傳統(tǒng)上，隨著對硅芯片功耗的要求越來越低，人工智能對芯片的功耗要求越來越高。

考慮到這一點，麻省理工學院的科學家們于2017年成立了一家名為Lightmatter Inc.的初創(chuàng)公司，開發(fā)硅光子處理器。另一個目標是利用光學計算將人工智能處理與摩爾定律“脫鉤”，根據(jù)公司創(chuàng)始人的說法，摩爾定律產(chǎn)生的熱量大于光。

在近期的熱芯片會議上，Lightmatter宣布了一種人工智能光子“測試芯片”，定位為一種利用光處理和傳輸數(shù)據(jù)的人工智能推理加速器。3D模塊包括一個12納米和90納米的專用集成電路，后者支持諸如激光監(jiān)控和光分布等光子學處理步驟。

該設計還采用了一種稱為馬赫-曾德爾干涉儀的裝置，用光對數(shù)據(jù)進行編碼，將電信號轉(zhuǎn)換為在輸入和輸出波導之間傳播的光的“亮度”變化。這種結(jié)構(gòu)類似于通過棱鏡的不同顏色的光束，允許處理器同時計算不同波長的光。

結(jié)果是，移動數(shù)據(jù)所需的能量更少，這為傳統(tǒng)的處理和用于人工智能推理工作負載的互連提供了一種節(jié)能的替代方案。據(jù)美國能源部的預測，到2030年，這些傳統(tǒng)方法預計將占全球能源使用量的8%以上。

在利用光速的同時，這家芯片開發(fā)商將其光子學芯片作為CPU、GPU和越來越多數(shù)據(jù)中心的節(jié)能替代品，該公司將其描述為“計算進步道路上的死胡同”

Lightmatter聲稱，它的光子學處理器可以免費使用cpu或gpu來實現(xiàn)“被動數(shù)據(jù)傳輸”所需的數(shù)十瓦功率。Lightmatter的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官尼古拉斯·哈里斯（Nicholas Harris）說：“與傳統(tǒng)處理器相比，Lightmatter的光學處理器速度快得多，能效也更高”。

此外，這家成立三年的芯片初創(chuàng)公司指出，人工智能工作負載的增長率（以千兆次/天計算）已經(jīng)超過摩爾定律的5倍。公司高管表示，光子學處理的替代方案是“用數(shù)據(jù)中心覆蓋地球，為人工智能提供動力”。

總部位于波士頓的Lightmatter表示，該公司的設計采用了一種三維堆疊芯片封裝，其中包括超過10億個FinFET晶體管、光子運算單元和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器。光子處理器運行PyTorch、TensorFlow和其他標準機器學習框架來生成AI算法。

對硅光子學技術的需求預計將增長，隨著光傳輸技術也進入數(shù)據(jù)中心和傳感器部署領域，一些地區(qū)的年增長率將達到25%。行業(yè)跟蹤機構(gòu)Global Market Insights預測，硅光子學行業(yè)也將受到5G無線部署的推動，這將需要更高的網(wǎng)絡帶寬。

除了Lightmatter這樣的初創(chuàng)公司，其他硅光子學生產(chǎn)商還包括Broadcom、Cisco Systems、GlobalFoundries、Hamamatsu photonics、IBM、Intel Corp.、Juniper Networks、NeoPhotonics Corp.和STMicroelectronics。

其他的光子學初創(chuàng)公司采取了不同的方法。Ayer實驗室在去年的熱門芯片上引入了光學芯片技術，該技術采用標準CMOS工藝，在同一芯片上結(jié)合了光學和Intel Stratix 10 FPGA。

英特爾去年展示了一款400千兆位以太網(wǎng)光子學收發(fā)器。其他光學設備的吞吐量已接近800 Gbps。

新興的AI光子學領域的公司包括LightOn和Lightelligence。

這家初創(chuàng)公司表示，預計將在2021年秋季發(fā)布其人工智能光子處理器的生產(chǎn)版本。
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