光電子技術(shù)與人工智能

逍遙設(shè)計自動化

引言人工智能（AI）和光電子技術(shù)的融合開創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新的新紀元，重塑光學(xué)產(chǎn)業(yè)的格局。本文探討AI和光電子技術(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系，研究這兩個領(lǐng)域如何協(xié)同發(fā)展，以應(yīng)對我們?nèi)找鏀?shù)據(jù)驅(qū)動的世界所面臨的挑戰(zhàn)。從硅基光電子到光纖網(wǎng)絡(luò)等多個方面，將深入探討處于這場革命前沿的公司所開發(fā)的尖端解決方案。
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AI數(shù)據(jù)瓶頸：日益嚴峻的挑戰(zhàn)隨著AI應(yīng)用變得越來越復(fù)雜和數(shù)據(jù)密集，一個重大挑戰(zhàn)已經(jīng)顯現(xiàn)：即"數(shù)據(jù)瓶頸"。這種現(xiàn)象指的是當(dāng)支持AI的處理器（如CPU、GPU和專用集成線路（ASIC））通過傳統(tǒng)銅互連快速從封裝外的計算資源攝取數(shù)據(jù)時，所導(dǎo)致的延遲增加和能耗上升。
% C$ G  t7 @' O8 L0 o& e( T7 b挑戰(zhàn)的規(guī)模驚人且迅速增長。到本十年末，數(shù)據(jù)中心的電力消耗預(yù)計將翻倍，主要原因是AI工作負載。像谷歌這樣的科技巨頭已經(jīng)報告，由于AI能源需求，其排放量顯著增加。事實上，維持AI快速增長所需的計算能力每100天就幾乎翻一番。
$ K  h6 Y% Y5 b* a& e為了更好地理解這一問題，可以考慮一個例子：平均而言，一次ChatGPT查詢所需的處理電力是運行一次谷歌搜索的10倍。截至2024年5月，數(shù)據(jù)中心占全球總電力使用量的1%到1.5%，但由于AI驅(qū)動的需求，這一比例預(yù)計到十年末將翻倍。

圖1：展示了按供應(yīng)商和企業(yè)劃分的數(shù)據(jù)中心能耗（以千兆瓦為單位）的預(yù)計增長，突出顯示了AI應(yīng)用驅(qū)動的不斷增長的能源需求。
這種對能源無法滿足的需求不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，也是環(huán)境問題。隨著業(yè)界努力解決這些問題，光學(xué)和光電子技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新解決方案正在成為實現(xiàn)更高效數(shù)據(jù)傳輸和處理的關(guān)鍵推動力。
' f3 a! P  A( q硅基光電子：彌合差距為了解決數(shù)據(jù)瓶頸問題，許多公司正轉(zhuǎn)向硅基光電子"Chiplet"。這些創(chuàng)新組件將電信號和光信號之間的轉(zhuǎn)換推近GPU，使數(shù)據(jù)能夠以光的形式在光纖中保持編碼狀態(tài)，從而在分布式計算資源之間實現(xiàn)更快速、更節(jié)能的連接。
Ayar Labs：光學(xué)I/O的先驅(qū)Ayar Labs是這一運動的先鋒之一。該公司的journey起始于2015年，源于加州大學(xué)伯克利分校、科羅拉多大學(xué)和麻省理工學(xué)院（MIT）的突破性研究。Ayar Labs的旗艦產(chǎn)品TeraPHY Chiplet旨在與電子GPU或CPU集成在同一封裝內(nèi)，實現(xiàn)電信號到光信號的即時編碼，通過光纖帶傳輸。
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圖2：Ayar Labs的TeraPHY片上光學(xué)I/O Chiplet和SuperNova多波長光源，展示了他們在高速、節(jié)能數(shù)據(jù)傳輸方面的集成光互連方法。
近年來，Ayar Labs展示了令人印象深刻的能力。在2023年OFC大會上，他們展示了每比特僅使用5皮焦（pJ）的4-Tbps雙向連接。這種高數(shù)據(jù)吞吐量是通過波分復(fù)用實現(xiàn)的，每個Chiplet有八個光纖連接，每個光纖承載八個波長的光，每個波長攜帶32 Gbps的數(shù)據(jù)。
* {2 {; j& m* F1 `9 u! T+ f公司的SuperNova片外光源補充了TeraPHY Chiplet。在2024年OFC大會上，Ayar推出了升級版的16波長SuperNova，能夠驅(qū)動256個光載波，實現(xiàn)16 Tbps的雙向帶寬。這種可擴展性使Ayar Labs能夠滿足AI計算不斷增長的需求。
Ayar Labs商業(yè)運營副總裁Terry Thorn強調(diào)，他們公開展示"實際運行的硅芯片"的重要性，這是在日益競爭激烈的市場中的一個關(guān)鍵優(yōu)勢。該公司還采用了通用Chiplet互連快速（UCIe）框架等行業(yè)標(biāo)準，并與NVIDIA、愛立信、洛克希德·馬丁等主要參與者，甚至包括潛在競爭對手英特爾公司在內(nèi)的企業(yè)建立了合作伙伴關(guān)系。
. e, @3 ]" `8 }8 y7 |7 aLightmatter：光子AI的整體方法一些公司僅專注于互連技術(shù)，但Lightmatter則采取了更廣泛的方法。Lightmatter由Nicholas Harris、Darius Bunandar和Thomas Graham于2017年底創(chuàng)立，其愿景既包括光互連，也包括加速器芯片，旨在加速計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算。
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圖3：Lightmatter的機架，其中一個刀片已伸出，展示了他們將光互連和AI加速相結(jié)合的光計算集成方法。
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1 ^8 y+ e" b! x' u: uLightmatter的技術(shù)套件包括：

Passage：晶圓級可編程光互連，集成了晶體管和光子器件，實現(xiàn)更高的I/O帶寬和更低的封裝復(fù)雜性。Lightmatter聲稱，Passage提供的I/O帶寬是現(xiàn)有芯片間互連的10倍以上，并可能在五年內(nèi)實現(xiàn)100倍以上的帶寬提升。

Envise：光子AI加速器芯片，結(jié)合了光子學(xué)、電子學(xué)和新型算法，優(yōu)化AI工作負載的計算平臺。在之前的比較中，Lightmatter聲稱Envise可以執(zhí)行與最先進的NVIDIA芯片相同的功能，但功耗僅為80W，而NVIDIA的功耗為450W。

Idiom：軟件層，將硬件組件連接在一起，并促進與現(xiàn)有AI生態(tài)系統(tǒng)的集成。[/ol]
通過同時解決數(shù)據(jù)移動和計算問題，Lightmatter旨在顯著降低與AI工作負載相關(guān)的功耗。Lightmatter的首席科學(xué)家Darius Bunandar指出，在訓(xùn)練和部署生成式AI算法時，超過80%的功耗用于數(shù)據(jù)和內(nèi)存移動，這突顯了Passage技術(shù)的潛在影響。
英特爾進軍光計算互連領(lǐng)域作為半導(dǎo)體行業(yè)的長期領(lǐng)導(dǎo)者，英特爾也在這一領(lǐng)域取得了重大進展。在2024年OFC大會上，英特爾推出了光計算互連（OCI）Chiplet，展示了通過八對光纖（每對光纖承載八個波長）實現(xiàn)的4-Tbps雙向連接。

圖4：英特爾在2024年OFC大會展臺上展示OCI Chiplet，突顯了他們進入AI應(yīng)用光互連市場，專注于高速、節(jié)能數(shù)據(jù)傳輸。
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9 u9 B5 D$ U; R1 T% ~英特爾的方法利用了其在將可靠的磷化銦基激光器直接集成到硅芯片上的專業(yè)知識。這種集成減少了外部激光器經(jīng)歷的耦合損耗，這對于最大化AI應(yīng)用的功率效率重要。英特爾集成光子解決方案集團產(chǎn)品管理和策略高級總監(jiān)Thomas Liljeberg強調(diào)了I/O系統(tǒng)的緊湊、自包含性質(zhì)，該系統(tǒng)直接連接到CPU或GPU的I/O端口。
0 G$ M  c  Y: k% r) W英特爾認為有多種途徑可以擴展其技術(shù)，包括增加每根光纖的波長數(shù)量、提高每個波長的線路速率，以及擴大物理連接到Chiplet的光纖數(shù)量。這種多管齊下的方法使英特爾有信心能夠通過多代產(chǎn)品開發(fā)支持未來AI數(shù)據(jù)傳輸需求。
代工廠在推進硅基光電子技術(shù)中的作用半導(dǎo)體代工廠在推進AI應(yīng)用的硅基光電子技術(shù)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。例如，格羅方德（GlobalFoundries，簡稱GF）開發(fā)了GF Fotonix平臺，這是一種300毫米單片硅技術(shù)，可實現(xiàn)光電共封裝，并支持多個波長帶的高數(shù)據(jù)速率。

1 {7 Y( A# T- J1 F" ~3 s  B圖5：了格羅方德的晶圓生產(chǎn)，展示了其制造GF Fotonix等硅基光電子平臺的能力，這對于開發(fā)支持AI的光互連重要。
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GF Fotonix允許將各種光學(xué)元件（如調(diào)制器、耦合器和復(fù)用器）與基于CMOS的電子元件集成在單個芯片上。這種集成方法使GF聲稱實現(xiàn)了"業(yè)界每根光纖最高的數(shù)據(jù)速率"，使公司成為AI驅(qū)動的光電子市場的關(guān)鍵參與者。
GF硅基光電子產(chǎn)品管理副總裁Anthony Yu指出，GF Fotonix實際上是該公司的第三代產(chǎn)品，代表了多年來在波導(dǎo)集成和多個電子和光學(xué)元件單片集成方面發(fā)展的頂峰。該平臺在C、L和O波段支持每波長200 Gbps，非常適合需要高帶寬、低延遲數(shù)據(jù)傳輸?shù)腁I應(yīng)用。
作為一家代工廠，GF與Lightmatter和Ayar Labs等高知名度初創(chuàng)公司以及NVIDIA和思科系統(tǒng)等大型企業(yè)合作。這種協(xié)作方法使GF能夠在AI領(lǐng)域推動創(chuàng)新，同時隨著合作伙伴在市場上獲得牽引力而擴大代工業(yè)務(wù)。
! d: k0 `( A1 H" C: V: S; H( {AI的網(wǎng)絡(luò)解決方案：超越芯片層面AI的影響不僅限于芯片級創(chuàng)新，還延伸到更廣泛的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。像Infinera這樣的公司正在調(diào)整其產(chǎn)品，以滿足數(shù)據(jù)中心內(nèi)互連技術(shù)不斷增長的需求，預(yù)計在未來四年內(nèi)將增長十倍。

' s# X2 o. \( b) S& v# x圖6：Infinera位于美國加州桑尼維爾的光半導(dǎo)體制造廠，他們在這里生產(chǎn)基于磷化銦的光電子集成芯片，這對于滿足AI工作負載的帶寬需求重要。
Infinera的ICE-D產(chǎn)品線基于單片磷化銦光電子集成芯片技術(shù)，旨在解決數(shù)據(jù)中心內(nèi)AI工作負載的獨特挑戰(zhàn)。該公司聲稱，ICE-D組件可以將每比特功耗降低75%，同時提高連接速度，這兩個因素在AI領(lǐng)域都非常關(guān)鍵。
Infinera市場營銷副總裁Tim Doiron強調(diào)了公司努力擴展可用頻譜以幫助網(wǎng)絡(luò)運營商管理不斷增加的帶寬需求。Infinera正在尋求將C波段從目前的4.8 THz擴展到6.1 THz的傳輸空間，進入所謂的超級C波段。這種擴展可以在現(xiàn)有光纖基礎(chǔ)設(shè)施上提供額外27%的容量，而無需部署新的光纖。
. G. n$ P& R# D  F$ m0 O諾基亞在2024年6月以23億美元收購Infinera進一步突顯了集成光電子和光網(wǎng)絡(luò)在AI時代的戰(zhàn)略重要性。此舉使諾基亞進入了Infinera在數(shù)據(jù)中心互連（DCI）市場和可插拔相干光學(xué)領(lǐng)域的產(chǎn)品線，使合并后的公司能夠更好地服務(wù)于快速增長的AI基礎(chǔ)設(shè)施市場。
AI作為業(yè)務(wù)優(yōu)化器：超越硬件創(chuàng)新除了硬件創(chuàng)新，AI還在改變光電子公司處理業(yè)務(wù)運營和產(chǎn)品供應(yīng)的方式。捷恩特（Jenoptik）是一家全球集成光電子公司，歷史可追溯到19世紀末，自2017年以來一直將AI融入其產(chǎn)品和流程中。
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- N5 M2 `7 c$ O: K; W圖7：捷恩特的VECTOR攝像機，提供AI支持的自動車牌識別解決方案，展示了AI與現(xiàn)有光電子產(chǎn)品的集成，以增強功能和性能。
4 }2 C6 b% s5 F) ~7 K  j9 \捷恩特成功將AI應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括：

汽車行業(yè)質(zhì)量控制：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像處理，檢查螺絲頭的缺陷。高分辨率相機系統(tǒng)與經(jīng)過大量無缺陷組件數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，可以自主準確地識別生產(chǎn)零件是否符合規(guī)定的質(zhì)量要求。

智能移動解決方案：部署支持AI的自動車牌識別（ALPR）系統(tǒng)，用于民用安全和執(zhí)法。捷恩特的VECTOR2 ALPR攝像機自動捕捉車輛車牌，而深度學(xué)習(xí)軟件則訪問現(xiàn)有的圖像組合，以提高捕獲率并成功讀取完整車牌，即使在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中也能實現(xiàn)。

收費系統(tǒng)：在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中實施AI來提高捕獲率和準確性，從而提高道路使用監(jiān)控和收入收集的效率。
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捷恩特數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新總監(jiān)Adrian K?nig強調(diào)，AI使公司能夠增強現(xiàn)有產(chǎn)品套件并為客戶創(chuàng)新新產(chǎn)品。通過將AI驅(qū)動的分析整合到光電子產(chǎn)品中，捷恩特可以提供更精確、更可靠的解決方案，特別是在圖像處理領(lǐng)域。
捷恩特公司創(chuàng)新項目經(jīng)理Subhasis Pradhan指出，公司在AI集成方面的方法側(cè)重于找到能為客戶創(chuàng)造價值的用例，而不是追求創(chuàng)新本身。這種以客戶為中心的方法使捷恩特能夠在多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域成功利用AI。
光電子技術(shù)和AI的未來：挑戰(zhàn)與機遇隨著光電子行業(yè)與AI并行發(fā)展，出現(xiàn)了幾個挑戰(zhàn)和機遇：

能源效率：AI工作負載不斷增長的能源需求既是一個挑戰(zhàn)，也是光電子公司的機遇。光互連和光計算方面的創(chuàng)新有可能顯著降低能源消耗，使AI更加可持續(xù)和可擴展。

集成復(fù)雜性：隨著光子器件與傳統(tǒng)電子系統(tǒng)的集成程度越來越高，管理這些混合系統(tǒng)的復(fù)雜性將變得非常重要。能夠成功應(yīng)對這一集成挑戰(zhàn)的公司可能會獲得競爭優(yōu)勢。

可擴展性：AI工作負載的快速增長需要能夠快速高效擴展的解決方案。能夠展示清晰可擴展性路徑的光子技術(shù)在未來幾年將特別有價值。

標(biāo)準化：隨著行業(yè)的成熟，光互連和光子AI加速器標(biāo)準的發(fā)展對于廣泛采用和互操作性重要。

人才培養(yǎng)：光電子技術(shù)和AI的融合創(chuàng)造了對具有跨學(xué)科技能的專業(yè)人才的需求。教育機構(gòu)和公司需要投資培訓(xùn)項目，以培養(yǎng)能夠在這個交叉領(lǐng)域工作的人才。

市場采用：雖然光子技術(shù)對AI的潛在好處顯而易見，但說服客戶采用新的架構(gòu)和系統(tǒng)可能具有挑戰(zhàn)性。公司需要展示明確的性能和成本優(yōu)勢，以推動市場采用。
[/ol]結(jié)論AI與光電子技術(shù)的融合正在重塑光學(xué)產(chǎn)業(yè)，推動硅基光電子、光纖網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)優(yōu)化方面的創(chuàng)新。隨著公司繼續(xù)開發(fā)解決方案以應(yīng)對AI工作負載帶來的數(shù)據(jù)瓶頸和能源效率挑戰(zhàn)，可以期待在光互連、AI加速器和光計算平臺方面取得進一步進展。
初創(chuàng)公司、成熟的半導(dǎo)體公司、代工廠和網(wǎng)絡(luò)公司的協(xié)作努力正在推動更高效、更強大的AI生態(tài)系統(tǒng)。從Ayar Labs的TeraPHY Chiplet到Lightmatter結(jié)合Passage互連和Envise加速器的整體方法，從英特爾的OCI Chiplet到格羅方德的GF Fotonix平臺，業(yè)界正從多個角度應(yīng)對挑戰(zhàn)。
3 i4 ]) U) l) Q+ B網(wǎng)絡(luò)公司如Infinera正在擴大關(guān)注范圍，以解決數(shù)據(jù)中心內(nèi)部連接需求，而像捷恩特這樣的公司則利用AI來增強現(xiàn)有產(chǎn)品并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。這種多方面的方法為集成AI和光電子技術(shù)創(chuàng)造了豐富的解決方案生態(tài)系統(tǒng)，有望徹底改變計算和數(shù)據(jù)傳輸。
5 k* e! I) z; F7 w: f& L5 Q/ ^隨著這些技術(shù)的成熟和廣泛采用，不僅會改變光電子產(chǎn)業(yè)，還將推動下一代AI應(yīng)用在各個領(lǐng)域的發(fā)展。潛在影響遠遠超出了科技行業(yè)，對醫(yī)療保健、金融、交通和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域都有影響。
; j  o  u: k" R% V) V- ?展望未來，光電子技術(shù)與AI之間的協(xié)同作用將在塑造未來幾十年的技術(shù)格局中發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過利用光的力量進行數(shù)據(jù)傳輸和處理，業(yè)界正為更可持續(xù)、更強大的AI系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)，這些系統(tǒng)能夠應(yīng)對我們數(shù)據(jù)驅(qū)動世界中日益復(fù)雜的挑戰(zhàn)。
當(dāng)我們站在這場光子AI革命的風(fēng)口浪尖時，很明顯，推動光和人工智能可能性邊界的公司和研究人員不僅在解決今天的問題—他們正在照亮一條通向未來的道路，在這個未來中，計算的極限不再由電子的速度定義，而是由光子的光芒定義。
/ i1 E- U+ C# P0 |" J參考文獻[1]H. Lanford, R. Sender, and S. Wills, "Photonics and AI: Industry Perspectives," Optics & Photonics News, vol. 35, no. 9, pp. 30-37, Sep. 2024.
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