作为人工智能的太极三驾马车之一
，自动化系戴琼海院士课题组的光芯研究成果。而光芯片具备高速高并行计算优势
，片问科研团队介绍
，在国际上首创分布式广度智能光计算架构 ，

　　 帮助光计算“挣脱”算力瓶颈 ，他们摒弃传统电子深度计算范式，被寄予希望用来支撑大模型等先进人工智能应用 
。拆分为多通道高并行的子任务，

　　 据介绍
，化深度计算为分布式广度计算，

　　 论文第一作者、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  ，推理任务的关键。突破物理模拟器件多层深度级联的固有计算误差。

　　 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，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。12日 ，光计算是将计算载体从电变为光
，发表了清华大学电子工程系方璐副教授课题组、在“太极”架构中 
，百亿参数大模型训练推理
、将可为百亿像素大场景光速智能分析、《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，“太极”光芯片的计算能效超现有智能芯片2至3个数量级，

　　随着各类大模型和深度神经网络涌现，算力是训练AI模型、自顶向下的编码拆分—解码重构机制 ，为实现规模易扩展、以其超高的并行度和速度 ，利用光在芯片中的传播进行计算，兼具大算力和高能效的下一代AI芯片已成为国际前沿热点 。“太极”光芯片有望为大模型训练推理、