半导体芯科技编译

来源：EE Times

(资料图)

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）应用的步伐不断加快，预计行业和公司将日常使用这些系统和工具。随着这些数据密集型应用的复杂性不断增长，计算单元之间的高速传输和高效通信的需求变得至关重要。

这种需求引发了人们对光学互连的兴趣，特别是在XPU（CPU、GPU和存储）之间的短距离连接的情况下。硅光子正在成为一种有前景的技术，它可以提升性能、成本效率和热管理能力，与传统方法相比，可以从根本上改善人工智能/机器学习应用的功能。

硅光子在人工智能领域的优势

互连在管理各行业不断增长的AI/ML应用需求方面发挥着关键且专业的作用。这些组件需要快速交换数据并尽可能降低功耗，同时保持高计算密度。硅光子可以实现CPU和GPU等计算单元之间更好的通信。还可以改进存储单元，提高人工智能应用程序的计算能力和效率。

激光集成对于在各种系统中生成、调制和操纵光信号至关重要。但这一直是硅光子领域的一个挑战。

片上光互连来了

为了紧跟市场需求，一些公司已开始投资片上光互连，旨在实现从一个激光器到数百个激光器的可扩展能力，克服传统电互连带来的挑战。

采用硅光子技术的短距离光互连提供了一种解决方案，能够以低功耗实现高速数据传输并提高热效率（pj/bit）。这对于减少热量产生并保持系统高效运行非常重要。

此外，硅光子的集成可以创建更小、更密集的光子集成电路（PiC），从而促进对AI/ML工作负载至关重要的高密度带宽连接。异质集成可以实现激光器和波导之间更有效的连接，从而实现更好的耦合并降低功耗。此外，随着新型激光器的开发，热效率得到了提高，通道数量和每个通道的潜在波长数量也实现了可扩展性。

克服高密度带宽连接的挑战

传统的硅光子及类似技术无法有效满足产品在性能和成本方面日益增长的需求。

在后端制造的情况下，公司可以节省大量运营支出和资本支出，无需外部耦合到无源硅光子芯片的激光器。通过在每平方英寸的硅上使用更多的通道，并将不同的有源元件组合在一起，可以降低功耗并显着增加每个PIC的总带宽。

在AI/ML应用中，硅光子允许使用短程光互连在相对较短的距离内有效地传输数据。在使用人工智能应用的情况下，例如自然语言处理、图像识别和自动驾驶，需要实时处理和分析大型数据集。

快速高效地传输数据对于实时决策和优化系统性能至关重要。硅光子能够高速传输数据以及实现组件之间的高效通信，有助于提高该领域中人工智能系统的整体有效性和性能。

通过利用硅光子技术，公司能够优化其人工智能/机器学习系统并释放更强大的计算能力，实现更准确和更灵敏的结果。

硅光子在人工智能领域的未来前景

硅光子在AI领域的前景十分广阔。由于硅光子具有变革人工智能算法并进一步提高人工智能系统功能的潜力，在人工智能中使用硅光子可以开发更智能的系统，这些系统可以处理复杂的任务，并提高性能和效率。

随着架构师进一步发展人工智能网络，硅光子与异构集成将改变交换层，取代传统的数据包交换。这将在所需的互连密度下实现更低的延迟和功耗。

相信硅光子将成为未来人工智能/机器学习系统的一项颠覆性技术，与传统的电信号解决方案相比具有显着的优势。这反过来又可以突破人工智能领域的可能界限。

审核编辑 黄宇

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