4月12日，清华大学科研团队宣布了一项重大突破：他们首创了分布式广度光计算架构，并成功研制出大规模干涉-衍射异构集成芯片——太极光芯片。这一创新成果已于12日发表在国际学术期刊《科学》上。（四川半导体微组装设备厂家）

这项科研成果彻底摒弃了传统的电子深度计算范式，以光子为媒介，为高性能计算探索出了全新的灵感、架构和路径。在人工智能迅猛发展的背景下，智能光计算作为一种新兴的计算模态，在后摩尔时代展现出远超硅基电子计算的巨大潜力和性能优势。（四川半导体微组装设备自动化）

然而，光计算的发展一直受到电子计算架构的束缚，其计算规模受限，无法充分发挥其高速、低功耗等特性，无法满足复杂大模型智能计算对高算力和高能效的迫切需求。

面对这一科研领域的痛点问题，清华大学团队勇敢地挑战了传统，他们从零开始，重新设计了适合光计算的新架构。与传统的电子神经网络不同，太极光芯片架构充分利用了光计算独特的“全连接”和“高并行”属性，将深度计算转化为分布式广度计算，为通用智能光计算探索出了一条规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的新路径。

据论文的第一作者、清华大学电子系博士生徐智昊介绍，太极架构通过自顶向下的编码拆分-解码重构机制，将复杂的智能任务化繁为简，分解为多通道高并行的子任务。这种分布式“大感受野”浅层光网络能够并行处理这些子任务，从而突破了物理模拟器件在多层深度级联时固有的计算误差。（成都半导体设备在线真空炉）

清华大学团队的成员方璐表示，将光芯片命名为“太极”，寓意着在人工智能蓬勃发展的时代，他们希望以光子的方式，为高性能计算注入新的灵感、构建新的架构、开辟新的路径。

据悉，太极光芯片的计算能效远超现有的智能芯片，达到了2—3个数量级的提升。这种芯片将为百亿像素大场景的光速智能分析、百亿参数大模型的训练推理以及毫瓦级低功耗自主智能无人系统提供强大的算力支持。目前，该团队正在与相关机构进行洽谈，计划建设算力实验室，以期用智能光计算芯片进一步支撑大模型训练与推理、通用人工智能等人工智能领域的研究与应用。

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