清华光电融合芯片算力是GPU的3000多倍？媒体搞出的大新闻(12)

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2024-12-02 14:18:14 风云之声

如果是了解可控核聚变的朋友，可能会想到另一个更有技术含量的比喻。可控核聚变有两条途径，磁约束和惯性约束。我们平时经常看到新闻的EAST、ITER等托卡马克属于磁约束，而激光打靶属于惯性约束。2022年12月，美国国家点火装置（NIF）实现了一个里程碑，能量输出超过了输入。然而，这意味着惯性约束聚变能用来发电了吗？其实还差得远。原因有很多，其中之一就是激光打靶是不连续的，聚变反应时间只有几纳秒，而准备一次打靶却要一天（美国NIF激光聚变“点火”成功，聚变电站还远吗？｜DrSHI观科技）。这比“一曝十寒”还夸张，是“纳秒曝一天寒”，所以总的效率非常低，离实用还很远。

而相比之下，GPU的算力就是真实的，它确实能连续一直跑，跑到芯片发烫，人人都能听见风扇的声音。GPU应用时，会有配套的计算机系统、应用程序、CUDA驱动支持，有时需要上百G的HBM3快速存储，这都是为了连续处理海量数据。

另一个指标是与能耗相关的。ACCEL几乎不用能量，只有激光、SRAM用一点，能耗指标非常优秀。论文中给出的能耗指标是74800TOPS每瓦，这就是新闻中提到的“能效提升四百万倍”。

同样的道理，这种说法也是很误导的。这是因为ACCEL处理整个流程中的一步几乎不用能量，而不是ACCEL真用了与CPU或GPU相当的能量，完成了四百多万倍的运算。一个比喻是，一只蚂蚁几乎不用能量就能爬1米，能耗效率比人要高多了。但是人可以把10斤重的箱子提起来，蚂蚁却不可能做到。

最后，我们来总结一下。清华ACCEL芯片融合了光电的特性，是非常巧妙的芯片架构，技术指标优秀，将光计算的潜力进一步展示。所以这个工作发表在《自然》上，引发了相当的轰动。它的快速计算、低功耗的特性，正如论文中提到的，在可穿戴设备、自动驾驶、工业检测等领域很有应用前景。应该说清华团队的总结是清醒的，在这些领域视频图像信号能低功耗快速处理，会是不错的应用。

但是，一些媒体将指标引申到与GPU对比，认为ACCEL的算力与功耗指标比GPU好得多，甚至暗示ACCEL可能解决先进GPU问题，这就完全误读了。一方面的问题是，GPU有“通用计算”能力，能完成很多复杂任务，而ACCEL只用于视频与图像模式识别，应用领域较窄。但根本的问题是，指标对比方法错误。这种比法对ACCEL来说是只看到优势，没看到代价，对GPU来说是忽视了GPU连续计算的能力。

更深层次的问题是，媒体为什么经常犯这种错误呢？恐怕是因为他们总想搞个大新闻，而忽略了提高知识水平。

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(责任编辑：乔娇 TT0002)

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