1965年，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出影响芯片行业半个多世纪的“摩尔定律”：预言每隔约两年，集成电路可容纳的晶体管数目便增加一倍。半导体领域按摩尔定律繁荣发展了数十年，“芯片”，成为人类迈入智能时代的重要引擎。

然而随着晶体管尺寸接近物理极限，近十年内摩尔定律已放缓甚至面临失效。如何构建新一代计算架构，建立人工智能时代的芯片“新”秩序，成为国际高度关注的前沿热点。

针对这一难题，近日，清华大学在全球顶级学术期刊Nature发表了其最新研究成果。消息显示，清华大学电子工程系（方璐副教授、乔飞副研究员）与自动化系（戴琼海院士、吴嘉敏助理教授）联合攻关，提出了一种超越摩尔定律的全新计算架构：光电模拟芯片，算力达到目前高性能商用芯片的三千余倍。

图片来源：期刊Nature截图

光计算以其超高的并行度和速度，被认为是未来颠覆性计算架构的最有力竞争方案之一。清华大学攻关团队提出的光电深度融合计算框架，从最本质的物理原理出发，结合了基于电磁波空间传播的光计算，与基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，“挣脱”传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上突破大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口三个国际难题。

光电计算芯片 ACCEL 的计算原理和架构

实测表现下，光电融合芯片的系统级算力较现有的高性能芯片架构提升了数千倍。

然而，如此惊人的算力，还只是这枚芯片诸多优势的其中之一。

在研发团队演示的智能视觉任务和交通场景计算中，光电融合芯片的系统级能效（单位能量可进行的运算数），实测达到了74.8 Peta-OPS/W，是现有高性能芯片的四百万余倍。形象来说，原本供现有芯片工作一小时的电量，可供它工作五百多年。

目前限制芯片集成极限的一个关键因素，就是过高密度带来的散热难题。而在超低功耗下运行的光电融合芯片将有助于大幅度改善芯片发热问题，对芯片的未来设计带来全方位突破。

更进一步，该芯片光学部分的加工最小线宽仅采用百纳米级，而电路部分仅采用180nm CMOS工艺，已取得比7nm制程的高性能芯片多个数量级的性能提升。同时所使用的材料简单易得，造价仅为后者的几十分之一。可以预见随着我国芯片加工技术不断提升，更多新材料加入的未来，本文所展示的还只是这种颠覆性架构潜力的冰山一角。

光电融合的新型架构，不仅开辟出这项未来技术通往日常生活的一条新路径，还对量子计算、存内计算等其他未来高效能技术与当前电子信息系统的融合，深有启发。

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