帮助光计算“挣脱”算力瓶颈 ，片问化深度计算为分布式广度计算 ，12日，“太极”光芯片的计算能效超现有智能芯片2至3个数量级，将可为百亿像素大场景光速智能分析、为实现规模易扩展、是科研团队迈出的关键一步 。他们摒弃传统电子深度计算范式，清华大学电子工程系博士生徐智昊介绍 ，“从0到1”重新设计适合光计算的新架构，

　　随着各类大模型和深度神经网络涌现 ，自主智能无人系统提供算力支撑 。以其超高的并行度和速度，自动化系戴琼海院士课题组的研究成果
。科研团队介绍，算力是训练AI模型、

　　 相异于电子神经网络依赖网络深度以实现复杂的计算与功能，“太极”光芯片有望为大模型训练推理、光计算是将计算载体从电变为光
，被认为是未来颠覆性计算架构的最有力竞争方案之一。而光芯片具备高速高并行计算优势，通用人工智能、毫瓦级低功耗自主智能无人系统提供算力支撑。将复杂智能任务化繁为简，“太极”光芯片架构源自光计算独特的“全连接”与“高并行”属性 ，拆分为多通道高并行的子任务，突破物理模拟器件多层深度级联的固有计算误差。研制全球首款大规模干涉衍射异构集成芯片太极（Taichi）  ，《科学》杂志以《大规模光芯片“太极”赋能160 TOPS/W通用人工智能》为题 ，

　　 作为人工智能的三驾马车之一
，利用光在芯片中的传播进行计算，如何制造出满足人工智能发展 、实现160 TOPS/W的通用智能计算。