清華大学のチームは超高性能コンピューティングチップの分野で新たな進歩を遂げ、関連する研究がNatureに掲載されました。
書き換える必要がある内容は次のとおりです。 図 1 関連論文 (出典:「Nature」) 論文アドレス:
大きなボトルネック
2つ目は高速性を実現することです。 3つ目は、電子信号が主流となる情報社会において、光コンピューティングと電子信号コンピューティングの間の効率的なインターフェースをどのように提供するかという現状に適合することです。現在一般的なアナログ - デジタル変換の消費電力は、光コンピューティングの各乗算および加算演算の消費電力よりも桁違いに高く、光コンピューティング自体の性能上の利点がマスクされてしまい、光チップが優れた性能を発揮することが困難になっています。実用的なアプリケーション。
システムレベルのコンピューティング能力とエネルギー効率は、既存のチップよりも1万倍高いです - この国際問題を解決するために、清華大学チームは電気融合をシミュレートするコンピューティングフレームワークを創造的に提案しました可視光の下で大規模な多層回折ニューラル ネットワークを構築して視覚的特徴抽出を実現し、光電流を使用してキルヒホッフの法則に基づいた純粋なアナログ電子計算を直接実行します。この 2 つは同じチップ フレーム内に統合されています。 「
。同時に、システムレベルのエネルギー効率は 74.8 Peta-OPS/W に達し、これは既存の高性能 GPU、TPU、光コンピューティング、アナログ電気コンピューティング アーキテクチャと比較して、
大幅に改善し、将来のチップ設計に全面的なブレークスルーをもたらし、超高速物理観測のための計算能力基盤を提供します。同時に、無人システムや自動運転など、高い耐久性要件が求められるシナリオに大きなメリットをもたらします。
表 1. ACCEL と既存の高性能チップ間のシステムレベルで測定されたパフォーマンス指標 (出典: "Nature") 直接計算するだけです
以上が清華オプトエレクトロニクス・コンピューティングの新たなブレークスルー:チップ性能は1万倍向上、研究はトップレベルに到達 Natureの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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