清华大学研发存算一体芯片，算力提升3700倍登《自然》

清华大学研发存算一体芯片，算力提升3700倍登《自然》

近日，清华大学戴琼海团队在芯片技术领域取得重大突破，成功研发出全球首款云端AI存算一体芯片，并研制出全模拟光电智能计算芯片。其中，光电智能计算芯片的算力达到现有商用芯片的3700余倍，能效更是提升了490万倍，为超高性能芯片研发开辟了全新路径。

这一突破性成果发表在国际顶级期刊《自然》杂志上，不仅展示了中国在芯片技术领域的创新能力，也为全球芯片产业的发展注入了新的动力。

随着摩尔定律逐渐逼近物理极限，传统电子芯片在提升计算速度和降低功耗方面面临难以解决的瓶颈。清华大学团队研发的存算一体芯片和光电智能计算芯片，正是为了解决这一难题而诞生的创新技术。

存算一体芯片通过将存储和计算功能集成在同一芯片上，有效解决了传统冯·诺依曼架构下的“存储墙”和“功耗墙”问题。这种设计不仅大幅减少了数据传输的延迟和功耗，还显著提升了计算效率。据清华大学高滨教授介绍，存算一体技术可以成百上千倍地提高计算效率，降低成本，是未来主流大数据计算芯片的重要发展方向。

光电智能计算芯片则充分利用了光子计算的优势。与传统电子芯片相比，光子计算在速度、带宽和能效上具有显著优势。清华大学团队的光电智能计算芯片采用全模拟光电集成设计，将用于视觉特征提取的大规模衍射神经网络与基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算集成在单芯片上，成功突破了单芯片大规模集成计算单元、高效非线性、高速光电接口等关键瓶颈。

在人工智能和大数据处理领域，清华大学团队的创新芯片技术展现出巨大的应用潜力。当前，AI大模型对算力的需求日益增长，而传统电子芯片的性能提升速度却难以匹配这种需求。存算一体芯片和光电智能计算芯片的出现，为解决这一矛盾提供了新的方案。

存算一体芯片特别适合用于加速AI计算，其高能效优势在端侧应用中尤为突出。清华大学高滨教授指出，如果忆阻器能应用到大模型中，能效比预计将有数量级的提升。这对于未来在端侧部署AI应用具有重要意义。

光电智能计算芯片则在高速视觉任务中展现出惊人的性能。实验结果显示，该芯片在三分类ImageNet等任务中实现了4.6 Peta-OPS的系统级计算速度，是现有高性能光学计算芯片的400多倍，同时也是模拟电子计算芯片的4000多倍。在自动驾驶等超高速视觉计算任务中，该芯片能够有效应对低光环境下的挑战，提供更准确的感知和决策支持。

在全球芯片技术竞争日益激烈的背景下，清华大学戴琼海团队的突破具有重要的战略意义。当前，国际上多家机构和企业都在积极研发新型计算架构，以应对后摩尔时代的挑战。例如，美国AI芯片公司Lightmatter推出了通用光子AI加速器方案“Envise”，曦智科技也推出了光子计算处理器“PACE”。

然而，清华大学团队的成果在算力和能效方面达到了国际领先水平。这一突破不仅提升了中国在芯片技术领域的国际竞争力，也为全球芯片产业的发展提供了新的思路和方向。

清华大学戴琼海团队的创新成果，为芯片产业的发展开辟了新的路径。存算一体芯片和光电智能计算芯片的出现，预示着未来芯片技术将朝着更高速、更低功耗、更智能化的方向发展。这些新技术不仅有望在AI、大数据、自动驾驶等领域发挥重要作用，还可能催生出全新的应用场景和商业模式。

随着研究的深入和技术的成熟，这些创新芯片有望逐步实现商业化应用，为全球科技产业带来深远影响。中国在这一领域的突破，不仅展示了其科技创新实力，也为全球芯片产业的未来发展注入了新的动力和希望。