半導體芯科技編譯

來源：EE Times

隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）應用的步伐不斷加快，預計行業和公司將日常使用這些系統和工具。隨著這些數據密集型應用的復雜性不斷增長，計算單元之間的高速傳輸和高效通信的需求變得至關重要。

這種需求引發了人們對光學互連的興趣，特別是在XPU（CPU、GPU和存儲）之間的短距離連接的情況下。硅光子正在成為一種有前景的技術，它可以提升性能、成本效率和熱管理能力，與傳統方法相比，可以從根本上改善人工智能/機器學習應用的功能。

硅光子在人工智能領域的優勢

互連在管理各行業不斷增長的AI/ML應用需求方面發揮著關鍵且專業的作用。這些組件需要快速交換數據并盡可能降低功耗，同時保持高計算密度。硅光子可以實現CPU和GPU等計算單元之間更好的通信。還可以改進存儲單元，提高人工智能應用程序的計算能力和效率。

激光集成對于在各種系統中生成、調制和操縱光信號至關重要。但這一直是硅光子領域的一個挑戰。

片上光互連來了

為了緊跟市場需求，一些公司已開始投資片上光互連，旨在實現從一個激光器到數百個激光器的可擴展能力，克服傳統電互連帶來的挑戰。

采用硅光子技術的短距離光互連提供了一種解決方案，能夠以低功耗實現高速數據傳輸并提高熱效率（pj/bit）。這對于減少熱量產生并保持系統高效運行非常重要。

此外，硅光子的集成可以創建更小、更密集的光子集成電路（PiC），從而促進對AI/ML工作負載至關重要的高密度帶寬連接。異質集成可以實現激光器和波導之間更有效的連接，從而實現更好的耦合并降低功耗。此外，隨著新型激光器的開發，熱效率得到了提高，通道數量和每個通道的潛在波長數量也實現了可擴展性。

克服高密度帶寬連接的挑戰

傳統的硅光子及類似技術無法有效滿足產品在性能和成本方面日益增長的需求。

在后端制造的情況下，公司可以節省大量運營支出和資本支出，無需外部耦合到無源硅光子芯片的激光器。通過在每平方英寸的硅上使用更多的通道，并將不同的有源元件組合在一起，可以降低功耗并顯著增加每個PIC的總帶寬。

在AI/ML應用中，硅光子允許使用短程光互連在相對較短的距離內有效地傳輸數據。在使用人工智能應用的情況下，例如自然語言處理、圖像識別和自動駕駛，需要實時處理和分析大型數據集。

快速高效地傳輸數據對于實時決策和優化系統性能至關重要。硅光子能夠高速傳輸數據以及實現組件之間的高效通信，有助于提高該領域中人工智能系統的整體有效性和性能。

通過利用硅光子技術，公司能夠優化其人工智能/機器學習系統并釋放更強大的計算能力，實現更準確和更靈敏的結果。

硅光子在人工智能領域的未來前景

硅光子在AI領域的前景十分廣闊。由于硅光子具有變革人工智能算法并進一步提高人工智能系統功能的潛力，在人工智能中使用硅光子可以開發更智能的系統，這些系統可以處理復雜的任務，并提高性能和效率。

隨著架構師進一步發展人工智能網絡，硅光子與異構集成將改變交換層，取代傳統的數據包交換。這將在所需的互連密度下實現更低的延遲和功耗。

相信硅光子將成為未來人工智能/機器學習系統的一項顛覆性技術，與傳統的電信號解決方案相比具有顯著的優勢。這反過來又可以突破人工智能領域的可能界限。

審核編輯 黃宇