半导体芯科技编译
来历：EE Times
跟着人工智能（AI）及呆板进修（ML）运用的程序不停加速，估计行业及公司将一样平常利用这些体系及东西。跟着这些数据密集型运用的繁杂性不停增加，计较单位之间的高速传输及高效通讯的需求变患上至关主要。
这类需求激发了人们对于光学互连的兴致，尤其是于XPU（CPU、GPU及存储）之间的短间隔毗连的环境下。硅光子正于成为一种有远景的技能，它可以晋升机能、成本效率及热治理能力，与传统要领比拟，可以从底子上改善人工智能/呆板进修运用的功效。
硅光子于人工智能范畴的上风
互连于治理各行业不停增加的AI/ML运用需求方面阐扬着要害且专业的作用。这些组件需要快速互换数据并尽可能降低功耗，同时连结高计较密度。硅光子可以实现CPU及GPU等计较单位之间更好的通讯。还有可以改良存储单位，提高人工智能运用步伐的计较能力及效率。
硅光子结构示例（来历：OpenLight）
激光集成对于在于各类体系中天生、调制及把持光旌旗灯号至关主要。但这一直是硅光子范畴的一个挑战。
片上光互连来了
为了紧跟市场需求，一些公司已经最先投资片上光互连，旨于实现从一个激光器到数百个激光器的可扩大能力，降服传统电互连带来的挑战。
采用硅光子技能的短间隔光互连提供了一种解决方案，可以或许以低功耗实现高速数据传输并提高热效率（pj/bit）。这对于在削减热量孕育发生并连结体系高效运行很是主要。
此外，硅光子的集成可以创立更小、更密集的光子集成电路（PiC），从而促成对于AI/ML事情负载至关主要的高密度带宽毗连。异质集成可以实现激光器及波导之间更有用的毗连，从而实现更好的耦归并降低功耗。此外，跟着新型激光器的开发，热效率获得了提高，通道数目及每一个通道的潜于波长数目也实现了可扩大性。
降服高密度带宽毗连的挑战
传统的硅光子和近似技能没法有用满意产物于机能及成本方面日趋增加的需求。
于后端制造的环境下，公司可以节省年夜量运营支出及本钱支出，无需外部耦合到无源硅光子芯片的激光器。经由过程于每一平方英寸的硅上利用更多的通道，并将差别的有源元件组合于一路，可以降低功耗并光鲜明显增长每一个PIC的总带宽。
于AI/ML运用中，硅光子答应利用短程光互连于相对于较短的间隔内有用地传输数据。于利用人工智能运用的环境下，例如天然语言处置惩罚、图象辨认及主动驾驶，需要及时处置惩QM球盟会·(中国),球盟会-罚及阐发年夜型数据集。
快速高效地传输数据对于在及时决议计划及优化体系机能至关主要。硅光子可以或许高速传输数据以和实现组件之间的高效通讯，有助在提高该范畴中人工智能体系的总体有用性及机能。
经由过程使用硅光子技能，公司可以或许优化其人工智能/呆板进修体系并开释更强盛的计较能力，实现更正确及更敏捷的成果。
硅光子于人工智能范畴的将来远景
硅光子于AI范畴的远景十分广漠。因为硅光子具备厘革人工智能算法并进一步提高人工智能体系功效的潜力，于人工智能中利用硅光子可以开发更智能的体系，这些体系可以处置惩罚繁杂的使命，并提高机能及效率。
跟着架构师进一步成长人工智能收集，硅光子与异构集成将转变互换层，代替传统的数据包互换。这将于所需的互连密度下实现更低的延迟及功耗。
信赖硅光子将成为将来人工智能/呆板进修体系的一项倾覆性技能，与传统的电旌旗灯号解决方案比拟具备光鲜明显的上风。这反过来又可以冲破人工智能范畴的可能边界。
Adam Carter，OpenLight首席履行官
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