清华大学电子工程系卢芳副教授和自动化系戴琼海教授团队设计出一种基于光子技术而非传统电子晶体管的革命性人工智能（AI）芯片。
Taichi采用了分布式光计算架构，具备亿级神经元的芯片计算能力，显著提高了处理速度和能效。这种架构不仅利用波光学的高并行性和高连接性实现高密度计算，还通过一种通用且迭代的编码-嵌入-解码光子计算方法，有效扩大了光子神经网络的规模至十亿神经元级别。
研究团队在芯片上实验性地实现了一个具有1396万神经元的光学神经网络，用于处理复杂的千类级分类任务和人工智能生成内容（AIGC）任务。这一成果标志着光子计算技术在实际应用中迈出了重要一步。
功能特点：
1. 高能效：Taichi 芯片的能效非常高，支持高达64×64的输入和输出维度。通过集成可扩展的波场衍射和可重构干涉技术，所有输入被被动编码并以高度并行的方式调制，实现了每瓦160 TOPS的芯片能效和每平方毫米879 T MACS的面积效率。这种高效能的处理能力使其在执行大规模人工智能任务时能够显著减少能源消耗。 ● 每瓦160 TOPS：TOPS（Trillion Operations Per Second，每秒万亿次操作）是一个衡量计算性能的单位。Taichi芯片每消耗一瓦特电力，能执行160万亿次操作，这显示了其极高的能源效率。 ● 每平方毫米879 T MACS：MACS（Multiply-Accumulate Operations Per Second，每秒乘累加操作）是另一种衡量芯片性能的单位。Taichi芯片每平方毫米能执行879万亿次乘累加操作，说明它在芯片面积上的计算密度非常高。
2. 高精度分类：Taichi在芯片上实现了千类级分类和人工智能生成内容（AIGC）的大规模光学神经网络
via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
