清华光电融合芯片算力是GPU的3000多倍？媒体搞出的大新闻(10)

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2024-12-02 14:18:14 风云之声

之后，清华团队实际造出了ACCEL芯片，进行了评估。但由于其研究型目的，用的工艺是相对简单的。传统光计算芯片的问题是，在制造过程中，会出现光路对齐、信号噪声之类的缺陷，大大影响实际表现。ACCEL由于芯片架构简单，所以在这方面表现好一些，制造引入的缺陷少，信号噪声、低光照条件下表现不错，也是一个优点。ACCEL就算造的不完美，因为权重是根据实际样例训练的，能在训练中纠正一些。

ACCEL制造出来后，在一些测试样例中，识别率表现和模拟评估一致，有的数值稍差一点但可以理解。到这一步，才说明芯片设计和制造算是成功的，实现了意图，之后对于优越性能的说明才有意义。

总体来说，ACCEL识别率方面的性能指标还不错。一个特别大的优点是，在低照度的情况下，传统办法全部会失败，但ACCEL还能很好地处理。这是因为其它架构都需要ADC模数转换，信号强度不够就不行了。而ACCEL在低照度情况下，模拟信号仍然能正常地自然运算，直到整个计算完成。

现在我们回到文章开头的问题，新闻里说的“算力是商用GPU的3000多倍”，这话究竟对不对呢？其实完全误导，它只能理解为一种形容，并不是实际的算力表现。

首先来理解一下，这个说法是怎么来的。ACCEL的优点是，它就是一个光信号、电信号传播的过程，不象传统芯片那样计算速度受限于“时钟周期”。可以想象，传统芯片的计算过程是一步步的，象僵直的机器人一样一个节拍动一下。而ACCEL是一个流水一样的自然过程，几乎没有卡顿，虽然有时钟周期，但不太受限制，只有SRAM存储更新之类的明显需要节拍的地方会用到。

实测下来，ACCEL用2-9个纳秒就能完成一幅图像的处理。1纳秒是十亿分之一秒，是100万之一毫秒。通常人们用CPU处理一幅图像识别是几十到几百毫秒，用GPU加速也要几个毫秒。也就是说，ACCEL的处理时间只有一般芯片的百万分之一以下。

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