，一是計(jì)算能力，二是能源消耗。以至于ChatGPT之父山姆·奧特曼滿世界找7萬(wàn)億美元來(lái)制造AI芯片，而馬斯克則聲稱，到2025年，我們可能就沒有足夠的電力來(lái)運(yùn)行所有芯片了。甚至還有一個(gè)傳言說，英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛表示，AI的盡頭是光伏和儲(chǔ)能，AI將燒掉14個(gè)地球的能源。

雖然這個(gè)傳言有點(diǎn)以訛傳訛，但AGI將需要遠(yuǎn)超現(xiàn)在的算力，消耗遠(yuǎn)超現(xiàn)在的電力無(wú)疑是迫在眉睫的現(xiàn)實(shí)，而光子芯片，有可能就是解決這兩大瓶頸的關(guān)鍵。因?yàn)楣庾有酒啾入娮有酒哂幸韵挛宕髢?yōu)勢(shì)：

速度和帶寬

光子芯片利用光信號(hào)而不是電信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和處理。光信號(hào)傳輸速度極快，幾乎接近光速，并且具有極大的帶寬，可以傳輸大量數(shù)據(jù)，特別適合處理大量數(shù)據(jù)的密集型AI應(yīng)用。

能效

光子芯片能耗低于電子芯片。電子芯片依靠電流的流動(dòng)，會(huì)在導(dǎo)線中產(chǎn)生熱量，導(dǎo)致能量損失。光子芯片則使用光波傳輸數(shù)據(jù)，幾乎不受電阻和熱損失的影響，在能效上具有顯著的優(yōu)勢(shì)。

熱管理

光子芯片產(chǎn)生的熱量較少，熱管理更為簡(jiǎn)單，這樣就可以更密集地打包光子組件，無(wú)需擔(dān)心過度加熱，對(duì)于構(gòu)建大規(guī)模集成電路尤為重要。

并行處理能力

光子芯片可以在同一光纖中傳輸多個(gè)頻率的光信號(hào)，允許同時(shí)并行處理多個(gè)數(shù)據(jù)流，為AI應(yīng)用中的大規(guī)模計(jì)算提供了可能。

減少延遲

光子芯片中數(shù)據(jù)幾乎可以瞬間傳輸，減少了在復(fù)雜AI算法中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的延遲問題。

光子芯片既然在理論和實(shí)驗(yàn)研究中具有如此巨大的潛力，為什么電子芯片仍然是AI大潮中的主力，賺得盆滿缽滿呢？這是因?yàn)樗鼈兡壳叭匀幻媾R巨大的挑戰(zhàn)，如制造成本高、集成度限制、技術(shù)成熟度低、生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建等各種難題。

中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院、院長(zhǎng)戴瓊海教授長(zhǎng)期致力于立體視覺、三維重建和計(jì)算攝像儀器等研究，試圖揭示神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能等腦科學(xué)規(guī)律，為創(chuàng)建新一代人工智能提供支撐。清華大學(xué)電子工程系、長(zhǎng)聘副教授方璐，主要從事光場(chǎng)智能成像理論與技術(shù)研究，率先提出了大規(guī)模可重構(gòu)光電計(jì)算理論與架構(gòu)，研制出掃描光場(chǎng)元成像傳感器，為百億像素光場(chǎng)智能成像提供了新路徑。

戴瓊海和方璐領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)，去年11月創(chuàng)造性地提出光電融合全新計(jì)算框架，研制出全世界首個(gè)全模擬光電智能計(jì)算芯片（ACCEL），運(yùn)算速度高達(dá)4.6千萬(wàn)億次/秒，是英偉達(dá)A100人工智能芯片0.312千萬(wàn)億次/秒的15倍；而它的系統(tǒng)能效是74.8千萬(wàn)億次/瓦秒，超過高性能芯片400萬(wàn)倍，這意味著這些芯片運(yùn)行一個(gè)小時(shí)的電量，就可以供它運(yùn)行500年以上！這項(xiàng)成果發(fā)表在《自然》雜志上，我也曾做過解讀。

而近日，戴瓊海和方璐團(tuán)隊(duì)再接再厲，進(jìn)一步探索干涉光與衍射光的優(yōu)勢(shì)特性，摒棄傳統(tǒng)電子深度計(jì)算范式，在世界上首創(chuàng)了干涉—衍射分布式廣度光計(jì)算架構(gòu)，并將其命名為Taichi，也就是“太極”的意思。方璐說，這是希望在大模型通用人工智能蓬勃發(fā)展的時(shí)代，用光子之道，為高性能計(jì)算探索新靈感、新架構(gòu)、新路徑。

具體來(lái)說，這種新架構(gòu)不再依賴深層次的網(wǎng)絡(luò)堆疊，而是利用光計(jì)算的“全連接”和“高并行”屬性，轉(zhuǎn)向分布式廣度計(jì)算，從而提高計(jì)算速度和效率，同時(shí)保持系統(tǒng)的魯棒性。然后在太極架構(gòu)中，復(fù)雜的智能任務(wù)被拆分成多個(gè)多通道高并行的簡(jiǎn)單子任務(wù)，通過分布式“大感受野”淺層光網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理執(zhí)行，不僅簡(jiǎn)化了問題，還減少了物理模擬設(shè)備，在多層級(jí)聯(lián)中可能出現(xiàn)的計(jì)算誤差。

所謂"感受野"（Receptive Field），是指生物感覺神經(jīng)元受到刺激能夠引起反應(yīng)的區(qū)域，引申到機(jī)器視覺的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，就是一個(gè)單元能感知的輸入數(shù)據(jù)范圍。一個(gè)“大感受野”意味著網(wǎng)絡(luò)單元能夠接收并處理來(lái)自較大輸入?yún)^(qū)域的信息。

你可以想象為一張能覆蓋很大區(qū)域的網(wǎng)，即使它只有一層（淺層），也能捕捉到很多信息，從而快速有效地處理數(shù)據(jù)。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特別適合需要快速響應(yīng)的應(yīng)用，因?yàn)樗恍枰ㄟ^很多層來(lái)處理信息，可以大大提高處理速度和效率。同時(shí)由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，它的能耗也相對(duì)較低。

基于太極計(jì)算架構(gòu)，清華團(tuán)隊(duì)研制出了干涉—衍射異構(gòu)集成智能光計(jì)算芯片，計(jì)算能效超現(xiàn)有智能芯片2-3個(gè)數(shù)量級(jí)，可為百億像素大場(chǎng)景光速智能分析、百億參數(shù)大模型訓(xùn)練推理毫瓦級(jí)低功耗自主智能無(wú)人系統(tǒng)提供強(qiáng)有力的算力支撐。

通過將多個(gè)太極芯片拼接在一起，清華團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)由1396萬(wàn)人工神經(jīng)元組成的光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ONN），比現(xiàn)在最大競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的147萬(wàn)個(gè)幾乎大了10倍。在廣泛用于評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的Omniglot數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的分類測(cè)試中，太極能夠識(shí)別超過1000個(gè)類別，準(zhǔn)確率達(dá)到了91.89%，在高保真人工智能生成內(nèi)容方面實(shí)現(xiàn)了高達(dá)兩個(gè)數(shù)量級(jí)的效率改進(jìn)。這表明太極芯片處理大模型復(fù)雜任務(wù)的巨大潛力，或?qū)楣鈱W(xué)計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用、基礎(chǔ)模型的支撐及AGI新時(shí)代的發(fā)展提供加速。

另外就是太極的能效指標(biāo)了，論文中聲稱達(dá)到了160.82TOPS/W，也就是每瓦特160.82萬(wàn)億次操作，我看到國(guó)外一篇文章說，這個(gè)效率是英偉達(dá)明星AI芯片H100的1000倍，不過我沒有找到H100的相關(guān)數(shù)據(jù)，所以暫時(shí)無(wú)法證實(shí)。但光子芯片本身用電極少，所以這應(yīng)該是不足為奇的。

總之，不管是從計(jì)算能力還是能源消耗上，光子芯片都大大優(yōu)于電子芯片，太極架構(gòu)及芯片的問世，有可能成為一個(gè)重要的里程碑，正如科學(xué)家們?cè)谡撐闹兴f，這將為大規(guī)模光子計(jì)算和高級(jí)任務(wù)鋪平道路，進(jìn)一步發(fā)掘光子技術(shù)在現(xiàn)代通用人工智能（AGI）中的靈活性和潛力。