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      上交團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)新一代光計(jì)算芯片突破,開辟算力芯片新路徑

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      大規(guī)模全光生成式 AI 芯片首次實(shí)現(xiàn)!

      當(dāng)前的大規(guī)模生成式 AI 在生成圖像或視頻時(shí),往往速度慢、耗電大、成本高,限制了生成模型在端側(cè)和實(shí)時(shí)場(chǎng)景的應(yīng)用。

      上海交通大學(xué)集成電路學(xué)院圖像通信所團(tuán)隊(duì)開發(fā)了全光計(jì)算芯片 LightGen,突破性地實(shí)現(xiàn)了對(duì)大規(guī)模語義媒體生成模型的支持。

      其能夠完成高分辨率(≥512×512)圖像語義生成、3D 生成(NeRF)、高清視頻生成及語義調(diào)控。與此同時(shí),還支持多項(xiàng)大規(guī)模生成式任務(wù),包括去噪、局部與全局特征遷移等。

      值得關(guān)注的是,在取得和前沿電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相仿生成質(zhì)量的同時(shí),采用較滯后性能的輸入設(shè)備條件下,LightGen 同時(shí)將算力與能效相較頂尖數(shù)字芯片提升 2 個(gè)數(shù)量級(jí),讓生成式任務(wù)的實(shí)時(shí)生成交互成為可能。

      未來,在采用前沿設(shè)備使得信號(hào)輸入頻率不是瓶頸的情況下,LightGen 理論算力相較頂尖數(shù)字芯片能提升 7 個(gè)數(shù)量級(jí)。


      (來源:陳一彤)

      LightGen 為解決生成式 AI 部署落地的算力缺口提供了一種新方法,在不影響性能的前提下,實(shí)現(xiàn)了更高的速度和能效,助力推動(dòng)新一代算力芯片在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用。

      審稿人對(duì)該研究評(píng)價(jià)稱:“這項(xiàng)工作意義重大,代表著光子計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)新里程碑,因?yàn)樗状螌?shí)現(xiàn)了基于光學(xué)芯片的真正生成式人工智能,而這在此之前尚未實(shí)現(xiàn)過。”

      近日,相關(guān)論文以《大規(guī)模智能語義視覺生成全光芯片》(All-optical synthesis chip for large-scale intelligent semantic vision generation)為題發(fā)表在 Science[1]。上海交通大學(xué)陳一彤助理教授擔(dān)任第一作者及通訊作者。


      圖丨相關(guān)論文(來源:Science)

      在傳統(tǒng)的電子芯片中,信息的載體是電子,主要靠晶體管的開關(guān)切換完成計(jì)算。然而,當(dāng)規(guī)模越來越大,系統(tǒng)會(huì)被晶體管開關(guān)頻繁翻轉(zhuǎn)帶來的功耗、延遲、發(fā)熱等問題拖累。

      光計(jì)算芯片的不同之處在于信息被編碼到光上,通過光場(chǎng)的變化完成計(jì)算,光場(chǎng)在傳播過程中把大量的運(yùn)算并行計(jì)算出來。可以類比為,電芯片就像是銅線電話傳消息,以電為載體;而光計(jì)算芯片則像是光纖寬帶,常具有速度更快、能耗更低的優(yōu)勢(shì)。


      圖丨大規(guī)模全光生成計(jì)算芯片 LightGen(來源:Science)

      據(jù)悉,早在 2019 年,陳一彤就開始思考如何全光實(shí)現(xiàn)生成式模型,并在后來發(fā)表了 Science Advances 認(rèn)證的國(guó)際首個(gè)全光生成式網(wǎng)絡(luò)[2]。思考這個(gè)想法時(shí),當(dāng)前流行的生成式模型尚未大幅度走入公眾視野,也還未引起廣泛的關(guān)注度。

      當(dāng)下,生成式模型在全球帶來變革性影響的同時(shí),陳一彤課題組也攻克了百萬級(jí)光學(xué)神經(jīng)元全光芯片片上集成、全光維度變換和無真值訓(xùn)練算法等一系列問題,最終兩股進(jìn)步力量融合促進(jìn)了 LightGen 芯片的誕生。


      圖丨LightGen 生成的采樣圖像示例(來源:Science)

      其中,百萬級(jí)神經(jīng)元為生成任務(wù)需要龐大的神經(jīng)元規(guī)模問題提供了方案;全光維度轉(zhuǎn)換則面向生成式任務(wù)對(duì)維度變換的需求,解決了模擬光信號(hào)維度難以定義更遑論全光超高速轉(zhuǎn)換的問題;而無預(yù)定義真值訓(xùn)練算法則讓生成式任務(wù)沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的情況下,光子芯片如何訓(xùn)練的問題得以解決。

      將三者結(jié)合,才把光計(jì)算從以往主要擅長(zhǎng)決策任務(wù)推進(jìn)到可以比肩數(shù)字模型的語義生成。

      論文指出,LightGen 實(shí)現(xiàn)了百萬級(jí)光學(xué)神經(jīng)元的集成和大尺寸的輸入輸出,這并非簡(jiǎn)單地重復(fù)小規(guī)模的光子芯片,而是對(duì)語義生成至關(guān)重要的質(zhì)的飛躍。

      需要了解的是,LightGen 并不是電輔助光做生成,而是讓全光芯片完整實(shí)現(xiàn)一種“輸入-理解-操控-生成”的閉環(huán)。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,LightGen 有望在內(nèi)容生產(chǎn)流程中率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,如實(shí)時(shí)預(yù)覽、極速出圖等最“吃”算力且又最需要實(shí)時(shí)反饋的環(huán)節(jié)。


      圖丨陳一彤(來源:陳一彤)

      “LightGen 可以讓創(chuàng)作者獲得‘所見即所得’的預(yù)覽速度,幫創(chuàng)作者把渲染生成迭代從單次數(shù)小時(shí)壓縮到數(shù)秒甚至亞秒級(jí),提高生產(chǎn)效率。”研究團(tuán)隊(duì)告訴 DeepTech。

      未來,LightGen 從實(shí)驗(yàn)室走向可用的技術(shù)產(chǎn)品,還需要解決制定標(biāo)準(zhǔn)化工藝流程、量產(chǎn)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)等系列工程問題。據(jù)悉,研究團(tuán)隊(duì)已與產(chǎn)業(yè)方展開密切合作。

      參考資料:

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

      2.https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adf8437

      運(yùn)營(yíng)/排版:何晨龍

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