文章概览
发展探讨
- 芯片前景大好：AI越发展算力需求越高，芯片越重要
- 光电集成芯片有望崭露头角：摩尔定律瓶颈，物理极限难以突破，需要3DIC、chiplet、光电芯片、量子芯片等接力。3DIC和chiplet本质上都是给摩尔定律续命，只有光电芯片和量子芯片真正有望实现突破
- 用光电芯片集成巨困难：工艺难以集成；光电转换组件能耗高；设计灵活性差
- guan光电芯片都是在画饼，没有实质性进展。
研究现状
器件上的创新才是实打实的，但是难
结构上创新很好水文章，所以普遍在灌水，然后包装，吹故事
- 老师拉我来，看重我的神经网络基础，就是要我狠狠灌水
光子计算芯片面临的问题
道阻且长
光子计算芯片不存在理论上的重大问题，但是有很多实现上的工程问题和科学问题。
- 衍射：计算单元难以做小。但是可以做大规模
- 光电转换：功耗和速度。尽量用光调制光
热点名词
Optical Computing光学计算和Photonic Computing光子计算的区别
- 全光计算：衍射，调折射率（除了加热还有啥别的方法吗）
- 光子计算：
宏观的光学计算很难做到芯片上
铌酸锂（光电器件）
在绝缘体上铌酸锂( LiNbO3-on-insulator，LNOI )平台上构建的快速电光调制器和高效的非线性光学元件与硅光子电路兼容
硅光芯片
光计算芯片大厂(暂时还不存在)
光学计算
- 体积大，难以集成
- 参数量大，可以进行大规模矩阵乘法
所以不如量变引起质变，搞大规模，做复杂任务
业界顶尖课题组
董建绩
戴道心院士+方璐
知乎名人
- 张寂蓝
- RedWatch
曦智Lightelligence
PACE
- 21年就发布了
- 1GHz的系统时钟
- 64×64的光学矩阵
- CMOS在上，硅光芯片在下
- 通过光来做矩阵的乘积累加运算oMAC、片上光网络oNOC和片间光网络。
- 绝大部分的指令其实和现有指令比较接近，从软件和生态适配的角度来讲
- lightelligence.co/index.php/news/infos/33.html
CEO沈亦晨
- 登上过《自然.光子》封面
- 来自MIT
发展方向
光子存内计算，基于相变材料PCM的光子计算。但是要注意不要走进纯材料的坑去了，还要注意一下相变材料的耐久度和器件偏差。基本来说，就是把存内计算的缺点和光计算的缺点都拿了过来，短板更短，但是优势也更加明显了。
光子蓄水池计算，这个太前沿了，我也看不懂。
光子cache/register, 这个可以通过光子的delay loop来实现，但是数据流的调度难度非常高…
光子算存融合，基于MZI或者MR微环谐振器，和其他存储器结合，技术难度和工艺难度超级大，但是收益也超级大。
其他
- 为什么算力和能耗都是估计的，而没有一个具体的评估指标？
- 难
- 别人没法灌水了，得罪大佬
多想多做，发篇一作