光电模拟芯片。清华大学供图

　　（记者陈彬）随着晶体管尺寸接近物理极限，近10年内摩尔定律已经放缓甚至面临失效，构建新一代计算架构成为高度关注的前沿热点。对此，中国工程院院士、清华大学自动化系教授戴琼海等人组成攻关团队，提出一种“挣脱”摩尔定律的全新计算架构——光电模拟芯片，其算力达到目前高性能商用芯片的3000余倍。相关成果近日发表于《自然》。

　　如果用交通工具的运行时间来类比芯片中信息流计算的时间，那么光电模拟芯片相当于将京广高铁8小时的运行时间缩短到8秒钟。

　　光速是人类已知的宇宙中最快速度之一，然而用光做计算并非易事。当计算载体从电变为光时，就需要利用光传播中携带的信息进行计算。

　　多年来，国内外团队相继提出多种设计，但要替代现有电子器件实现系统级应用，仍面临许多难题。一是如何在一枚芯片上集成大规模的计算单元，并且约束误差累计程度；二是如何实现高速高效的片上非线性；三是如何提供光计算与电子信号计算的高效接口，兼容目前以电子信号为主体的信息社会。

　　对此，清华大学团队提出光电深度融合的计算框架。从最本质的物理原理出发，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纯模拟电子计算，“挣脱”传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上破解大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口3个世界级难题。

　　实测表现下，光电融合芯片的系统级算力较现有高性能芯片架构提升了数千倍。此外，在团队演示的智能视觉任务和交通场景计算中，光电融合芯片的系统级能效是现有高性能芯片的400余万倍。也就是说，原本供现有芯片工作一小时的电量，可供光电融合芯片工作500多年。

　　目前限制芯片集成极限的一个关键因素是过高密度带来的散热难题。而在超低功耗下运行的光电融合芯片将有助于大幅改善芯片发热问题，为芯片的未来设计带来全方位突破。

　　不仅如此，该芯片光学部分的加工最小线宽仅采用百纳米级，而电路部分仅采用180纳米CMOS工艺，比7纳米制程的高性能芯片性能提升多个数量级。与此同时，光电融合芯片所使用的材料简单易得，造价仅为高性能芯片的几十分之一。

　　戴琼海表示，开发人工智能时代的全新计算架构是一座高峰，而让新架构真正在现实生活中落地、满足国计民生重大需求则是更重要的攻关。《自然》刊发的专题评述指出，这枚芯片的出现，或许会让新一代计算架构比预想中更早进入日常生活。

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