1965年，英特爾創始人之一戈登·摩爾提出影響芯片行業半個多世紀的“摩爾定律”：預言每隔約兩年，集成電路可容納的晶體管數目便增加一倍。半導體領域按摩爾定律繁榮發展了數十年，“芯片”，成為人類邁入智能時代的重要引擎。然而，隨著晶體管尺寸接近物理極限，近10年內摩爾定律已放緩甚至面臨失效。如何構建新一代計算架構，建立人工智能時代的芯片“新”秩序，成為國際社會高度關注的前沿熱點。
針對這一難題，清華大學自動化系教授、中國工程院院士戴瓊海，助理教授吳嘉敏與電子工程系副教授方璐，副研究員喬飛聯合攻關，提出了一種“掙脫”摩爾定律的全新計算架構：光電模擬芯片，算力達到目前高性能商用芯片的3000余倍。
相關成果以長文形式發表在《自然》期刊上。
如果用交通工具的運行時間來類比芯片中信息流計算的時間，那么這枚芯片的出現，相當于將京廣高鐵8小時的運行時間縮短到8秒鐘。
光電芯片 清華大學供圖
2023年諾貝爾物理學獎授予了阿秒激光技術。作為人類已知的宇宙中最快速度之一，許多超高速物理領域都少不了光的身影。然而，科學家們用光做計算并不是一件容易的事。當計算載體從電變為光，就需要利用光傳播中攜帶的信息進行計算。
數年來，海內外知名團隊相繼提出多種設計，但要替代現有電子器件實現系統級應用，仍面臨許多國際難題：一是如何在一枚芯片上集成大規模的計算單元，并且約束誤差累計程度；二是如何實現高速高效的片上非線性；三是為兼容目前以電子信號為主體的信息社會，如何提供光計算與電子信號計算的高效接口。如果不能解決這幾個問題，光計算就難以真正替代當前的電子芯片，在信息社會大展身手。
對此，清華大學攻關團隊創造性地提出了光電深度融合的計算框架。從最本質的物理原理出發，結合了基于電磁波空間傳播的光計算，與基于基爾霍夫定律的純模擬電子計算，“掙脫”傳統芯片架構中數據轉換速度、精度與功耗相互制約的物理瓶頸，在一枚芯片上突破大規模計算單元集成、高效非線性、高速光電接口三個國際難題。
實測表現下，光電融合芯片的系統級算力較現有的高性能芯片架構提升了數千倍。然而，如此驚人的算力，還只是這枚芯片諸多優勢的其中之一。
在研發團隊演示的智能視覺任務和交通場景計算中，光電融合芯片的系統級能效（單位能量可進行的運算數）實測達到了74.8 Peta-OPS/W，是現有高性能芯片的400萬余倍。形象地說，原本供現有芯片工作一小時的電量，可供它工作500多年。
目前限制芯片集成極限的一個關鍵因素，就是過高密度帶來的散熱難題。而在超低功耗下運行的光電融合芯片將有助于大幅度改善芯片發熱問題，為芯片的未來設計帶來全方位突破。
更進一步，該芯片光學部分的加工最小線寬僅采用百納米級，而電路部分僅采用180nm CMOS工藝，已取得比7納米制程的高性能芯片多個數量級的性能提升。與此同時，其所使用的材料簡單易得，造價僅為后者的幾十分之一。
戴瓊海介紹：“開發出人工智能時代的全新計算架構是一座高峰，而將新架構真正落地到現實生活，解決國計民生的重大需求，是更重要的攻關，也是我們的責任。”《自然》期刊特邀發表的該研究專題評述也指出，“或許這枚芯片的出現，會讓新一代計算架構，比預想中早得多地進入日常生活。”
