新突破:清华大学实现全新架构光电芯片！

张明 2023-11-09

清华大学学者提出了一种“挣脱”摩尔定律的全新计算架构：光电模拟芯片，算力达到目前高性能商用芯片的3000余倍。相关成果以长文（article）形式发表在《自然》（Nature）期刊上。

1965年，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出影响芯片行业半个多世纪的“摩尔定律”：预言每隔约两年，集成电路可容纳的晶体管数目便增加一倍。半导体领域按摩尔定律繁荣发展了数十年，“芯片”，成为人类迈入智能时代的重要引擎。

随着晶体管尺寸接近物理极限，摩尔定律已放缓甚至面临失效。如何构建新一代计算架构，建立人工智能时代的芯片“新”秩序，成为国际社会高度关注的前沿热点。

针对这一难题，清华大学自动化系戴琼海院士、吴嘉敏助理教授与电子工程系方璐副教授、乔飞副研究员联合攻关，提出了一种“挣脱”摩尔定律的全新计算架构：光电模拟芯片，算力达到目前高性能商用芯片的3000余倍。他们创造性地提出了光电深度融合的计算框架，通过将光子器件与CMOS集成电路相结合，实现了超高速的光电计算。相关成果以“高速视觉任务中的纯模拟光电芯片”(All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks)为题，以长文(article)形式发表在《自然》(Nature)期刊上。

如果用交通工具的运行时间来类比芯片中信息流计算的时间，那么这枚芯片的出现，相当于将京广高铁8小时的运行时间缩短到8秒钟。

光电计算芯片 ACCEL 的计算原理和架构

计算载体由“电”变“光”

2023年诺贝尔物理学奖授予了阿秒激光技术。作为人类已知的宇宙中最快速度之一，许多超高速物理领域都少不了光的身影。

然而科学家们用光来做计算，并不是一件容易的事。

当计算载体从电变为光，就需要利用光传播中携带的信息进行计算。数年来海内外知名团队相继提出多种设计，但要替代现有电子器件实现系统级应用，仍面临许多国际难题：

一是如何在一枚芯片上集成大规模的计算单元，并且约束误差累计程度;

二是如何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。

如果不能解决这几个问题，光计算就难以真正替代当前的电子芯片，在信息社会大展身手。

突破“国际难题”的小小芯片

在清华大学的内，我们见到了这枚光电融合芯片，肉眼几不可查的结构上泛着美丽的光泽。在这枚小小的芯片中，清华大学攻关团队创造性地提出了光电深度融合的计算框架。

从最本质的物理原理出发，结合了基于电磁波空间传播的光计算，与基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，“挣脱”传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上突破大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口三个国际难题。

光电芯片图源：清华大学官网

实测表现下，光电融合芯片的系统级算力较现有的高性能芯片架构提升了数千倍。

然而，如此惊人的算力，还只是这枚芯片诸多优势的其中之一。

在研发团队演示的智能视觉任务和交通场景计算中，光电融合芯片的系统级能效(单位能量可进行的运算数)实测达到了74.8 Peta-OPS/W，是现有高性能芯片的400万余倍。

形象地说，原本供现有芯片工作一小时的电量，可供它工作500多年。目前限制芯片集成极限的一个关键因素，就是过高密度带来的散热难题。而在超低功耗下运行的光电融合芯片将有助于大幅度改善芯片发热问题，为芯片的未来设计带来全方位突破。

更进一步，该芯片光学部分的加工最小线宽仅采用百纳米级，而电路部分仅采用180nm CMOS工艺，已取得比7纳米制程的高性能芯片多个数量级的性能提升。与此同时，其所使用的材料简单易得，造价仅为后者的几十分之一。

光电计算芯片的重要意义

相比传统的电子计算芯片，光电计算芯片具有更高的并行性、更低的功耗和更高的速度。在图像处理、机器学习、人工智能等领域，光电计算芯片具有更广泛的应用前景。

清华团队提出的新型计算架构不仅对于光计算技术的应用部署意义重大，对未来其他高效能计算技术与当前电子信息系统的融合，亦深有启发。这项成果被认为是一种“挣脱”摩尔定律的全新计算架构，将为未来的计算技术发展提供新的思路和方法。

在清华大学团队提出的超高性能光电芯片下，“未来计算机”的诞生似乎已不再遥远。光电融合的新型架构，不仅开辟出这项未来技术通往日常生活的一条新路径，还对量子计算、存内计算等其他未来高效能技术与当前电子信息系统的融合深有启发。

清华大学戴琼海院士介绍道，“采用全新原理研发出计算系统是一座大山，而将新一代计算架构真正落地到现实生活，解决国计民生的重大需求，是攀过高峰后更重要的攻关。”

Nature 杂志特邀在 Research Briefing 发表的该研究专题评述也指出，“或许这项工作的出现，会让新一代计算架构，比预想中早得多地进入日常生活(ACCEL might enable these architectures to play a part in our daily life much sooner than expected.)”。

目前，相关成果发表在《自然》(Nature)期刊上。该课题得到科技部2030“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金委基础科学中心项目等的支持。

内容来源：清华大学官网半导体材料与工艺电子与信息学报

责任编辑：展源

审　　核：何发

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