研究人员称，中国升级的光动力“AGI芯片”现在的效率比以前提高了一百万倍

Taichi-II 小芯片有一天可以为超级智能人工智能模型提供动力，提高基于光的处理的赌注。

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中国科学家推出了 Taichi-II，这是他们的全光学人工智能 (AI) 芯片的升级版本，他们表示有一天可以为通用人工智能 (AGI) 系统提供动力。

研究人员于 2024 年 4 月推出了首款 Taichi 芯片。这种微型模块化设备不依赖电子元件，而是由光子或光粒子供电。这些光子为微型板载电气开关提供动力，这些开关在施加电压时打开或关闭。

与前身相比，Taichi-II 在分类任务（涉及对不同类型的信息进行排序和识别）方面的准确率提高了 40%，并在低能耗下实现了“六个数量级”（即一百万倍）的能源效率提高。 -据《南华早报》(SCMP) 报道，光照条件。

研究人员通过直接在光学芯片上训练人工智能，而不是依赖数字模拟，实现了性能的飞跃——科学家将这一过程称为“完全前向模式”。他们在 8 月 7 日《自然》杂志上发表的一项研究中描述了他们的发现。

完全前向模式是一种人工智能训练方法，其中数据仅沿一个方向移动——前向。这与传统的训练方法不同，传统的训练方法通常通过多个迭代步骤处理数据。当光穿过芯片时，它与微小组件相互作用，调整其方向并调制其相位和强度。这些会导致人工智能模型的参数立即发生变化，使其能够实时学习，而无需重复处理。

完全正向模式可以帮助光子芯片比以前更快地工作，但这些芯片已经比传统芯片具有显着的优势。基于光的芯片能源密集度要低得多，并且可以比传统芯片更快地执行计算，因为它们可以同时处理多个信号。这是因为光子与电子不同，可以以光速传播，并且在穿过芯片时不会产生热量，从而实现更快、更高效的处理。

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研究人员此前表示，Taichi 芯片的工作原理与其他基于光的芯片类似，但它的扩展能力比竞争设计要好得多。这是因为该小芯片结合了现有光子芯片的多项优点，包括“光学衍射和干涉”，这是指如何在小芯片内操纵光。

完全以光子方式运行的人工智能芯片最终可以为 AGI 模型提供动力——极其强大的人工智能系统，具有类似人类的智能和推理能力，并且能够学习超出其训练数据范围的新技能。

虽然这种假设的技术距离现实还有很多年（至少，根据大多数预测），Taichi 的开发人员在他们四月份的论文中表示，他们的芯片的模块化架构意味着可以组合多个小芯片来构建一个极其强大的人工智能系统。

他们在一项实验中证明了这一点，将几个 Taichi 小芯片拼接在一起，并将其性能与其他基于光的芯片在关键领域进行比较。该组合系统能够模拟由近 1400 万个人工神经元组成的网络，这比次优设计所实现的 147 万个神经元要大得多。

它做到了这一点，同时极其节能，每使用一瓦功率即可执行超过 160 万亿次操作。从这个角度来看，从 2022 年开始，光子芯片只能管理每瓦 3 万亿次操作，而大多数为类似任务设计的传统芯片的性能通常低于每瓦 10 万亿次操作。

据《南华早报》报道，研究人员表示，Taichi-II 是将基于光的人工智能芯片从理论转向实际应用并满足对高功率、低能耗计算日益增长的需求的关键一步。这将是开发 AGI 模型的关键，尽管对其影响仍然存在担忧。