清华大学的研究小组推出了一款革命性的光子芯片，它可以推动人工智能（AI）进入速度、效率和能力前所未有的新时代。
这款名为“Taichi”的光基芯片利用集成光子电路以极快的速度传输数据，同时与传统电子产品相比大幅降低能耗。
重要的是要了解，边缘设备和数据中心的广泛增长在带宽和效率方面带来了重大挑战，而图像处理、传输和重建在当今的信息技术领域发挥着重要作用。因此，在光学和电学域之间不断转换串行信号的需求，以及电子处理器日益增加的压力，已成为端到端机器视觉的主要障碍。
前所未有的能源效率和速度
Taichi 以清华大学团队开发的早期光子芯片光学并行计算阵列 (OPCA) 为基础。OPCA 展示了前所未有的纳秒级图像数据处理速度，而 Taichi 则将这一范例大大扩展到一般计算工作负载。它可以以惊人的纳秒级速度处理、传输和重建图像，比目前的方法快一百万倍左右。
根据研究论文，OPCA 芯片代表了机器视觉系统运行方式的根本性转变。OPCA 不是像传统做法那样先将光学数据转换为数字电信号，而是在同一集成芯片上以光学方式执行所有传感和计算。
这种光学计算方法无需耗能的光电转换，并突破了电子处理器的速度限制。现在，OPCA 芯片实现了高达每秒 1000 亿像素的惊人处理速度和仅为 6 纳秒的极短响应时间。
总体而言，作为一款 AI 芯片，Taichi 的能效比高性能 Nvidia H100 GPU 高出 1,000 倍以上，鉴于目前的贸易限制导致 H100 无法在中国上市，这一点非常值得注意。
清华大学的研究人员强调，光信号和电信号之间的频繁转换一直是提高机器视觉能力的主要瓶颈，他们认为 Taichi 芯片可以帮助自动驾驶汽车、工业检测和机器人等人工智能应用开启超快边缘智能的新时代。
最先进的人工智能功能和突破性的架构
Taichi 在图像识别或内容生成等一系列通用人工智能 (AGI) 任务中表现尤为出色。该芯片在 Omniglot 数据集中通过 1,623 个类别正确识别图像的准确率高达 91.89%，展现了其处理更复杂任务的能力。
此外，Taichi 还可以通过改变图像的艺术风格，甚至创作音乐来提供出色的高质量内容，展现了其多功能性和创造潜力。最后，Taichi 的独特架构使其有别于典型的光子芯片。清华团队没有堆叠光子集成电路 (PIC)，而是开发了一种新的分布式计算架构，将 PIC 分组为集群。
这种配置允许并行处理，有效地将计算资源分配到多个独立集群中，以有效地处理子任务。这种架构解决了深度学习结构中经常遇到的跨层错误累积问题。它还提高了计算能力和可靠性。
尽管 Taichi 仍局限于研究实验室，但其开创性的研究指向了光驱动的 AI 系统的未来。随着边缘、数据中心及其他领域对智能自动化的需求不断增加，光子协处理器可以为日益增长的计算需求提供革命性的解决方案。或许，Taichi 为大规模光子计算铺平了道路，从而实现了先进的 AGI 功能，而如果采用纯电子方法，这些功能的成本将高得令人望而却步。
