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      全球首次實現(xiàn)!上海交大,《Science》+1!

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      北京時間12月19日,上海交通大學集成電路學院(信息與電子工程學院)圖像通信與網(wǎng)絡工程研究所陳一彤課題組新一代算力芯片領域取得重大突破,首次實現(xiàn)了支持大規(guī)模語義媒體生成模型的全光計算芯片,相關研究以“All-optical synthesis chip for large-scale intelligent semantic vision generation”(大規(guī)模智能語義視覺生成全光芯片)為題發(fā)表于國際頂級學術期刊《科學》(Science)上。上海交通大學為論文第一作者和通訊作者單位,陳一彤助理教授為第一作者及通訊作者。

      論文鏈接:

      https://www.science.org/doi/10.1126/science.adv7434


      研究背景

      隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡和大規(guī)模生成模型的迅猛演進,AI正以前所未有的速度革新世界。然而,規(guī)模爆炸式增長的生成模型帶來超高算力和能耗需求,與傳統(tǒng)芯片架構(gòu)的性能增長速度已出現(xiàn)日益嚴峻的緊迫缺口。


      為突破算力與能耗瓶頸,光計算等新型架構(gòu)受到廣泛關注。然而如傳統(tǒng)的全光計算芯片主要局限于小規(guī)模、分類任務,光電級聯(lián)或復用又會嚴重削弱光計算速度。因此,“如何讓下一代算力光芯片能運行復雜生成模型”成為全球智能計算領域公認的難題。

      研究成果

      研究團隊首次提出全光大規(guī)模語義生成芯片LightGen,這也是國際首次實現(xiàn)的大規(guī)模全光生成式AI芯片,在單枚芯片上同時突破了百萬級光學神經(jīng)元集成、全光維度轉(zhuǎn)換、無真值光芯片訓練算法的領域公認瓶頸。


      大規(guī)模全光生成計算芯片LightGen

      論文實驗驗證了全光芯片LightGen在高分辨率(≥512×512)圖像語義生成、3D生成(NeRF)、高清視頻生成及語義調(diào)控、去噪、局部及全局特征遷移等多項大規(guī)模生成式任務。不再讓電輔助光生成,而是讓全光芯片完整實現(xiàn)輸入圖像、理解語義、語義操控、生成全新媒體數(shù)據(jù)的端到端過程,即讓光“理解”和“認知”語義。


      LightGen生成的采樣圖像示例

      此外,LightGen采用了極嚴格的算力評價標準,在實現(xiàn)與電芯片上運行的Stable Diffusion、NeRF、Style Injection Diffusion等前沿電子神經(jīng)網(wǎng)絡相仿生成質(zhì)量的同時,直接測量整個系統(tǒng)端到端的耗時與耗能降低。實測表明,即便采用較滯后性能的輸入設備,LightGen仍可取得相比頂尖數(shù)字芯片2個和2個數(shù)量級的算力和能效提升。而如果采用前沿設備使得信號輸入頻率不是瓶頸的情況下,LightGen理論可實現(xiàn)算力提升7個數(shù)量級、能效提升8個數(shù)量級的性能躍升。這不僅直接體現(xiàn)了在不損失性能情況下替換頂尖現(xiàn)有芯片能獲得的巨大算力和能效提升,也印證了解決大規(guī)模集成、全光維度變換、無真值光場訓練等關鍵難點,全光片上實現(xiàn)大規(guī)模生成式網(wǎng)絡的重要意義。

      論文同步被《Science》官方選為高光論文重點報道。論文中提到,生成式AI正加速融入生產(chǎn)生活,要讓“下一代算力芯片”在現(xiàn)代人工智能社會中真正實用,勢在必行的是研發(fā)能夠直接執(zhí)行真實世界所需任務的芯片——尤其是大規(guī)模生成模型這類對端到端時延與能耗極其敏感的任務。面向這一目標,LightGen為新一代算力芯片真正助力前沿人工智能開辟了新路徑,也為探索更高速、更高能效的生成式智能計算提供了新的研究方向。

      相關研究及論文信息


      陳一彤

      陳一彤博士長期致力于光計算領域的研究,聚焦新一代算力芯片切實應用時的核心科學難點問題,團隊所提出的全模擬光電芯片ACCEL(Nature 623 (7985), 48-57),國際首次實測驗證了復雜智能任務中光計算的系統(tǒng)級算力優(yōu)越性,將光計算芯片中的超高算力能效,無損地保留和接入復雜成熟的數(shù)字社會中。2023年,所提出的PED (Photonic Encoder Decoder,Science Advances 9(7), eadf8437)光計算架構(gòu),更被Science子刊認證為“國際首個全光生成網(wǎng)絡(PED is the first demonstration of all-optical generative neural networks)”?;谏鲜鲅芯炕A,LightGen突破性將全光芯片的適用范圍拓展到了大規(guī)模生成式神經(jīng)網(wǎng)絡,并已與工業(yè)界合作開展應用實踐。

      上海交通大學集成電路學院(信息與電子工程學院)陳一彤助理教授擔任第一作者及通訊作者,翟廣濤教授、張文軍院士、博士生孫心玥,清華大學碩士生譚龍濤、博士生姜一洲、博士后周銀等均對本文做出重要貢獻。該研究得到了多項國家及上海市項目資助。

      來源:上海交大集成電路學院(信息與電子工程學院)

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