從清華大學公眾號獲悉，團隊用“All-analog Chip Combining Electronics and Light”來描述這款光電融合芯片的特征，并用這句英文的首字母命名芯片為“ACCEL”，恰好是“加速”的含義。
這枚小小的芯片中，攻關團隊創造性地提出了光電深度融合的計算架構 —— 結合基于電磁波空間傳播的光計算，與基于基爾霍夫定律的全模擬電子計算，在一枚芯片上突破了大規模計算單元集成、高效非線性、高速光電接口三個國際難題。在保證高任務性能的同時，實現了超高的計算能效和計算速度。
為了確保實驗數據的可靠性，攻關團隊進行了大規模的實測和驗證。首次將端到端跨層協同技術應用到智能視覺交互上，運用等效算力，對能效性能和時延數據進行了精準評估。
超高性能。實測表現下，ACCEL 芯片的系統級算力達到現有高性能芯片的 3000 倍。如果用交通工具的時間來類比芯片中信息流計算，那么這枚芯片的出現，相當于將 8 小時的京廣高鐵縮短到了 8 秒鐘。
超低功耗。系統級能效為 74.8 Peta-OPS / W，較現有的高性能 GPU、TPU 等計算架構，提升了 400 萬倍。形象來說，原本供現有芯片工作 1 小時的電量，可供它工作 500 多年。
超低成本。光電融合芯片的光學部分的加工最小線寬僅采用百納米級，電路部分僅采用 180nm CMOS 工藝，已取得比 7nm 制程的高性能芯片多個數量級的性能提升。同時所使用的材料簡單易得，造價僅為后者的幾十分之一。
相比先進電子計算芯片，新型架構實現算力千倍提升，計算延遲千倍降低，能效百萬倍提升。同時相比現有訓練方法，將光學網絡訓練規模提升十倍，訓練速度提升百倍。
相關成果發表于《自然》《自然光子學》《自然通訊》《科學進展》等頂級國際期刊，入選全球高被引論文，授權國內外發明專利十余項。
團隊研究的光電智能計算架構和芯片為探索后摩爾時代高算力低功耗智能計算范式提供了重要支撐。
光電融合芯片的問世并非易事。攻關團隊先是開展理論建模和仿真驗證，后不斷優化全模擬光電計算架構和制造工藝，利用光電流進行基于基爾霍夫定律的全模擬電子計算，完成了“傳感前 + 傳感中 + 近傳感”的新型計算系統。
基本可以理解為，該研究擺脫了傳統光子芯片不能普遍應用的最大阻力、晶體管的密度限制，將計算速度提升到了前所未有的水平。
這也是 ACCEL 芯片打破摩爾定律束縛的地方。
ACCEL 芯片利用現有成熟的工藝制造生產，目前已完成了原理樣片，正在研制工業樣片。
高速視覺任務實測中，芯片的系統級計算耗時僅為現有高性能芯片架構的萬分之三，高超的計算速度，只是這枚芯片的優勢之一。在演示的智能視覺任務和交通場景計算中，其高性能、低功耗的特點，可應用于大場景多對象復雜人工智能視覺任務、無人系統(如自動駕駛)、工業生產線和大模型等高算力低功耗的場景中。
另外，由于 ACCEL 芯片對于邊緣端的穿戴式設備這種電池供電、能量資源非常受限的場景也極富前景。
