清华大学重大突破！首创分布式广度光计算架构 研制太极光芯片实现计算能效大跨越

瞻观前沿

近日，据清华大学消息，针对大规模光电智能计算难题，清华大学电子工程系副教授方璐课题组、自动化系戴琼海院士课题组，摒弃传统电子深度计算范式，另辟蹊径，首创分布式广度光计算架构，研制大规模干涉-衍射异构集成芯片太极(Taichi)，实现160 TOPS/W的通用智能计算。在如今大模型通用人工智能蓬勃发展的时代，该科研成果以光子之道，为高性能算力探索新灵感、新架构、新路径。相关科研成果发表于最新一期的国际期刊《科学》。

智能光计算作为新兴计算模态，在后摩尔时代展现出远超硅基电子计算的性能与潜力。然而，其计算任务局限于简单的字符分类、基本的图像处理等。其痛点是光的计算优势被困在不适合的电架构中，计算规模受限，无法支撑亟须高算力与高能效的复杂大模型智能计算。

据介绍，太极光芯片的计算能效超现有智能芯片2—3个数量级，将可为百亿像素大场景光速智能分析、百亿参数大模型训练推理、毫瓦级低功耗自主智能无人系统提供算力支撑。

图片来源：摄图网

技术价值观察

人工智能芯片产业链结构清晰，链条较短，主要分为上游的材料与设备，中游的产品制造，下游的应用市场;上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备，半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料，半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备;中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造，芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程，芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程;下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。

清华大学研究团队首创分布式广度光计算架构，研制太极光芯片，计算能效超现有智能芯片2—3个数量级。因此，从人工智能芯片产业链上看，该技术处于产业链的中游产品制造环节。

宏观市场观察

——AI芯片是智能计算的主流模式

基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。

近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。

——人工智能芯片渗透多个行业

人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法，即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现，最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。

人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。

——全球人工智能芯片市场规模

人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

——全球光模块市场规模不断增长

光通信器件行业的终端产品主要为光模块，据FROST&SULLIVAN统计，2015-2020年，全球光模块市场规模逐年增长。2020年，全球光模块行业市场规模实现105.4亿美元，较2019年增长8.32%，2021年全球光模块行业市场规模约超过110亿美元。

——全球光模块市场份额

在过去的十年里，中国的光器件和模块供应商凭借成本优势逐渐在全球市场上获得份额，目前在全球光模块市场占主导地位。2015年前，全球前十大光模块厂商仅光迅科技一家中国企业;2021年，中际旭创等五家供应商进入全球前十，主要厂商相较前一年市场份额均有提升;2022年，光模块全球市前10名中国占据7家，其中中际旭创、Coherent、思科、华为四家厂商占据全球光模块市场份额超过50%，中际旭创和Coherent分别获得近14亿美元的收入。

——未来光模块将向小体积、高速率和模块化发展

在光通信及数据中心传输流量爆炸式增长的推动下，光模块经历了从2.5G、10G、100G、400G快速升级，并向800G演进，未来速率也将不断提升。同时，为了降低更换成本并加速升级换代，模块化也是一大重要方向。

经济学人APP资讯组

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标签： 芯片 人工智能 计算 随笔