31日记者获悉，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，再迎芯片关键成果。他们研发的ACCEL光电计算芯片，在多项复杂智能视觉任务中，达到现有高性能芯片相同准确率的同时，国际首次实测算力提升三千余倍，能效提升四百万余倍，为超高性能芯片研发开辟全新路径。相关成果以《面向高速视觉任务的纯模拟光电计算芯片》（All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks）为题近日发表在《自然》杂志上。
区别于传统架构，光计算以光为载体，通过光传播和相互作用中的信息变化完成计算。科学家理论预测，若能在实际应用场景中成功利用，可获得较现有计算框架多个数量级的性能提升，从物理本质改变芯片研发思路。但多年来受限于大规模、非线性、光电接口等国际难题，该研究发展一度停滞不前。经多年探索，清华大学团队创造性地提出纯模拟电融合光芯片的架构，制成光电计算芯片。利用光计算性能优势，突破了数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上解决了大规模集成、高效非线性、高速光电接口三个难点。
ACCEL光电计算芯片不仅成功完成了交通场景判别、高分辨率图像识别、弱光计算等实际场景中的智能视觉任务，且耗时和功耗不到目前高性能芯片的千分之一。同时，基于研发出的自适应训练算法，该芯片仅采用百纳米级工艺精度，就可取得比先进制程芯片多个数量级的性能提升，实现性能的飞跃。
ACCEL光电计算芯片的成功研制表明了光电计算芯片的全新计算架构在诸多任务中的优越性，超高算力有望成为人工智能发展的有力引擎。而其超低功耗则为解决摩尔定律下芯片性能增速瓶颈，构建生态能源友好的大规模人工智能计算提供了新路径。
