清华光电融合芯片算力是GPU的3000多倍？媒体搞出的大新闻(8)
可以看出，OAC借鉴了ONN的技术，主要的创新是在EAC环节。SRAM是static random-access memory，存储一个比特。EAC模拟实现了一个二值化的神经网络全连接层。全连接是模式识别的深度神经网络最后一层常用办法，EAC里是1024 × N的全连接（1024就是32 × 32个从OAC转换来的电信号，N是需要识别的物体种类数，ACCEL里N小于等于16）。
二值化神经网络连接是说，权重系数只有两种状态（正和负）。每个从光信号转来的电信号，会根据其连接的SRAM存储的比特值是0还是1，决定连到V+还是V-这两条线之一。两条线各有一些电信号连过来，先各自根据基尔霍夫定律合并出电流值，再在输出Node互相比较电流大小，得出一个电压差脉冲输出。如果有N个物体需要分辨，从OAC转换来的电信号会同时接到N组SRAM里，组合出N个脉冲输出。最后脉冲在Comparator里比较，哪个大就代表识别结果是它。神经网络训练，就是根据正确输出结果，告诉EAC，对应Node输出的脉冲大了、小了，反向去修改SRAM里的0和1值。训练好了，1024×N个SRAM里就存储了一套权重系数，可以用于模式识别了。
整个过程很巧妙，EAC的输出直接就识别好了，不需要再在传统计算机里计算处理。所以，ACCEL芯片实现了完整的图像识别计算过程。它里面有光学信号、电信号，在一级级传输，有个计算过程，但完全没有传统芯片的数字逻辑过程。所以叫做All-analog，全程模拟信号，不需要ADC转换，这就非常厉害了，能效极高。
ACCEL的优点有多种。在OAC环节，光学图像输入包含海量的细节，用透镜和掩码组不断变换，最后就形成32×32的小规模输出。这个特征提取过程非常重要，它是光电融合芯片能快速计算的主要功臣，是一个光学过程，光速、低时延、低能耗。这个过程如果用传统芯片来做，需要非常多的晶体管，而且并行不容易，需要GPU加速。光学过程天然就是并行的，而且实现简单。
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