中国科学家开发出执行AI任务速度比英伟达A100 快三千倍的芯片

据一项新研究显示，中国科学家制造出一款在执行某些任务时比现有高性能AI芯片更快、更节能的芯片，这些任务包括图像识别和自动驾驶等。

研究人员在《自然》杂志发表的论文中写道，尽管这款新芯片暂时还不能立即取代计算机或智能手机等设备中使用的那些芯片，但它可能很快就会被用在可穿戴设备、电动汽车或智能工厂中，并有助于提升中国在人工智能大规模应用方面的竞争力。

在华盛顿对中国获取包括先进芯片在内的技术实施一系列限制之后，中国正在努力追赶美国的人工智能竞赛。

这种新芯片被称为电子与光结合的全模拟芯片（ACCEL），是一种光芯片，使用光子（一种基本粒子）来计算和传输信息，以实现更快的计算速度。

光基芯片的理念并不新，但目前使用的芯片还是依赖电流进行计算，因为光子更难控制。

在实验室测试中，这款新芯片达到了4.6 PFLOPS（每秒千万亿次浮点运算）的计算速度，比市场上广泛使用的商用AI芯片之一，英伟达的A100快了三千倍。

研究人员还发现，这款中国芯片的能耗要低400万倍

英伟达的A100 AI芯片受到美国对中国的制裁，中国也无法获得生产它和其他先进AI芯片所需的先进光刻机。

这款新芯片是由中芯国际（SMIC）使用一种便宜的20年前的晶体管制造工艺构建的。

清华大学自动化系和电子工程系的研究团队在上周发表的论文中写道，“通过改善构建过程或采用不超过100纳米的更昂贵制造工艺，[芯片的]性能可以进一步优化”。

与半导体芯片不同，光子芯片利用光的内在物理特性，通过用超微型光学元件替代晶体管，用光信号替换电信号。

清华大学在周二发布的一篇文章中表示，部署光子计算系统以往是个挑战，因为它的结构设计复杂，而且容易受到噪声和系统错误的影响。

团队创新性地引入了一个结合了光子计算和模拟电子计算的计算框架。

清华还表示，使用光信号大大提高了能效，现有芯片运行一个小时所需的能量，可以供ACCEL使用超过500年。

其低功耗也有助于解决热量散发问题，这是当前进一步微型化集成电路面临的一大障碍。

然而，这款芯片的模拟计算架构限制了它在解决特定问题上的应用，它无法像智能手机中的通用计算芯片那样运行多种程序或压缩文件。

据清华大学网站称，它可以执行的任务包括高分辨率图像识别、微光计算和识别流量。

它在执行AI视觉任务时也有一定的优势，因为环境中的被动光本身就携带了信息，允许它在感知过程中直接进行计算。

该项目由中国科学技术部的国家重点研发计划和国家自然科学基金资助。

参与该项目的一位研究人员共同创立的北京公司MakeSens也参与了芯片的开发。

该公司在5月推出了一款使用模拟计算的低功耗芯片。

根据清华的介绍，研究团队的共同负责人戴琼海表示，为人工智能时代开发新的计算架构是一项巅峰成就。

但更重要的挑战是将这种新架构落地到实际应用中，解决国家和公众的重大需求，这是我们的责任。

研究团队还未对芯片的商业前景问题做出回应。