中國AI 類比晶片　傳比Nvidia A100 GPU快3.7倍

編譯／高晟鈞

我們曾經在前篇文章中簡單介紹了來自中國清華大學的最新研究──光電運算相結合的全類比晶片（ACCEL）。這篇文章帶你更深入認識ACCEL的驚人之處。

驚人的效能

ACCEL在視覺影響處理的任務中，達到了每秒4,600萬億次運算，與Nvidia的A100相比，快了3.7倍之多，後者在INT8的峰值為1,248 TOPS。該晶片的內部測試顯示，每幀的計算延遲只有72奈秒，每秒生成13,000幀，足以讓每個遊戲玩家瘋狂。

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速度雖然對於任何處理系統都是至關重要的，然而，準確性對於電腦視覺任務更是不可或缺的。根據論文內容所述，ACCEL在Fashion-MNIST、ImageNet分類任務、和延時影像識別任務中進行了測試，其準確度分別到達了85%、82%與93%之高，更驚人的是，其在低光源條件下也能保持優異的系統穩健性。

光學為主、電子為輔

ACCEL的架構是以衍射光學模擬計算（OAC）為主，輔以電子模擬計算（EAC）來運作，其99%的操作都是在光學系統內實現的。這將有助於其克服其他視覺架構的限制，例如馬赫-曾德爾干涉儀和衍射深度神經網路（DNN）等。

舉個例子，Nvidia的GPU是100%數位化的，因此它的運作是基於電子的連續流動，結果就是產生大量的廢熱。而ACCEL利用特定波長的雷射脈衝來進行數據的傳輸、操作與編碼。這種光學處理系統，對於能量需求更少，熱散失中被浪費的電子也更少，並徹底擺脫類比數位轉換器的需求。這也是為什麼光子系統被用於量子運算和高效能運算的主因之一。

中國頑強抵抗美國制裁

ACCEL很難讓人不想到IBM最新發布的另一款模擬AI加速晶片Hermes。有趣的是，儘管對中國實施了制裁，該國研發的勢頭更加銳不可擋，甚至在某些方面的成果更是令人驚豔。

ACCEL中的電子模擬計算單元（EAC）採用標準的180nm CMOS技術製造，儘管製造相對容易，但目前的製造水準仍然偏低（Nvidia的H100採用4nm工藝製造），無法滿足研究工作以外的需求。

儘管如此，成功的研究成果永遠是所有科技進步的第一步。相信等待技術成熟並大規模生產的那刻到來，晶片市場將無條件擁抱ACCEL。

資料來源:Tomshardware

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