清華大學(xué)電子工程系方璐教授課題組自動化系戴瓊海院士課題組另辟蹊徑首創(chuàng)了全前向智能光計算訓(xùn)練架構(gòu)，研制了“太極-II”光訓(xùn)練芯片，實現(xiàn)了光計算系統(tǒng)大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效精準(zhǔn)訓(xùn)練，該研究成果以“光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全前向訓(xùn)練”為題，發(fā)表于《自然》期刊上。

Nature審稿人在審稿評述中指出“本文中提出的想法非常新穎，此類光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ONN）的訓(xùn)練過程是前所未有的。所提出的方法不僅有效，而且容易實現(xiàn)。因此，它有望成為訓(xùn)練光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他光學(xué)計算系統(tǒng)的廣泛采用的工具�！�

巧用對稱，助力光計算擺脫GPU依賴

近年間，具有高算力低功耗特性的智能光計算逐步登上了算力發(fā)展的舞臺。通用智能光計算芯片“太極”的問世便是其中的一個縮影，它首次將光計算從原理驗證推向了大規(guī)模實驗應(yīng)用，以160TOPS/W的系統(tǒng)級能效為大規(guī)模復(fù)雜任務(wù)的“推理”帶來了曙光，但未能夠釋放智能光計算的“訓(xùn)練之能”。

相較于模型推理而言，模型訓(xùn)練更需要大規(guī)模算力。然而，現(xiàn)有的光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練嚴(yán)重依賴GPU進行離線建模并且要求物理系統(tǒng)精準(zhǔn)對齊。正因如此，光學(xué)訓(xùn)練的規(guī)模受到了極大的限制，光高性能計算的優(yōu)勢仿佛被禁錮在無形的枷鎖之中。

在這個時候，方璐、戴瓊海課題組找到了“光子傳播對稱性”這把鑰匙，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的前向與反向傳播都等效為光的前向傳播。

據(jù)論文第一作者、電子系博士生薛智威介紹，在太極-II架構(gòu)下，梯度下降中的反向傳播化為了光學(xué)系統(tǒng)的前向傳播，光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練利用數(shù)據(jù)-誤差兩次前向傳播即可實現(xiàn)。兩次前向傳播具備天然的對齊特性，保障了物理梯度的精確計算。如此實現(xiàn)的訓(xùn)練精度高，便能夠支撐大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

由于不需要進行反向傳播，太極-II架構(gòu)不再依賴電計算進行離線的建模與訓(xùn)練，大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)高效光訓(xùn)練終于得以實現(xiàn)。

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全前向智能光計算訓(xùn)練架構(gòu)

高效精準(zhǔn)，智能光訓(xùn)練事事可為

以光為計算媒介，以光的可控傳播構(gòu)建計算模型，光計算天然具有高速和低功耗的特性，利用光的全前向傳播實現(xiàn)訓(xùn)練能夠極大的提升光網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的速度與能效。

論文研究表明，太極-II能夠?qū)Χ喾N不同光學(xué)系統(tǒng)進行訓(xùn)練，并在各種任務(wù)下均表現(xiàn)出了卓越的性能。

大規(guī)模學(xué)習(xí)領(lǐng)域：突破了計算精度與效率的矛盾，將數(shù)百萬參數(shù)的光網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度提升了1個數(shù)量級，代表性智能分類任務(wù)的準(zhǔn)確率提升40%。

復(fù)雜場景智能成像：弱光環(huán)境下（每像素光強度僅為亞光子）實現(xiàn)了能量效率為5.40×10^6TOPS/W的全光處理，系統(tǒng)級能效提升6個數(shù)量級。在非視域場景下實現(xiàn)了千赫茲幀率的智能成像，效率提升2個數(shù)量級。

拓?fù)涔庾訉W(xué)領(lǐng)域：在不依賴任何模型先驗下可自動搜索非厄米奇異點，為高效精準(zhǔn)解析復(fù)雜拓?fù)湎到y(tǒng)提供了新思路。

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通用智能光訓(xùn)練賦能復(fù)雜系統(tǒng)

攜手太極，推動AI光算力揚帆遠(yuǎn)航

太極-II的面世，繼太極I芯片之后進一步揭示了智能光計算的巨大潛力。

如兩儀分立，太極I和II分別實現(xiàn)了大規(guī)模智能光計算的高效推理與訓(xùn)練；

又如兩儀調(diào)和，太極I和II共同構(gòu)成了大規(guī)模智能計算的完整生命周期。

方璐表示：“‘定兩儀太極之道，合正反乾坤之法’，我們這樣形容太極系列這一組辯證協(xié)作架構(gòu)，我們相信，它們將合力為未來AI大模型注入算力發(fā)展的新動力，構(gòu)建光算力的新基座”。

在原理樣片的基礎(chǔ)上，研究團隊正積極地向智能光芯片產(chǎn)業(yè)化邁進，在多種端側(cè)智能系統(tǒng)上進行了應(yīng)用部署。

可以預(yù)見，經(jīng)過太極系列在內(nèi)的光計算領(lǐng)域的不懈努力，智能光計算平臺將有望以更低的資源消耗和更小的邊際成本，為人工智能大模型、通用人工智能、復(fù)雜智能系統(tǒng)的高速高能效計算開辟新路徑。

清華大學(xué)電子系為論文第一單位，方璐教授、戴瓊海教授為論文的通訊作者，清華大學(xué)電子系博士生薛智威、博士后周天貺為共同一作，電子系博士生徐智昊、之江實驗室虞紹良博士參與了本項工作。本課題受到國家科技部、國家自然科學(xué)基金委、北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心、清華大學(xué)-之江實驗室聯(lián)合研究中心的支持。

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