摘要：中国科协最新发布的2023重大科学问题中，排名榜首的问题是如何实现低能耗人工智能。清华大学的顶尖研究团队近日发布了一项引人瞩目的突破性技术，他们提出了一种创新的计算架构——光电模拟芯片（ACCEL），将计算性能提高了数千倍。

在当今信息时代，计算机芯片的性能和能效问题一直备受关注。近年来，随着摩尔定律逐渐失效，寻找新一代计算架构成为了科研界的热点问题。在这一背景下，清华大学的科研团队率先提出了一项创新性解决方案，他们的ACCEL光电模拟芯片引起了广泛的关注。

这颗ACCEL芯片不仅在计算性能上有显著突破，还在能效和制造门槛方面带来了革命性的变化。与现有高性能芯片相比，ACCEL芯片的算力高出了3000多倍。如果用交通工具的运行时间来类比，这颗芯片的出现相当于将一辆京广高铁8小时的运行时间缩短到仅有8秒钟。

更令人印象深刻的是，ACCEL芯片在能效方面取得了显著提升。在智能视觉任务和交通场景计算中，ACCEL芯片的系统级能效达到了令人难以置信的74.8 Peta-OPS/W，是现有高性能芯片的400万余倍。这意味着原本用于现有芯片工作一小时的电量，可以供ACCEL芯片工作500多年。此外，ACCEL芯片还有望显著改善芯片发热问题，为未来芯片设计带来了全新的突破。

在制造方面，ACCEL芯片采用了光学部分的百纳米级加工和电路部分的180nm CMOS工艺，性能提升了多个数量级，相较于7纳米制程的高性能芯片，成本降低了数十倍。这一技术突破已经发表在《自然》期刊上，得到了科技部2030"新一代人工智能"重大项目和国家自然科学基金委基础科学中心项目的支持。

光计算芯片是一种以光为载体的计算芯片，利用光传播中的信息进行计算。随着摩尔定律逐渐失效，构建新一代计算架构成为了全球科研界的迫切任务。光计算以其超高的并行度和速度，被认为是未来颠覆性计算架构的最有力竞争方案之一。

然而，光计算芯片一直面临着多个国际难题。清华大学的研究团队通过创造性地提出了光电深度融合的计算框架，克服了传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈。他们成功解决了大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口等国际难题。

具体来说，研究团队构建了可见光下的大规模多层衍射神经网络，实现了视觉特征提取，同时利用光电流直接进行基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，将两者集成在同一枚芯片框架内，打破了传感前、传感中和近传感的传统计算框架。

这项技术突破不仅为新一代计算架构的发展开辟了新道路，还深刻启发了量子计算、存内计算等未来高效能技术与当前电子信息系统的融合。ACCEL芯片在可穿戴设备、自动驾驶和工业检查等领域都有广泛的应用前景。

总之，清华大学的ACCEL光电模拟芯片是一项革命性的技术突破，有望为未来的人工智能时代带来全新的计算架构，提高计算性能，降低能耗，解决重大国计民生问题。这一突破性技术或许比我们预想的更早地融入日常生活。

相关芯片品牌和型号：

ACCEL光电模拟芯片：人工智能、可穿戴设备、自动驾驶、工业检查等领域。

Intel Core i9-12900K：高性能计算、游戏、工作站应用。

AMD 锐龙 9 5950X：适用于高性能计算、游戏和多媒体处理。

NVIDIA GeForce：用于游戏、人工智能和科学计算。

苹果 M1：主要应用于移动设备、笔记本电脑和桌面计算。