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“光子芯片”,中国“芯”助跑人工智能

时间:2019-9-19, 来源:互联网, 资讯类别:行业动态

“光子芯片”——让光提供运算能力

我们的世界充满着光。用光做传输信号,让光转换为能量,大家都能理解,但说到让光提供运算能力,不少人都是一头雾水。

光子芯片,就能向光“要来”运算能力,是白冰和团队致力研发的领域。

目前,业界使用的芯片一般为电子芯片(半导体芯片),即超大规模集成电路,一块芯片上有几百万的晶体管。而光子芯片上有无数个光学开关器,利用不同波长、相位和强度的光线组合进行信息处理。

“对于光来说,传输就是计算。比如光通过一个透镜发生折射,你通过透镜看到另一端的物体变形了。图像经过转化传到你的眼睛的过程中,透镜使得图像发生了变化,这就是一个计算的过程。”白冰说。

白冰和初创团队多有光通信背景,对于使用光进行计算的想法,白冰觉得很自然,“技术已经到了这个程度”。这也是他们团队的优势,因为很多现成的光学元件可以直接拿来用。

光子芯片如何与人工智能搭上边?白冰解释,如果一个芯片跑得非常快、非常省电,一定是芯片的物理结构与软件高度匹配,才能实现高效率。现在的人脸识别、自动驾驶、安防监控、AI金融、AI医疗等功能,都依赖人工智能算法,一款能跟算法匹配的芯片,就是人工智能芯片。

实现人工智能需要大量线性运算,而光子芯片天生适合线性计算——算法高度匹配,计算速度比普通电子芯片高。“光学计算芯片在实验室一直存在,但长期没有比较好的应用场景,无法落地应用,人工智能的发展使得光子芯片有了用武之地。”白冰说。

2017年中,白冰和团队想法成熟,开始着手画图和设计。

“设计用了几个月,2018年初做出了芯片。”白冰说,芯片的设计、加工、封装、测试全部在国内完成,最初花费近百万元,他自掏腰包。

他们制作的硅光AI芯片采用国内130nm微电子工艺,工艺制程容忍度很高,摆脱了对于国外高制程光刻机的依赖,国内很多厂商都能做。“光子芯片可以说是我国在芯片领域换道超车的核心技术。”

虽然无需最新工艺,光子芯片的性能毫不逊色。

“光子芯片能提供电子芯片10倍以上的算力”,白冰介绍。

2018年,全国双创周北京主会场,白冰和团队已经拿出硅光AI芯片样本,吸引了很多人驻足。当年第四届中国“互联网+”大学生创新创业大赛总决赛上,白冰作为负责人的创业项目《光子人工智能芯片》参加比赛并获得银奖。

如今,他们在中关村国防科技园有了自己的办公室,建立了超净实验室,光子人工智能芯片项目也成功签约落户顺义。按照白冰的畅想,未来光子芯片主要还是瞄准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主要集中于云端,之后将推向设备端。

白冰正在超净实验室操作半自动芯片测试平台。摄影/新京报记者 王贵彬

智慧城市的“大脑”

功耗是光子芯片的另一大卖点。无论是性能功耗比还是单位美元提供算力,光子芯片都比电子芯片更有优势。

“电子芯片的功耗比已经到了瓶颈,但是光子芯片的能力还远没有到顶。我们希望更多资源进来,一起优化光子芯片的能力。”白冰介绍,光子人工智能芯片的功耗仅为电子芯片的十分之一,能效比可达10T/W。

中科院上海微系统所所长助理秦曦介绍,集成电路的发展已趋于极限,而通过硅光集成,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。

前不久,国内三大运营商都采购了光子芯片进行功耗测试。在未来的智慧城市建设中,光子芯片被寄予厚望。

“智慧城市需要建设很多‘智慧大脑’作为信息处理中心,然后通过5G将计算能力传出去。光子芯片可以作为‘智慧大脑’的面板,降低能耗。”

白冰介绍,光子芯片还可广泛应用于自动驾驶、智能机器人、工业物联网等领域。

下一步,白冰团队将在硬件基础上提供底层工具,希望国内高校、科研院所以及企业,共同参与,建立完整的光子芯片生态系统。

多所高校正在光子芯片领域攻坚。今年第五期《半导体学报》上,北京大学物理学院陈建军研究员介绍,光子芯片技术的逐渐成熟必将引起光信息技术领域的又一次革命,将在通信、医疗、计算、国防、能源等领域产生颠覆式的革新。

白冰和团队设计的硅光AI芯片测试系统。摄影/新京报记者 王贵彬

“井喷”的人工智能芯片

光子芯片不是唯一能实现人工智能的芯片。

近两年的全国双创周上,不少企业推出了其他种类丰富的人工智能芯片。

例如,清微智能研发的可重构芯片,可在超低功耗下实现人脸识别。

可重构是清微智能的核心技术。首席技术官欧阳鹏解释,所谓可重构,就是没有把整个电路做“死”。例如,人脸检测和语音识别是两个应用、两个算法,对应的是两个不同的电路,“这两个不同的电路,我们只用一颗芯片,切换一下,就能从一个电路变成另外一个电路。实现这一技术有很多难点,比如如何让电路切换更加高效,用了很长时间才实现相对稳定。”

存算一体芯片领域,也有团队在深耕。

知存科技是国内唯一一家应用存算一体技术的公司。工作人员易金刚解释,储存和运算分开,数据进行交互时就会产生大量的数据吞吐。随着用户对视频和语音等应用的需求越来越大,数据吞吐率成为技术发展的瓶颈,把计算和存储尽可能融合在一起,是一个解决方案。以智能耳机为例,芯片经过训练后,能学习音量增大、音量减小、上一首、下一首、开机、关机等关键词,因为采用神经网络计算模式,匹配度极高。

易金刚表示,目前人工智能有几大主流分支,最重要的就是神经网络计算,通过不断迭代和推理过程来完成人工智能计算,很多大公司在做,但是需要借助云端服务。“我们这个产品把云端放到端点这边来解决,把神经网络学习和计算中最复杂、最耗代价的部分通过存算一体芯片来完成。”

北京灵汐科技生产的自行车,周身缠绕着鳞次栉比的线路,连接着各类传感器,车后座上的芯片被称为类脑芯片。依靠芯片,自行车能跟在人后跑,前面有障碍物,自行车也能从周围绕过。自行车还能进行语音辨认,履行转向、加速等多种操作。

“自行车仅仅是一个载体,核心技术就是类脑芯片。这辆车本身的造价为40万元,而芯片的研制本钱超过1亿元。”北京灵汐科技公司副总经理梅迪说。

上个月,清华大学发布全球首款异构融合类脑芯片,并登上了Nature杂志封面。其实,这款芯片也曾在双创周多次亮相。


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