中国科学家团队设计了一种基于光子学而不是传统电子晶体管的革命性人工智能(AI)芯片，为大规模光子计算和高效的现实世界人工智能应用铺平了道路。
人工智能的快速发展对下一代计算提出了严格的能源效率和面积效率要求。光学智能计算在实现卓越的处理速度和高能源效率方面显示出巨大的潜力。这被认为是下一代计算范式，可以解决人工智能在计算能力和能耗方面的挑战。
然而，现有的光学计算未能实现其通用智能计算的真正潜力。它只能处理简单的人工智能任务，例如数字分类或小规模模式识别。
这项研究于周五发表在《科学》杂志上，报告了一种大规模光子芯片以及名为“Taichi”的分布式光学计算架构。Taichi由清华大学研究人员开发，能够以高计算能力和高能源效率解决高级人工智能任务。
研究表明，Taichi 架构并没有像电子计算那样“深入”，而是在吞吐量和规模扩展方面“更广泛”，这意味着更大的并行计算。
借助大规模干涉-衍射-混合光子AI芯片，网络规模有效提升至十亿神经元级别，支持各种先进的AGI任务。
Taichi 在复杂的分类任务中实现了高精度，例如 100 类别 ImageNet 和 1,623 类别 Omniglot 数据集。研究表明，它还能够执行高保真任务，例如音乐创作和生成风格化的绘画。
清华大学的陆芳表示，它还实现了每秒每瓦160万亿次运算的能效，与目前的光子集成电路相比，效率大幅提升，比传统人工智能芯片的能效高出两个数量级。论文的通讯作者。
Fang 表示：“我们预计 Taichi 将加速开发更强大的光学解决方案，例如对基础模型和 AGI 新时代的关键支持。”
