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硅光子学是释放人工智能全部潜力的关键
光子盒研究院
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）应用的快速发展，我们可以预见各行业和公司将在日常流程中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加，计算单元之间的高速传输和高效通信需求变得至关重要。
这种需求激发了人们对光互连的兴趣，尤其是在XPU（CPU、GPU 和内存）之间的短距离连接方面。与传统方法相比，硅光子技术正在成为一种有前途的技术，它能提高性能、成本效益和热管理能力，最终改善人工智能/移动计算应用的功能。
在管理各行各业不断增长的人工智能/移动终端应用需求方面，互连器件发挥着至关重要的专业作用。这些组件需要快速交换数据，并在保持高计算密度的同时尽可能降低功耗。硅光子技术可以在CPU和GPU等计算单元之间实现更好的通信。内存单元也可以改进，以提高人工智能应用的计算能力和效率。
激光集成对于将光信号生成、调制和操纵到各种系统中至关重要。但长期以来，这一直是硅光子学中的一项挑战。
为了跟上市场需求的步伐，各公司已开始投资于片上光互连，以实现从一个激光器到数百个激光器的可扩展性，从而超越传统电气互连所带来的挑战。
采用硅光子技术的短程光互连技术提供了一种解决方案，它能以低功耗和更高的热效率(pj/bit)实现高速数据传输。这对于减少发热和保持系统高效运行非常重要。
此外，硅光子技术的集成能够创建更小、更密集的光子集成电路(PIC)，促进对人工智能/ML工作负载至关重要的高密度带宽连接。异构集成使激光器与波导之间的连接更加高效，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，热效率以及通道数量和每个通道潜在波长数量的可扩展性都得到了提高。
传统的硅光子技术和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。
在后端制造方面，公司无需使用与无源硅光子芯片外部耦合的激光器，就能节省大量运营开支和资本支出。通过在每平方英寸硅片上使用更多通道，并将不同的有源元件组合在一起，可以降低功耗，并显著提高每个PIC的总带宽。
硅光子技术允许使用短程光互连，在人工智能/移动通信应用中通过相对较短的距离高效传输数据。在使用人工智能应用（如自然语言处理、图像识别和自动驾驶）的情况下，需要对大型数据集进行实时处理和分析。
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。硅光子技术能够提供高速数据传输和组件之间的高效通信，有助于提高这些领域中人工智能系统的整体效率和性能。
通过利用硅光子技术，企业能够优化其人工智能/人工智能系统，并释放出更大的计算能力，以实现更准确、反应更迅速的结果。
在人工智能中使用硅光子技术有可能彻底改变人工智能算法，并进一步提高人工智能系统的能力，从而开发出更智能的系统，以更高的性能和效率处理复杂的任务。
随着架构师进一步发展人工智能网络，硅光子技术与异构集成将改变交换层，取代传统的分组交换。这将以所需的互连密度实现更低的延迟和更低的功耗。
与传统的电信号解决方案相比，硅光子技术具有显著优势，将成为改变未来人工智能/ML系统游戏规则的技术；这反过来又能推动人工智能领域的发展。
来源：[1]https://www.eetimes.com/silicon-photonics-key-to-unlocking-ais-full-potential/[2]https://pubs.aip.org/aip/apl/article/118/22/220501/150902/Perspective-on-the-future-of-silicon-photonics-and?gclid=EAIaIQobChMIwKy1qc-QgQMV_5JmAh0AOQPrEAAYAiAAEgIsRPD_BwE