近日，清华大学自动化系戴琼海院士、吴嘉敏助理教授与电子工程系方璐副教授、乔飞副研究员联合攻关，取得芯片领域关键成果。
他们研发的ACCEL光电计算芯片，在多项复杂智能视觉任务中，达到现有高性能芯片相同准确率的同时，实测算力能达到高性能工业级GPU的3000余倍，能效提升四百万余倍，具备超高算力、超低功耗的特点，为超高性能芯片研发开辟全新路径。相关成果发表在《自然》杂志上。
而且，报道称，ACCEL 芯片光学部分的加工最小线宽仅采用百纳米级，而电路部分仅采用 180nm互补金属氧化物半导体（CMOS，Complementary Metal Oxide Semiconductor）工艺，即可实习比7nm制程的GPU取得多个数量级的性能提升。
研究人员打了个比方，如果原本的电量可支持现有高性能芯片工作一小时，那么相同的电量可供ACCEL芯片工作五百多年。
算力的大幅提升可实现计算效率的提升，一旦计算时间从三小时变成三秒钟，很多日常生活应用和科学计算任务将会发生质的变化。
据介绍，ACCEL芯片通过融合光域计算和模拟域电计算，来实现神经网络的计算。
通过光电二极管这一超高速、低功耗的光电接口，可使光网络和电网络完成连接，让光电融合计算系统实现直接、高效的集成。
相比传统电子芯片，光芯片使用光子来完成相关计算。与传统的电子芯片相比，它并不是用电作为载体来完成数字信号处理，而是通过光在传播和相互作用之中的信息变化来进行计算。
光计算芯片的优势在于光子的高速度、低耗能和大带宽，这能为大规模并行计算和高速数据传输提供极具潜力的解决方案。
同时，在大量视觉任务及日常生活场景中，原始信号本身就是光信号。使用传统解决方案，需要在传感器拍摄之后，再使用电子芯片进行处理，这会增加光电转换、存储、以及计算的步骤。相比之下，利用光直接进行计算，是一种更自然、更高效的方式。
不过，清华大学集成电路学院副教授，上海清华国际创新中心集成电路研究平台副主任、车规芯片实验室主任何虎在接受智驾网采访时表示，科学研究的突破离真正能做到产业落地还有很远。模拟计算有很多问题，精度无法保证，要将当前的技术用于商业化应用，中间还有很多技术障碍，无论在精度还是规模上都有很大的挑战。
这次技术突破在研究层面确实是颠覆性的进展，但距离真正看到它为产业带来大的转变，还有很长一段距离。
