4月12日，据最新消息，清华大学科研团队首创分布式广度光计算架构，并研制出大规模干涉-衍射异构集成芯片--太极光芯片！

相关科研成果于12日发表于国际学术期刊《科学》。该科研成果摒弃了传统电子深度计算范式，以光子之道，为高性能算力探索新灵感、新架构、新路径。

随着人工智能的蓬勃发展，智能光计算作为新兴计算模态，在后摩尔时代展现出远超硅基电子计算的性能与潜力。

但最大的痛点是光的计算优势被困在不适合的电架构中，计算规模受到了限制，无法支撑急需高算力与高能效的复杂大模型智能计算。

以光波为载体进行智能计算，具备高速、低功耗等特性。然而，现有智能光计算局限于简单的字符分类、图像处理等。其痛点是光的高性能计算潜力受困于电子计算架构，计算规模受限，无法支撑亟须高算力与高能效的复杂大模型智能计算。

直面科研领域痛点问题，清华大学团队帮助光计算“挣脱”算力瓶颈，另辟蹊径，“从0到1”重新设计适合光计算的新架构。相异于电子神经网络依赖网络深度以实现复杂的计算与功能，“太极”光芯片架构源自光计算独特的‘全连接’与‘高并行’属性，化深度计算为分布式广度计算，为实现规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智能光计算探索了新路径。

据论文第一作者、清华大学电子系博士生徐智昊介绍，在“太极”架构中，自顶向下的编码拆分-解码重构机制，将复杂智能任务化繁为简，拆分为多通道高并行的子任务，构建的分布式‘大感受野’浅层光网络对子任务分而治之，突破物理模拟器件多层深度级联的固有计算误差。

方璐表示，“之所以将光芯片命名为‘太极’，也是希望可以在如今大模型通用人工智能蓬勃发展的时代，以光子之道，为高性能计算探索新灵感、新架构、新路径。”

据悉，太极光芯片的计算能效超现有智能芯片2—3个数量级，将可为百亿像素大场景光速智能分析、百亿参数大模型训练推理、毫瓦级低功耗自主智能无人系统提供算力支撑。目前该团队正与相关机构洽谈，建设算力实验室，以期用智能光计算芯片支撑大模型训练与推理、通用人工智能等人工智能研究与应用。