记者从清华大学获悉，继修建智能光筹算的通用传达模子、研造环球首款大周围插手—衍射异构集成芯片“太极”后，该校电子工程系方璐教讲课题组智能智能、自愿化系戴琼海教讲课题组正在智能光筹算界限得回新冲破：独创全前向智能光筹算练习架构，胜利研造“太极-II”通用光练习芯片。该芯片填充了智能光筹算正在大周围练习这一中心拼图中的空缺，将与初代“太极”沿道协力为AI大模子的练习、推理注入算力进展的新动力，修建光算力的新基座智能。联系结果以“光神经收集全前向练习”为题，于即日公布于《天然》期刊。

　　人为智能大模子的迅猛进展与通俗操纵，使得算力成为庞大的策略抓手与根基举措。长久往后电子筹算芯片的算力伸长撑持着AI模子周围的无间进展，然而其高能耗亦带来了空前绝后的能源寻事，新兴智能筹算范式的创筑与进展迫正在眉睫。光拥有插手、衍射等多维筹算模态，以光为筹算序言，以光的可控传达修建筹算模子，光筹算以其高算力低能耗特色翻开了智能光筹算的新赛道，暴暴露了宏大潜力。

　　探讨组先容，练习和推理是AI大模子中心才智的两大基石，缺一不行。通用智能光筹算芯片“太极”的问世初次将光筹算从道理验证推向了大周围测验操纵，为繁杂智能职责的推理带来了曙光。然而，初代“太极”尚未开释智能光筹算的“练习之能”。

　　据悉，“太极-II”光练习芯片以物理光学特色为劝导创筑了新型的光练习架构，造服了筹算精度差、练习速率慢、能量功用低的瓶颈，撑持多标准繁杂光学体系的高效高精度正在线练习。

　　体系实测结果标明，“太极-II”智能光练习架构正在大周围神经收集练习、筹算成像等方面均显示出超卓本能。它冲破了筹算精度与功用的冲突，将数百万参数的光收集练习速率晋升了1个数目级，代表性智能分类职责简直切率晋升40%。正在非视域等繁杂场景成像操纵中，竣工了千赫兹帧率的筹算成像，成像功用晋升2个数目级智能。这些结果标明，正在一概参数周围下，相较于图形解决器（GPU），“太极-II”希望能以万分之一的光阴实现AI大模子等大周围收集的练习过程，大幅节俭光阴与能源开销；并能及时解析繁杂场景，为医疗诊断、工业检测、境遇监测等界限供给高速精准的管理计划。

　　据悉智能，正在道理样片的根基上，探讨团队正主动地向智能光芯片工业化迈进，正在多种端侧智能体系进取行操纵安顿。

　　“智能光筹算平台将慢慢登上AI算力舞台，将能以更低的资源破费和更幼的边际本钱，为人为智能大模子、通用人为智能、繁杂智能体系的高速高能效筹算启发新道途。”戴琼海说。（记者邓晖）

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