記者8月7日從清華大學獲悉，該校電子系方璐教講課題組與自動化系戴瓊海教講課題組在智能光芯片領域贏得重大進展。他們開創全前向智能光算計培訓架構，研制出太極-Ⅱ光芯片，實現了大規模神經網絡的原位光培訓，為人工智能（AI）大模子試探了光培訓的新路徑。相關成績在線發布于最新一期國際學術期刊《天然》。
AI大模子的迅猛發展和廣泛應用，使算力成為關鍵的戰略資本。智能光算計憑借高算力、低能耗的優勢，在后摩爾時代顯現出巨大潛力。培訓和推理，是臺灣運彩AI大模子要點才幹的兩大基石。此前，智能光芯片太極的問世，為大規模復雜任務的推理帶來了曙光，但未能開釋光算計的培訓之能。現有光神經網絡的培訓嚴重依賴GPU離線建模，并要求高度匹配的前向-反向散播模子。這對光算計系統的精準對齊提出苛刻要求，致使梯度算計難、培訓規模小，監禁了光算計的優勢。
與現有培訓范式差異，我們摒棄了反向散播，另辟蹊徑，構建了光神經網絡的對稱散播模子，僅用光學系統的前向散播即可實現高效高精度光培訓。方璐通運彩nba知科技日報記者。
據介紹，太極-Ⅱ的面世，填補了智能光算計在大規模神經網絡培訓這一要點領域的空缺。除了加快AI模子培訓外，其還在高功能智能成像、高效分析拓撲光子系統等方面表現出高超功能，為人工智能大模子、通用人工智能、復雜智能系統的高效精準培訓開辟了新路徑。
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