算力技術(shù)的下一個(gè)浪潮,從未離我們這么近。
近年來(lái),人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展讓計(jì)算機(jī)的算力需求暴增,但隨著摩爾定律失效,傳統(tǒng)芯片性能提升速度卻開(kāi)始大幅放緩。全世界都在尋找新的解決方法,光芯片的發(fā)展正讓人看到希望。
我們經(jīng)常會(huì)看到光芯片技術(shù)、光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究登上 Nature 和 Science 等頂尖科學(xué)雜志。在一些研究中科學(xué)家們指出,光學(xué)開(kāi)關(guān)的速度要比現(xiàn)在商用的頂級(jí)硅芯片的晶體管快 100 到 1000 倍。
相比如今頂級(jí) CPU 每代性能約 20% 的提升水平,光芯片可能帶來(lái)的提升非??鋸?,這種技術(shù)距離實(shí)用化究竟有多遠(yuǎn)?科學(xué)家和創(chuàng)業(yè)者那里都有著不同的說(shuō)法,從工作原理上看,它的確具有傳統(tǒng)電子芯片所不具備的諸多能力。
在我們熟悉的常規(guī)計(jì)算機(jī)上,芯片晶體管會(huì)通過(guò)在兩種電狀態(tài)之間切換來(lái)將數(shù)據(jù)表示為 1 或 0,進(jìn)而執(zhí)行各種邏輯運(yùn)算,為復(fù)雜的軟件提供算力。而在光芯片(photonic chip)上,我們可以將數(shù)字或模擬信號(hào)編碼在光的相位或強(qiáng)度上,光在芯片中傳播的同時(shí)完成計(jì)算,運(yùn)算速度比普通計(jì)算機(jī)要快很多。
光芯片對(duì)工藝尺寸要求也不苛刻,目前研究者們采用的主流工藝是 40nm ,甚至更早的工藝,而且穩(wěn)定性良好,信息傳輸不受溫度、磁場(chǎng)等常見(jiàn)環(huán)境因素影響。
從「一個(gè)錯(cuò)誤方向」到 AI 技術(shù)的希望
使用光進(jìn)行計(jì)算的想法可以追溯到 1950 年代。但隨著技術(shù)的發(fā)展,電子計(jì)算機(jī)成為了商業(yè)化鋪開(kāi)的選擇。1980 年代,貝爾實(shí)驗(yàn)室曾嘗試制造通用化的光芯片,但由于構(gòu)建可工作的光學(xué)晶體管過(guò)于困難而失敗。
最近幾年,人們又完成了一系列光芯片的研究,終于實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破。
2006 年,英特爾推出首款標(biāo)準(zhǔn) CMOS 工藝的電子混合硅激光器,基于此技術(shù)的超高帶寬光學(xué)傳輸架構(gòu)成為了高性能數(shù)據(jù)中心的研究方向,人們希望通過(guò)光傳輸降低數(shù)據(jù)中心的帶寬瓶頸。
在英偉達(dá) GTC 2021 大會(huì)上,計(jì)算機(jī)架構(gòu)專(zhuān)家 Bill Dally 設(shè)想了未來(lái)的光學(xué) DGX,其中 GPU 通過(guò)有機(jī)封裝與電子集成電路進(jìn)行通信,解決了芯片間的互聯(lián)帶寬問(wèn)題。
更加接近實(shí)用化的光計(jì)算芯片則在近兩年被人們提出。2017 年 6 月,麻省理工學(xué)院的一個(gè)研究小組嘗試將「光子計(jì)算」與「人工智能」結(jié)合,研究發(fā)表在自然 · 光子學(xué)子刊的封面文章《Deep learning with coherent nanophotonic circuits》上。
MIT 團(tuán)隊(duì)提出了一種以光子方式代替 CPU 和 GPU 進(jìn)行 AI 計(jì)算的方法,其使用了多束光線(xiàn),它們的波相互作用產(chǎn)生干涉圖案,傳達(dá)預(yù)期操作的結(jié)果。研究人員把這種設(shè)備稱(chēng)為可編程納米光子處理器(Programmable Nanophotonic Processor)。
MIT 提出的光處理器方法中,光干擾單元的示意圖。
該處理器使用一個(gè)波導(dǎo)陣列,可以根據(jù)需要修改相互連接的方式,為特定的計(jì)算編寫(xiě)一組波束。在應(yīng)用中,它可以以典型的人工智能算法執(zhí)行計(jì)算,但速度要比在傳統(tǒng)硅芯片上快得多。
MIT 在研究中展示,利用光計(jì)算的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),全光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算速度可以比傳統(tǒng)方法速度提升至少兩個(gè)數(shù)量級(jí),能耗效率提升三個(gè)數(shù)量級(jí)。該研究不僅提出了一種可行性高的光芯片方向,又驗(yàn)證了其正好適用于 AI 計(jì)算這一算力需求極高的領(lǐng)域。在此之后,光芯片進(jìn)入了加速發(fā)展的階段。
大學(xué)實(shí)驗(yàn)室和一些創(chuàng)業(yè)公司提出的光芯片大多遵循這樣的范式,它們看起來(lái)大體和普通計(jì)算機(jī)芯片相同,但內(nèi)含一些光波導(dǎo) 。它們通過(guò)在微小的通道內(nèi)分裂和混合光束來(lái)進(jìn)行計(jì)算,光線(xiàn)的尺度小至納米。在硬件底層,電芯片協(xié)調(diào)光子的部分功能,并提供臨時(shí)內(nèi)存存儲(chǔ)。
在光芯片完成實(shí)驗(yàn)室階段的展示后,算法、總線(xiàn)和存儲(chǔ)等方面的研究也正在進(jìn)行中,一些光芯片已經(jīng)可以與數(shù)據(jù)中心適配,并與大多數(shù)主要深度學(xué)習(xí)框架配合使用。
下一個(gè)技術(shù)突破
在致力于研發(fā)光芯片的創(chuàng)業(yè)公司行列中,曦智科技可謂一股重要力量。
2017 年,完成自然子刊封面研究的麻省理工學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)成員成立了全球首家光芯片創(chuàng)業(yè)公司曦智科技(Lightelligence),論文的第一作者沈亦晨任聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO。
2019 年 4 月,曦智科技正式發(fā)布了全球首款光子芯片原型板卡,成功將此前需要占據(jù)半個(gè)實(shí)驗(yàn)室的完整光子計(jì)算系統(tǒng)集成到了常規(guī)大小的板卡上。這塊芯片成功運(yùn)行了 MNIST 數(shù)據(jù)集的圖像識(shí)別任務(wù)。
曦智科技成功解決了光芯片處理準(zhǔn)確性的問(wèn)題。在測(cè)試中,整個(gè)模型超過(guò) 95% 的運(yùn)算是在光子芯片上完成的,其處理準(zhǔn)確率已接近電子芯片 (97% 以上),而完成矩陣乘法的用時(shí)則可縮短至最先進(jìn)的電子芯片的 1/100 以?xún)?nèi)。
曦智科技提出的光芯片。
這家起源于集成光子計(jì)算突破性研究的公司,迄今為止已籌集了超過(guò) 1.1 億美元融資。其團(tuán)隊(duì)一直在致力于構(gòu)建世界上最廣泛的集成光子系統(tǒng)。
最近,光芯片領(lǐng)域即將迎來(lái)新的技術(shù)進(jìn)展。12 月 15 日晚 7 點(diǎn)整,曦智科技將會(huì)直播發(fā)布其最新光子計(jì)算處理器,用光子技術(shù)突破集成電路的產(chǎn)業(yè)邊界,展示光子計(jì)算的優(yōu)越性,以及光子技術(shù)改變世界的巨大力量。
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