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光子人工智能芯片助“中国芯”换道超车
发布:Iron_MAN10   时间:2019/1/7 19:25:36   阅读:1154 
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算力是传统芯片1000倍,功耗仅为其百分之一;未来可应用于自动驾驶、智能机器人、无人机等领域
 

光子算数工程师在超净实验室测试光子人工智能芯片。本版图片/受访者供图


光子人工智能芯片。光子芯片的计算速度为电子芯片的1000倍,但功耗仅为其百分之一。

算力是传统电子人工智能芯片的1000倍,但功耗只有其百分之一,低延迟还抗电磁干扰,由清华、北大、北交大等高校博士生创业研发的光子人工智能芯片,在技术上实现不少突破,未来可广泛应用于手机、自动驾驶、智能机器人、无人机等领域。近日,该光子人工智能芯片项目落户顺义,将这项新技术推向了台前。

“芯片的设计、加工、封装、测试全部在国内完成,摆脱了对国外高制程光刻机的依赖,是我国在芯片领域换道超车的核心技术。”研究团队负责人白冰说。

具高速率、低功耗优势

落地顺义的光子人工智能芯片出自一个由清华、北大、北交大等多所高校的在校博士生组成的创业团队,该团队是全国第一个,也是全球第二个光子人工智能芯片研究团队。

团队负责人、光子芯片的研发者之一——白冰,目前正在北京交通大学通信与信息系统专业攻读博士学位。作为国内第一个研究光子计算的团队,白冰介绍,光子芯片具有低延迟、抗电磁干扰等优势,计算能力是传统芯片的三个数量级,功耗却只有传统芯片的百分之一。

全流程可在国内完成

对于光子人工智能芯片发展的意义,白冰说,国内电子芯片设计领域能力很强,但在核心加工环节有一个很强的技术壁垒,需依赖国外的高制程光刻机,在成本等多个方面都会受限。光子人工智能芯片的生产过程自主可控,全流程可在国内完成,采用国内130nm微电子工艺加工完成,摆脱了对于国外高制程光刻机的依赖,无需在工艺制程上进行追赶。

“芯片的设计、加工、封装、测试全部在国内完成,摆脱了对国外高制程光刻机的依赖,所以说是我国在芯片领域换道超车的核心技术。”白冰说。

白冰表示,未来芯片主要还是针对人工智能领域的应用与发展。目前光子人工智能芯片的产品部署主要集中于设备端,预计于2022年将光子芯片运用到云端。

记者了解到,第三代半导体是北京市高精尖产业的重要内容,也是顺义确定发展的三大创新型产业集群之一。当前,顺义正布局全产业链,7.1万平方米的第三代半导体材料及应用联合创新基地已于去年12月竣工。目前,中关村科技园区顺义园管理委员会已与其团队签约,项目正式落户顺义。

据介绍,上海也已开始光子芯片的布局,计划到2021年建成全国硅光子芯片研发和中试基地,到2025年量产平台实现芯片批量供货,成为国际知名硅光子的研发、制造基地。

释疑1 什么是光子人工智能芯片?

白冰介绍,光子人工智能芯片是指采用硅基光子集成技术,让光提供算力,为人工智能应用提供高性能的硬件支持。第一个层面是“人工智能芯片”。如果一个芯片要跑得非常快、非常省电,一定是芯片的物理结构跟软件高度匹配,这样才能达到一个比较高的效率。包括现在的人脸识别、自动驾驶、安防监控、AI金融、AI医疗等,实际上都是一种人工智能算法,要设计一款芯片结构跟其特征匹配,这就是人工智能芯片。

第二个层面是“光子”。已有的人工智能芯片都是电子芯片,电子芯片在计算速度和功耗方面会有瓶颈。光子人工智能芯片是依托硅基光子集成技术,在内部用光完成矩阵运算与数据交换。它的计算过程与人工智能算法高度匹配,计算速度比普通电子芯片高,功耗比电子芯片低。

中科院上海微系统所所长助理、上海新微科技集团总裁秦曦曾介绍,集成电路的发展沿着摩尔定律已趋于极限,硅光子技术是超越摩尔研究领域的发展方向之一。通过硅光集成,用光代替原来的电进行传输,成本有可能降低到原来的十分之一,甚至更低。

释疑2 与传统芯片比有哪些优势?

白冰解释,主要有两方面优势。一个优势是计算速度,光子人工智能芯片的计算速度大概是电子芯片的三个数量级,约1000倍,单个电子芯片的计算速度大约是7.8TFlops,而光子人工智能芯片的计算速度大概是3200TFlops。第二个优势是功耗,光子人工智能芯片的功耗仅为电子芯片的百分之一,单位电子芯片和耗电量大概300W,对应的光子人工智能芯片的耗电量只有4W。

对比不同芯片在同一情境下是否具有优势,要考虑性能功耗比、单位美元提供算力两方面。性能功耗比是指消耗单位瓦特提供的性能,重在强调涉及多少电费,单位美元提供算力则重在强调芯片的生产成本。在这两方面,光子人工智能芯片比电子芯片更有优势。

释疑3 未来主要应用在哪些方面?

白冰表示,光子人工智能芯片可广泛用于手机、安防监控、自动驾驶、服务机器人、无人机、工业物联网、企业服务器和数据中心等关键人工智能领域。比如在分拣机器人机械臂上装上摄像头,让它识别有什么东西,控制它去抓取等。

据其介绍,光子人工智能芯片的发展得益于人工智能的发展。光学计算芯片其实在实验室一直存在,但它一直没有比较好的应用场景,没有办法落地应用。近年来伴随着人工智能的兴起,人工智能的算法特征恰好跟光学芯片物理性能匹配,这使得光学计算有了走出实验室、走向产业应用的机会,就是这样一个过程。

中科院“百人计划”专家、上海微系统所研究员余明斌回国后也一直致力于硅光工艺平台的建设。他认为,这是一个可能引发巨大产业新空间的前瞻性技术。


来源:科学网

 
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