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清华光电融合芯片算力是GPU的3000多倍?媒体搞出的大新闻(9)

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2024-12-02 14:18:14  风云之声

但OAC的输出是“抽象”的,谁也看不懂。如果导入传统计算机系统里解读,就又引入了传统内存与逻辑芯片的弱点,还不如只用传统芯片处理简单。ACCEL用EAC去解读OAC的输出,用SRAM阵列很简单地就进行了电流计算,最终的电流脉冲结果能和识别结果很好地对应上,这是一个让人叫绝的办法。

架构设计不错,还要评估实际效果。清华研究团队对MNIST、ImageNet数据集的几个典型学术研究型案例,评估了运行效果。这些案例包括,10个手写数字的识别、3类图形样例的识别,还有一个视频行为的分类识别。

要注意,ACCEL芯片架构评估其实不需要实际造出芯片,可以先模拟评估。就如同芯片设计时,可以选用工具软件模拟运行看效果,看设计是否成功。ACCEL的OAC和EAC的信号处理行为,都可以用计算机模拟出来。模拟运行、训练神经网络,验证架构可行性、模式识别效果让人满意,再去实际造出ACCEL。

这种模拟就能发现传统光计算芯片的弱点了。如ImageNet中256×256的图像分类识别,对传统光计算架构很困难,因为要放很多MZI,需要的ONN层数较多,会导致光信号在光路上经过的环节过多,非线性特性发作,性能乱套。ACCEL对这类较大的图像还能应付过来,说明架构上比传统光计算要强很多。

但是需要指出,ACCEL模拟评估的方法,就说明它仍然是一个研究型的芯片。这些评估的任务是相对简单的,如对ImageNet中的三类物体进行分辩,栗色马、救护车、衣柜。ACCEL的识别率是80.7%,这听起来不高,但仍然高于它的比较对象、一个传统数字神经网络的75.3%。为什么呢?因为这个比较对象只是一个三层的简单网络。显然这意味着双方离真正应用都很远。现在真正实用的深度学习模式识别的识别率很高,能够处理的图片较大,应用的神经网络层数非常多,跟这种“玩具模型”不是同一层面的。

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