随着各类大模型和深度神经网络涌现，如何制造出满足人工智能发展、兼具大算力和高能效的下一代AI芯片已成为国际前沿热点。12日，《科学》杂志以《大规模光芯片“太极”赋能160 TOPS/W通用人工智能》为题，发表了清华大学电子工程系方璐副教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组的研究成果。他们摒弃传统电子深度计算范式，在国际上首创分布式广度智能光计算架构，研制全球首款大规模干涉衍射异构集成芯片太极（Taichi），实现160 TOPS/W的通用智能计算。

　　 作为人工智能的三驾马车之一，算力是训练AI模型、推理任务的关键。光计算是将计算载体从电变为光，利用光在芯片中的传播进行计算，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。而光芯片具备高速高并行计算优势，被寄予希望用来支撑大模型等先进人工智能应用。科研团队介绍，“太极”光芯片有望为大模型训练推理、通用人工智能、自主智能无人系统提供算力支撑。

　　 帮助光计算“挣脱”算力瓶颈，“从0到1”重新设计适合光计算的新架构，是科研团队迈出的关键一步。

　　 相异于电子神经网络依赖网络深度以实现复杂的计算与功能，“太极”光芯片架构源自光计算独特的“全连接”与“高并行”属性，化深度计算为分布式广度计算，为实现规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智能光计算探索了新路径。

　　 论文第一作者、清华大学电子工程系博士生徐智昊介绍，在“太极”架构中，自顶向下的编码拆分—解码重构机制，将复杂智能任务化繁为简，拆分为多通道高并行的子任务，构建的分布式“大感受野”浅层光网络对子任务分而治之，突破物理模拟器件多层深度级联的固有计算误差。

　　 据介绍，“太极”光芯片的计算能效超现有智能芯片2至3个数量级，将可为百亿像素大场景光速智能分析、百亿参数大模型训练推理、毫瓦级低功耗自主智能无人系统提供算力支撑。（记者邓晖）

(责编：王仁宏、陈键)

原标题：开阔学生视野 注重人文关怀

　　 “宝宝，跟着姐姐的节奏一起来拍球。”“你真棒！接下来，我们一起试试看，能不能边拍边跨过这个球？”近日，在位于上海市普陀区的一家特殊儿童康复机构，来自复旦大学护理学院的6位志愿者学生正在陪伴“星宝”（孤独症儿童）做康复训练。

　　 这是本学期志愿者们第6次走进康复机构，不少“星宝”已经与他们熟络了起来。这并不是简单的志愿服务活动，而是护理学院护理学本科专业的必修课程——“护理学社会实践”的课堂现场。近期，该课程入选2023年度上海高校市级重点课程。

　　 课程负责人、护理学院副院长赵缨道出了教学初衷：“希望学生在完成课程实践后，可以独立思考、分析不同人群可能存在的健康问题和照护需求，能够看到疾病背后的‘人’，进而内化成人文关怀的照护理念。”

　　 从2020年起，该课程团队先后建立涵盖全生命周期不同人群的特殊儿童基地、康复实践基地、老年实践基地、母乳喂养和儿童保健基地。学生们在完成4周理论教学后，自由分组选择1个基地，参加为期7周的社会实践。赵缨说，传统护理实践教学主要通过在实验室、实训中心和医院实习完成，而这些校外实践基地大多提供医疗机构外的延续性服务，学生能在实践中看到全生命周期不同人群的照护现状、面临的痛点和需要的社会支持。

　　 有了切身体验后，学生的视野也更开阔了。依托特殊儿童实践基地，学生团队孵化出“孤独症儿童的音乐互动游戏空间”创新项目，探索特殊儿童的康复新路径。

　　 “对于人群的了解和关爱并不只是护理专业的要求，而要看见事情背后的‘人’。”赵缨表示。

　　 （记者 任鹏 颜维琦 通讯员 张欣驰）

(责编：李昉、李依环)