在上海新氦類腦智能，一個個手寫體數字得到精準識別，正飛速在屏幕上閃出。MNIST數字識別場景可以說是圖像識別的“hello world”，而在曦智科技Hummingbird 處理器上運行新氦類腦智能SNN（Spiking Neural Network）類腦神經網絡算法，可使MNIST數字識別分類精度達到90%以上。

MNIST數字分類識別

新氦類腦智能總經理梁龍飛表示：“作為一個功能型平臺，新氦類腦智能的使命是創新、研發和轉化新型架構AI芯片和片上智能系統。經過長時間的合作，新氦類腦智能與曦智科技共同打造以片上光網絡（oNOC）技術和Hummingbird計算卡為基礎的類腦計算、圖像識別、大語言模型對話等落地應用PoC (Proof of Concept)，取得了良好的效果。”

曦智科技創始人、首席執行官沈亦晨博士表示：“從光子矩陣計算（oMAC）、片上光網絡（oNOC）、片間光網絡（oNET）三大核心技術出發，曦智科技打造了光子計算與光子網絡兩條產品線，并且始終致力于為客戶持續提供更具創造性的高效算力支撐。通過與新氦類腦智能的合作，光電混合計算的優越性得到了進一步驗證。”

光電混合助力機器學習性能表現顯著提升

曦智科技Hummingbird計算卡

在晶體管密度提升放緩的背景下，制程工藝迭代所能帶來的性能提升愈發有限，單個節點的算力提升出現了多種思路。比如通過在單個封裝內互連多個芯粒來獲得更高的算力。然而，由于這種方式還是采用電互連，每個電芯片只與最近鄰芯片相連，限制了軟件可編程性，進而限制了計算效率。

Hummingbird計算卡可以將電信號轉化為光信號，經由光芯片中的光波導網絡進行數據通信。結合曦智科技的軟件開發工具包，該計算卡可以充分利用oNOC技術的優勢。在此基礎上，客戶可實現算力和內存擴展，降低延時，拓展互連帶寬，拓撲結構的選擇也將更加靈活，從而深度賦能機器學習和人工智能工作負載的性能提升。

oNOC技術賦能三大PoC使用場景

除了類腦計算，新氦類腦智能使用8張曦智科技Hummingbird計算卡并行計算實現了8路1080P視頻的圖像識別應用，識別效率、準確率表現良好，運行穩定可靠。

Hummingbird計算卡進行并行計算

在大語言模型的浪潮下，新氦類腦智能采用曦智科技光電混合計算方案，已經成功運行來自復旦大學的MOSS 160億參數大語言模型。目前，該項目仍在進行中。

新氦類腦智能實際使用的PoC案例，證明了曦智科技的oNOC技術及Hummingbird計算卡的應用可行性，充分發揮了該技術在算力擴展方面所具有的低延時和低功耗等優勢。借助oNOC技術，在單顆電芯片上擴展算力及數據交換帶寬成為可能。

使用曦智科技Hummingbird計算卡運行大語言模型

新氦類腦智能在支持初創及科技創新企業發面發揮了研發與轉發功能型平臺的積極作用，匯聚下游應用場景及高校資源，為革命性新型硬件、器件技術提供了實驗性平臺并在實際應用場景中落地。PoC方面的合作讓創新型技術可以在實際應用方面進行產品化及商業化，最終把技術和產品推向市場。

作為全球光電混合計算領軍企業，曦智科技近日連續發布了Photowave、Hummingbird等全新產品，產品的應用性及優越性進一步得到客戶認可。接下來，曦智科技將繼續堅持以客戶需求為導向，提供“端到端”的定制化完整解決方案，進而建立圍繞軟硬件、開發者、產業三大生態的完整光電混合計算新生態。

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關于曦智科技

曦智科技(Lightelligence)成立于2017年，是全球光電混合計算領軍企業。公司憑借在集成光子領域的開創性技術和全球頂尖的集成電路技術研發團隊，致力于在計算需求爆發的時代，為客戶提供一系列算力躍遷解決方案，與客戶共建更智能、更可持續的世界。曦智科技從光子矩陣計算(oMAC)、片上光網絡(oNOC)和片間光網絡(oNET)三大核心技術出發，打造光子計算和光子網絡兩大產品線，與大數據、云計算、金融、自動駕駛、生物醫藥、材料研究等領域客戶開展緊密合作，持續為客戶提供更具創造性的高效算力支撐。

審核編輯：彭菁