2014年中国高性能计算机 光子芯片横空出世，28岁MIT中国青年科学家直取AI算力霸业(2)

图丨光子突触作用原理

由AI 所带起的计算需求不断膨胀，促进了处理架构持续推陈出新，譬如英特尔未来将结合CPU 与FPGA 计算能力，借以应对更复杂的应用情境；英伟达则是在其最新一代的GPU 方案上大幅强化推理性能。除此之外，亦有不少希望能够针对特定计算推出更适合的新架构，比如说类神经网络芯片(NPU)、量子计算机(Quantum computing)，以及最新的计算概念：

基于光子回路(Photonic Circuits) 的计算架构。

实际上，“光”被使用在计算环境中已经有超过数十年的历史，过去主要用以在不同芯片或存储设备间传输数据之用，而因为相关的传输技术成本太高，且必须搭配昂贵的周边才能显现出其效益，也因此，“光”的传输从没有被普及到消费市场，导致我们对这个事实没有太明确的认知。

然而，计算则是另一层次的问题。

图丨SMART Photonics的光子芯片

用很简单的概念解释光子计算芯片，就是在芯片上使用了无数个光学开关器，作用就类似半导体芯片中的逻辑栅，利用不同波长，相位和强度的光线组合，在复杂的反射镜、滤波器以及棱镜结构所组成的数组中进行信息处理。

硅光子和微电子一样，都是基于硅材料的半导体架构。而硅作为光学通信传输方面的应用已经相当普及，由于光的快速反应和并行特性，能瞬间传输大量数据，因此被普遍应用在数据中心的服务器上。也因为光子传输过程稳定，并行能力强，且纠错设计相对简单，传输和转换所需要的能量极小，所以采用光子计算的架构理论上可以做到相对低的功耗表现。其次，光子芯片理论上也能做到规模极小的应用上，比如说移动设备中。

光子芯片可沿用目前成熟的半导体工艺技术，而目前仍处于实验阶段的光子芯片仅需要老旧的微米级工艺就可达到大幅超越既有半导体芯片的计算能力，也因此未来工艺微缩空间极大。而凭借芯片密度的增加，性能还能大幅成长，甚至有机会彻底改写摩尔定律的限制。

沿用CMOS工艺是光子计算最大优势，但目标非取代传统半导体计算

图丨CMOS

沈亦晨表示， 由于光子芯片基本上还是以目前的CMOS 制造工艺为基础，相对于量子计算使用的特殊工艺，在成本或量产技术方面都要更有优势，虽然目前实验室中的光子芯片在密度上还比不过传统半导体芯片，但已经比量子芯片好很多了。

而光子芯片的效能取决于架构和算法，比如说同时使用多少路不同波长的光来进行组合，或者是在芯片中使用的光学信号的带宽，以及光电转换时的瓶颈，但是单从光的物理特性上来看，在合适的算法上要做到传统半导体芯片的百倍速度是不会有太大的问题的。

当然，理论上光子芯片可以做到规模很大，也可以做到很小， 但因为光不适合做非线性运算，另外光芯片的集成度和尺寸还是会有一定的规范，要完全取代半导体芯片还是有很大的难度。

从芯片、算法到周边的生态正在发展中

沈亦晨强调， 目前Lightelligence的光子芯片发展已经完成实验室阶段的展示，在算法、总线以及存储方面都有相对应的设计正在进行，当然，计算芯片最重要的还是生态，这点也需要更多科研机构和公司加入到扩展光学计算这一领域来共同建立。

因为主力产品是芯片，所以核心部分在于算法和硬件的结合，以及相对应的芯片指令以及编译程序，而Lightelligence的工作就是要让开发出来的芯片可以应用到目前市场上流行的框架中，比如说TensorFlow、Caffe等。

另外，由于光子计算在传输或者是存储有其特殊性，Lightelligence也在开发相对应的周边设计。当然，沿用目前的存储系统虽可加快落地商用速度，但可能就会限制光子计算的性能表现，因此这部分未来还是会以搭配针对光子计算优化的设计为目标，才更能凸显光子计算的整体优势。

如今Lightelligence团队正努力改善光子计算的相关生态，目前当然还不成熟，不过业界对于高性能计算，甚至更好的神经网络计算架构有着非常高的期待，相信其光子计算架构落地之后，可以大大加速整体AI计算生态的变革。

沈亦晨表示，不论是特定用途，或者是针对通用计算能力，这个都会是芯片架构发展的不同过程的选择。Lightelligence首先还是会以技术或应用场景比较成熟的光子芯片应用着手，然后再逐步去扩大可应用的范围。同时也在努力开发光子芯片前后端的技术，为未来不同的计算场景进行更好的适配。

沈亦晨强调，总体来讲，在实现光子计算的路上还有很多重大的工程改进需要完成， 但和过去的种种光子计算的尝试相比，现在可能是最好的时机，也是最接近实现的一次。返回搜狐，查看更多

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