据清华大学消息，近日，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，提出一种“挣脱摩尔定律的新型智能计算架构”ACCEL全模拟光电智能芯片，相关成果以“面向高速视觉任务的全模拟光电计算芯片”为题发表在Nature上。

研究论文

近日，在清华大学成像与智能技术实验室内，一枚光电融合芯片诞生。团队用“All-analog Chip Combining Electronics and Light”来描述这款光电融合芯片的特征，并用这句英文的首字母命名芯片为“ACCEL”，恰好是“加速”的含义。

这枚小小的芯片中，攻关团队创造性地提出了光电深度融合的计算架构结合基于电磁波空间传播的光计算，与基于基尔霍夫定律的全模拟电子计算，在一枚芯片上突破了大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口三个国际难题。在保证高任务性能的同时，实现了超高的计算能效和计算速度。

实测表现下，ACCEL芯片的系统级算力达到现有高性能芯片的3000倍。如果用交通工具的时间来类比芯片中信息流计算，那么这枚芯片的出现，相当于将8小时的京广高铁缩短到了8秒钟；光电融合芯片的光学部分的加工最小线宽仅采用百纳米级，电路部分仅采用180nm CMOS工艺，已取得比7nm制程的高性能芯片多个数量级的性能提升。同时所使用的材料简单易得，造价仅为后者的几十分之一。

近年来，如何构建新的计算架构，发展新型人工智能计算芯片，是国际关注的前沿热点。利用光波作为载体进行信息处理的光计算，因高速度、低功耗等优点成为科学界研究热点。然而，计算载体从电变为光，还要替代现有电子器件实现系统级应用，面临诸多难题。

戴琼海表示，ACCEL未来有望在无人系统、工业检测和人工智能大模型等方面实现应用。但目前团队仅研制出特定计算功能的光电融合原理样片，这说明这种芯片还只是一个原型，尚无法投入使用，亟需进一步开展具备通用功能的智能视觉计算芯片研发，以便在实际中大范围应用。

据媒体报道，一位芯片行业资深人士对记者表示：“这项研究成果有望推动光计算芯片替代目前的电芯片，在某些场景下，光计算性能远强于电计算。”

他补充道，现在中国前沿布局光芯片期望代替电芯片，有望通过不同的技术路径实现“弯道超车”。“而且从光计算芯片的制造工艺来看，也可以摆脱对光刻机的依赖。”

北京信息科学与技术国家家研究中心，是清华信息学科群成为有组织交叉科研的重要平台。

光电智能计算交叉群体成立于2020年，由电子系、自动化系、微电子学院和专门研究人员组成的学科交叉团队，承担了国家科技部颠覆性项目、2030重大专项和国家自然科学基金委科学中心、杰出青年基金、优青等多个项目，与之江实验室合作建立了光电智能计算联合研究中心。

团队同时开展了大规模可重构光电智能计算，多通道光电智能计算，空时域超快智能计算，光电对偶神经学习等智能计算架构与芯片研究。团队研究的光电智能计算架构和芯片为探索后摩尔时代高算力低功耗智能计算范式提供了重要支撑。