Tsinghua Optoelectronics 컴퓨팅의 새로운 돌파구: 칩 성능이 10,000배 증가하고 연구가 최고 수준에 도달 - Nature

칭화대학교 팀은 초고성능 컴퓨팅 칩 분야에서 새로운 돌파구를 마련했으며 관련 연구가 네이처에 게재되었습니다.

다양한 대형 모델과 심층적인 신경망의 등장으로 인공지능의 발전에 부응하고 대용량 컴퓨팅 파워와 높은 에너지 효율성을 모두 갖춘 차세대 AI 칩을 만드는 방법이 화제가 되고 있습니다. 국제 최전선에서 주제.

중국과기협회가 발표한 2023년 주요 과학 이슈 중 '저에너지 인공지능 구현 방법'이 1위를 차지했습니다.

최근 칭화대학교 팀은 ultra고성능 컴퓨팅 칩 분야에서 새로운 돌파구를 마련했습니다. 관련 결과는 '고속 비전 작업을 위한 완전 아날로그 광전자 칩'이라는 제목으로 네이처(Nature)에 게재됐다.

이 칩은 순수 아날로그 광전자 융합 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 하며, ImageNet을 포함한 지능형 비전 작업의 실제 측정에서 동일한 정확도로 기존 최고 수준보다 3,000배 더 많은 컴퓨팅 성능과 400만 배 더 높은 에너지 효율성을 제공합니다. -동일한 정확도의 GPU 성능 .

^{다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 그림 1 관련 논문(출처: "Nature")}

논문 주소:

Chen, Y. et al. -스피드 비전 태스크. 네이처 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06558-8 (2023).

미래는 이미 와 있다? 광 기반 컴퓨팅 칩, 특히 물리적 한계에 접근하는 전자 트랜지스터의 크기로 인해 제한되는 현재의 전통적인 칩 아키텍처를 사용하여 컴퓨팅 성능의 도약을 달성하는 것은 쉽지 않습니다. 새로운 컴퓨팅 아키텍처가 상황을 타파하는 열쇠가 되었습니다. 초고속 병렬성과 속도를 갖춘 광 컴퓨팅은 미래의 파괴적인 컴퓨팅 아키텍처를 위한 가장 강력한 경쟁 솔루션 중 하나로 간주됩니다.

광 컴퓨팅은 이름에서 알 수 있듯이 컴퓨팅 캐리어를 전기에서 빛으로 변경하고 칩 내 빛의 전파를 사용하여 계산을 수행합니다. 빛의 속도로 진행되는 컴퓨팅의 매력적인 전망에 직면하여 국내외 유명 과학 연구팀은 최근 몇 년간 다양한 디자인을 제안해 왔습니다. 그러나 시스템 수준의 응용을 달성하기 위해 기존 전자 장치를 대체하기 위해 여전히 직면하고 있습니다.

주요 병목 현상

:

一대규모 컴퓨팅 장치(제어 가능한 뉴런)를 하나의 칩에 통합하고 오류 누적 정도를 제한하는 방법

두 번째는 고속 및 효율성을 달성하는 것입니다. 온칩 비선형성; 세 번째는 전자 신호가 주류인 정보 사회에서 현재의 광 컴퓨팅과 전자 신호 컴퓨팅 간의 효율적인 인터페이스를 제공하는 방법과 호환됩니다. 현재 일반적인 아날로그-디지털 변환 전력 소비는 광컴퓨팅의 각 곱셈 및 덧셈 연산의 소비전력보다 훨씬 더 높으며, 이로 인해 광컴퓨팅 자체의 성능 이점이 가려져 광칩이 광컴퓨팅에서 우월성을 입증하기가 어렵습니다. 실용적인 적용.
시스템 수준의 컴퓨팅 성능과 에너지 효율성은 기존 칩보다 1만 배 더 높습니다.

이 국제 문제를 해결하기 위해 칭화대학교 팀은 전기 융합을 시뮬레이션하는 컴퓨팅 프레임워크를 창의적으로 제안했습니다. 가시광선 아래에서 대규모 다층 회절 신경망을 구축하여 시각적 특징 추출을 달성하고, 광전류를 사용하여 키르히호프 법칙에 기반한 순수 아날로그 전자 계산을 직접 수행하여 두 가지를 동일한 칩 프레임에 통합합니다. "
사전 감지" + 감지 + 근거리 감지

'라는 새로운 컴퓨팅 시스템입니다. 고정밀 ADC에 대한 수요를 크게 줄이고, 기존 컴퓨터 비전 처리 패러다임의 아날로그-디지털 변환 프로세스에서 속도, 정확성 및 전력 소비의 물리적 병목 현상을 제거하고, 대규모 통합, 효율적인 비선형성의 획기적인 발전을 달성합니다. , 하나의 칩에 고속이 있습니다. 광학 및 전기 인터페이스에는 세 가지 주요 병목 현상이 있습니다.

算 그림 2. 광전자 컴퓨팅 칩 ACCEL의 계산 원리 및 칩 아키텍처 (출처: "Nature")

측정된 성능에서 Accel 칩의 시스템 수준 컴퓨팅 성능은 기존 최고 수준에 도달합니다. 성능 칩을 수천 번
. 동시에 시스템 수준의 에너지 효율은 74.8 Peta-OPS/W에 달하며 이는 기존 고성능 GPU, TPU, 광 컴퓨팅 및 아날로그 전기 컴퓨팅 아키텍처에 비해

2천~수백만 배

향상된 성능입니다. .

초저전력 소비로 작동하는 ACCEL은

발열
문제를 크게 개선하고, 미래 칩 설계에 전면적인 혁신을 가져오고, 초고속 물리적 관찰을 위한 컴퓨팅 파워 기반을 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 동시에 무인 시스템 및 자율 주행과 같이 내구성 요구 사항이 높은 시나리오에 상당한 이점을 제공합니다. ㅋㅋㅋ 표 1. 표 1. 비교 ACCEL과 기존 고성능 칩 간의 시스템 레벨 측정 성능 지표 (출처: "Nature") 그냥 직접 계산만 하세요

게다가 ACCEL 칩은 Direct Direct도 지원합니다. 논문에서 설명한 교통 장면 실험과 같은 일관되지 않은 조명 시각적 장면을 계산합니다. ACCEL의 적용 분야를 대폭 확대해 자율주행, 로봇비전, 모바일기기 등 분야에서 계산을 수행하기 전에 사진을 찍어 메모리에 저장한다는 기존의 생각을 뒤집고, 전송을 피할 것으로 기대된다. 감지 프로세스 중에 ADC 대역폭을 제한하고 계산을 완료합니다. ㅋㅋ                                                아키텍처가 구현될 것으로 예상됩니다

칭화대 팀이 제안한 새로운 컴퓨팅 아키텍처는 광 컴퓨팅 기술의 적용 및 배포에 큰 의미를 가질 뿐만 아니라 다음과 같은 분야에 깊은 영감을 줍니다. 다른 고성능 컴퓨팅 기술과 현재 전자 정보 시스템의 향후 통합.

논문의 교신저자 중 한 명인 칭화대학교 Dai Qionghai 교수는 “새로운 원리를 사용하여 컴퓨팅 시스템을 개발하는 것은 큰 산이지만, 새로운 세대를 진정으로 구현하는 것은 큰 등반입니다. 컴퓨팅 아키텍처를 실생활에 접목시켜 국가경제와 민생의 주요 요구사항을 해결한다. 피크 이후 더 중요한 연구는 "

Research Briefing에 게재된 이번 연구에 대한 특별 리뷰에서도 "
출현"이라고 지적했다. 이 작업을 통해 ACCEL은 예상보다 빨리 새로운 세대의 컴퓨팅 아키텍처를 구현할 수 있게 될 것입니다."

학계 Dai Qionghai, 부교수 Fang Lu, 부연구원 Qiao Fei 및 Tsinghua University의 부교수 Wu Jiamin은 이 기사의 박사 과정 학생 Chen Yitong, 박사 과정 학생 Maimati Nazarmat 및 Dr. Xu Han은 공동 제1저자로 Meng Yao 박사, Zhou Tiankuang 보조 연구원, Li Guangpu 박사 과정 학생, Fan Jingtao 연구원, Wei Qi 부연구원이 이번 연구에 참여했습니다.

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