近年来，如何构建新的打算架构，发展新型人工智能打算芯片，是国际关注的前沿热点。
利用光波作为载体进行信息处理的光打算，因高速率、低功耗等优点成为科学界研究热点。
然而，打算载体从电变为光，还要替代现有电子器件实现系统级运用，面临诸多难题。

为此，清华大学信息科学技能学院院长戴琼海院士、自动化系助理教授吴嘉敏，以及电子工程系副教授方璐、副研究员乔飞，结合光打算、纯仿照电子打算等技能，打破传统芯片架构中数据转换速率、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，提出一种全新的打算框架，有望办理大规模打算单元集成、光打算与电子旗子暗记打算的高效接口等国际性难题。

“我们是在全仿照旗子暗记下发挥光和电的上风，避免了仿照-数字转换问题，打破了功耗和速率的瓶颈。
”方璐表示，除算力上风外，在智能视觉目标识别任务和无人系统（如自动驾驶）场景打算中，ACCEL的系统级能效（单位能量可进行的运算数）经实测是现有高性能芯片的400万余倍，“这一超低功耗的上风将有助于改进限定芯片集成的芯片发热问题，有望为未来芯片设计带来打破。
”

此外，ACCEL光学部分的加工最小线宽为百纳米级。
“实验结果表明，仅采取百纳米级工艺精度，就可取得比前辈制程芯片大幅提升的性能。
”方璐说。

戴琼海表示，ACCEL未来有望在无人系统、工业检测和人工智能大模型等方面实现运用。
目前团队仅研制出特定打算功能的光电领悟事理样片，亟需进一步开展具备通用功能的智能视觉打算芯片研发，以便在实际中大范围运用。

来源： 新华网