中国人再次见证历史！清华大学传来重大喜讯，中国有望成为引领世界AI发展的头号强国。
今年8月7日，一篇论文登上《自然》学术期刊，这本来十分平常，但论文的内容却让审稿人大吃一惊。
论文中提出的想法简直让人不可思议，中国自主研发的通用智能光计算芯片“太极”，通过神经网络全前项训练，已经可以进行大规模实验应用。
这个想法究竟有多前卫？这款芯片的成功对中国未来又会有怎样的影响？
从零到一，“太极”芯片实现里程碑式跨越如今已经是信息化社会，智能化时代，一个国家要想跟上时代发展，必须要在智能计算领域取得成就。
而随着数据量的增长，传统的电子芯片已经不够用了。清华大学教授方璐和院士戴海琼抓住这点需求，针对研发新型高能低耗计算芯片，成立了相关课题组。
然而，科学道路并不总是一帆风顺，尤其是当你一无所有的时候。为了实现高效、低功耗的目标，团队另辟蹊径，摒弃了传统电子深度计算范式，进入了光计算这一新兴领域。
问题总是解决了一个又冒出一个，转到光计算后课题组面临一个新问题，如何才能实现光计算与电子计算的有效结合呢？
经过研究，课题组将灵活可重构的干涉，与大规模高并行性的衍射相结合，创造出了干涉-衍射分布式广度光计算架构。
这个架构听起来很高大上，实际上并不难理解。简言之，就是将复杂的任务简单化，将巨大的主体任务拆分为多通道高并行的子任务，从而分散各自击破。
课题组不仅打入光计算这个新领域，还结合了脑科学中的“浅脑理论”，对于分布式广度光计算架构进行了初步的设想。
科研就是大胆设想，小心求证，经过多次讨论，仔细论证，团队终于确定了太极芯片的技术路线和设计方案，进入到了研制和流片阶段。
新阶段同样困难重重，从光路设计到材料选择，课题组经历过不知多少次失败，终于研制出了太极芯片的原型。
都说“是骡子是马，拉出来溜溜就知道了”，芯片制作完成后，并不能立马投入生产，还要进行性能评估。
经过实验，太极芯片的表现十分惊人。它的运算效能已经超过现有智能芯片2~3个数量级，达到了每秒每焦耳160万亿次运算，可以说是真正的一片顶三片。
研究成果出来以后，团队将其发布在国际顶级期刊《Sience》，并第一时间引起了全球科技界的广泛关注。
正所谓从0~1困难程度最高，从1~2难度递减。有了太极芯片的成功以后，团队很快就投入到“太极-Ⅱ”芯片的研发中。
短短几个月后，《自然》科研期刊上就出现了“太极-Ⅱ”的相关论文。
在这篇论文中，课题组提出了全新设想，这让“太极-Ⅱ”与太极芯片拉开差距。
而这个全新设想，竟让见多识广的《自然》审稿人都忍不住惊叹！
论文一出，“太极-Ⅱ”新方法惊艳全世界在研究太极光芯片的过程中，课题组虽然制造出了芯片，但这芯片上也存在着许多尚未解决的问题。
尤其是在人工智能技术飞速发展，AI模型的训练需求日益增长的现在，第一版的太极芯片也已经是旧的框架了。它不仅不能满足训练需求，还有着诸多限制。
诸如在使用过程中需要依赖GPU，并且也需要在物理系统中进行精确对准。这个要求十分苛刻，已经不是商用公司能够解决的问题。
芯片的进一步发展刻不容缓，课题组在综合研究了光量子计算和光子神经网络方面的前沿理论后，继续深入探索理论模型，终于在太极芯片的基础上，研发出了“太极-Ⅱ”芯片。
这款芯片利用了光子传播的对称性，在架构中实现了把梯度下降的反向传播转化为光学系统的前向传播。
有人可能会好奇，为什么要将反向传播转化为前向传播呢？
原因其实很简单，在训练过程中，使用前向传播更加“划算”。仅仅只需要两次前向传播，就能够实现在物理梯度方面的精确计算。
这种训练方法不再像以前那样，依赖电计算进行离线建模和训练，而是可以支持大规模网络训练。
课题组将研究成果以“光神经网络前向训练”为题目，在线发表全球顶级科研期刊《自然》上。
审稿人在看完之后，忍不住写下评述，不仅夸赞文中提出的想法很是新颖，而且还表示在此前的研究中，从来没有出现过像这样的光学神经网络训练过程。
而且，审稿人还指出，相关论文中所做实验和提出的观点不仅行之有效，关键的是非常容易实现。正因如此，这种方法很有可能会成为未来训练光学神经网络和其他计算系统广范采用的工具。
能得到这样的评价，“太极-Ⅱ”芯片独创性的训练方法，可以说一夜之间名扬全世界。
那么，太极芯片和“太极-Ⅱ”芯片归根结底有何不同之处？它们又会为中国未来的发展做出贡献呢？
未来科技，“太极”芯片助力中国人工智能正如方璐教授所命名的那样，太极芯片和“太极-Ⅱ”芯片既像是两仪分立，也像是两仪互相调和。
要知道，AI大模型核心能力的两大基石分别是推理和训练，这两方面缺一不可。
太极芯片，也可以说是“太极-Ⅰ”主要侧重于智能光计算片的初步实现，把光计算从原理验证推向了大规模实验应用，且它的系统能效级别非常高，可以完成大规模复杂任务的推理。
而“太极-Ⅱ”则主打的就是一个训练，首创了全向智能光计算训练架构，通过数据-误差的前向传播即可实现光学神经网络的训练，大大优化了训练流程，提高了训练的精度和效率。
这俩芯片互相侧重不同，互不融合，但又同属于一个领域，不得不说真的是太极两仪的具象化了。
当然，针对的方向不同，两种芯片的表现和应用领域也不尽相同。
“太极-Ⅰ”主要针对的是自然场景图像分类、跨模态内容生成等智能任务，可以为将来的AI大模型，和智能无人系统以及通用人工智能等智能化工具提供算力支持。
“太极-Ⅱ”则实现了更进一步的飞跃，不仅可以担任复杂场景智能成像的任务，还可以在弱光条件下实现能效高，能耗低的全光处理。
除此之外，它的系统级能效提升了6个数量级，也就是以一当六，在非视域场景下也可以实现千赫兹帧率的智能成像，效率提升了两个数量级。
如果这样说，还是无法让人理解这两枚芯片的超越之处，那么接下来，就让我们从国家层面来看一下太极芯片将会带给我国怎样的前景。
首先，这两枚芯片结合起来，可以支持百亿参数级别的AI大模型的推理训练，在规模大的同时，训练效率高，周期短，大大助力我国未来的AI模型发展。
其次，太极系列芯片能够支持自然语言处理，计算机视觉等多个领域的智能化应用，可以加速人工智能技术在多个领域的应用和落地。
当然，对于企业来说，太极光芯片可以提供更加经济的解决方案，助力企业在开发复杂应用模型时降低成本，提高效率。
从国际博弈的角度来说，太极光芯片的成功研制标志着我国进入到了光计算时代，相关技术不断发展和完善后，我国将会在未来的人工智能领域领跑全球。
到时候就不是我国被“卡脖子”，更有可能是在我国的推动下，世界各国通力合作，正向竞争，让第四次科技革命成果更快落地，人民生活幸福指数提高。
结语：如果说，蒸汽机的发明引领了工业时代的到来，电的发现和应用让人类进入到电气化时代。那么芯片的应用，和人工智能模型训练方式的提升，将会让人类进入到智能化时代。
但愿我国能够乘上第四次工业革命的东风，实现伟大复兴的中国梦。
参考资料：
光明网-2024-08-08:“太极-Ⅱ””光芯片面世！清华光芯片研究再获新突破
中国青年报-2024-08-08:发表《自然》期刊 清华交叉团队突破智能光计算训练难题
