清华光电融合芯片算力是GPU的3000多倍？媒体搞出的大新闻(11)

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2024-12-02 14:18:14 风云之声

因此，可以认为ACCEL的时钟频率是500M，也就是一个时钟周期2纳秒。等于是说，几个时钟周期，ACCEL就把计算任务办完了。而在传统计算机里，无论是CPU还是GPU，这类计算任务都要很多个时钟周期的，做个乘法就要好多步。并行是说，海量数据可以组成向量加速，但对某个数据处理的时钟周期是省不了的。

所以清华论文报告说，在进行ImageNet三类物体分类时，ACCEL的计算速度约相当于4550个TOPS。TOPS是Tera Operations Per Second，代表每秒1万亿次操作。这个计算速度确实能有商用GPU的3000多倍，因为GPU每秒能有1万亿次操作已经很好了。所谓“算力是商用GPU的3000多倍”，就是这么来的。但这个说法，究竟是哪里不对呢？

真正的问题，在于持续计算。ACCEL确实能在几纳秒之内处理一幅图像的光信号，但它能不能持续运算，真的用一秒时间，完成4550TOPS的运算量？这就不行了，因为准备任务是需要时间的。例如以它的计算速度，一秒能处理1亿个图片，但把这么多图片的光信号在一秒内发送给它，是不可能的。实际准备一个图片需要的时间就不短，真正的瓶颈是在这儿。

ACCEL芯片测试准备

ACCEL芯片是一个光电芯片，它的输入是光信号，要把它运行起来，需要准备好光信号输入，而这是个相当复杂的任务。按论文描述，清华团队要搭起光学镜片组，才能将识别目标的光信号输入给ACCEL进行处理，换下一个识别目标要不少操作。而GPU、CPU在计算机系统中应用多年了，处理输入已经很成熟了，所以能将海量数据组织起来，象流水线一样送到运算核心不停处理。高性能GPU的核心技术之一，就是海量数据输入管理，要用到上百G的高速存储器，多级缓存。

所以，论总的算力ACCEL并不大，它只是对整个流程中的一步处理得极快，而这一步快的代价是另一些步骤慢。一个比喻是，一个士兵面前正好有一个敌人，他开枪只用1秒钟就消灭了一个敌人。但这不代表他可以一小时消灭3600个敌人，更不是说他可以一个人顶3000多个人。如果有人说他的“战力”有3000多个士兵这么多，这就错得离谱。再一个比喻是，一张弓，可以在1秒内让箭飞出100米，速度很快。但是，不能说它的“运送能力”是1小时360公里，因为没法持续飞。如果射一箭，人走过去再射一箭，这样接力，一小时跑不了多远。

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