中國ACCEL模擬AI晶片研究論文聲稱比NVIDIA A100和A800 GPU加速3000倍

一篇中國研究論文顯示自主研發的模擬AI處理晶片ACCEL的效能比NVIDIA A100和A800 GPU快3000倍。

在全球製裁的影響下，中國似乎正在迅速改善其本土解決方案，以維持現有的產業成長速度。中國清華大學發表的一篇論文透露該研究所設計了一種人工智慧運算效能新技術，並開發了一款名為ACCEL（結合電子和光運算的全類比晶片）的晶片，該晶片基本上利用光子學和類比技術的力量來提供了卓越的性能，所揭示的數字相當令人震驚。

根據自然雜誌的報導，AI晶片ACCEL能夠每秒提供4.6 Peta運算，這確實遠遠領先於當前行業解決方案所提供的能力，但這還不是全部。該晶片的設計目的是保持功率效率，因為如果不這樣做，它就不適用於該行業。ACCEL採用系統能效架構，每W每秒能夠提供74.8 Peta作業。因此正如數字所揭示的那樣，該晶片偏離了行業趨勢，即高運算能力與更多功耗成正比。

在沒有任何即時測試的情況下，將晶片貼上業界最快的標籤是正義的，然而ACCEL被實驗性地針對Fashion-MNIST、3類ImageNet分類和縮時影片辨識場景進行測試，以測試其極限晶片的深度學習性能。準確率分別達到85.5%、82.0%和92.6%，這說明該晶片具有廣泛的行業應用，而不僅限於特定領域。這使得ACCEL的事情變得更加令人興奮。

現在我們來談談ACCEL的實際運作原理。該晶片結合了衍射光學模擬計算 (OAC) 和電子模擬計算 (EAC) 的功能，並具有可擴展性、非線性和靈活性。為了實現這樣的效率數字，該晶片採用全類比方式的光電混合架構，以減少大規模工作負載中的大量ADC（類比數位轉換），從而大幅提高效能。發表的研究論文相當廣泛地涵蓋了晶片的機制，因此您可以在這裡查看它，以了解ACCEL的工作原理。

ACCEL和類似的類比AI晶片開發將如何重塑產業？嗯，考慮到採用基於模擬的人工智慧加速器仍然是未來的事情，現在要回答這個問題並不容易。雖然業績數字和統計數據相當樂觀，但值得注意的一個重要事實是，它們在行業中的部屬並不像看起來那麼容易，因為它需要更多的時間、更多的財力和深入的研究工作。然而，沒有人會說計算的未來是光明的，我們在主流產業看到這樣的表現只是時間問題。

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