12月15日，光子計算芯片公司曦智科技（Lightelligence）發布了其最新高性能光子計算處理器：PACE（Photonic Arithmetic Computing Engine，光子計算引擎）。該處理器單個光子芯片中集成超過10,000個光子器件，運行1GHz系統時鐘，運行特定循環神經網絡速度可達目前高端GPU數百倍。

曦智科技創始人兼CEO沈亦晨博士在MIT（麻省理工學院）的主要研究方向便是光子AI計算，并與Nicholas Harris一起在2017年《自然-光學》發表論文（Deep learning with coherent nanophotonic circuits），。談到將光路應用于機器學習任務，比如語音和圖像識別。他們的設計被評為“代表了使用光的神經網絡最關鍵構建塊之一的真正并行實現，現代代工廠可以輕松地批量制造這種類型的光子系統。”這意味著芯片的光子計算機可能會成為一個市場巨大的業務，每個要使用神經網絡進行決策的設備都會用到一個光子計算機。

而后便創立了曦智科技，與MIT的朋友、師長一起組成了創始團隊，主要精力都集中在科研成果的轉化上。至今4年多的時間里，一步一步將這項技術從最初的實驗室，轉化到一個接近于可以商業量產的階段。

沈亦晨表示，自2012年后，神經網絡的大小和計算模型的大小出現了爆炸式的增長。2012年以后，平均每3到4個月，計算模型的大小就會翻一倍。和2012年相比，我們現在最大的神經網絡的模型大概是當時的15到30萬倍左右，目前模型的增長還在持續，但是明顯受制于算力底層的限制，制約了人工智能的進一步發展。

如今電子芯片發展面臨的三個主要瓶頸在于算力、數據傳輸、存儲三個方面。

算力瓶頸主要來源于兩方面，第一個方面是摩爾定律。在過去近50年里，晶體管的密度可以每18到20個月翻一倍。這也是大家通常所說的28納米、12納米、7納米、5納米的支撐。如今已經發展到5納米的芯片可以量產，臺積電日后也會推出3納米的芯片。從物理角度來講，其實一個原子大小就有接近0.3納米，3納米的制程實際上已經非常接近物理極限，所以納米的支撐再向前演進也不可能像過去50年那樣不斷翻倍；第二個算力限制主要是功耗和發熱角度。2015年后，隨著晶體管越來越小，面臨著比較嚴重的問題，就是晶體管上的隧穿現象。就算晶體管變小了，功耗也不能顯著降低，這也是電子芯片進一步提高算力的主要破瓶頸，算力瓶頸直接決定了單位面積電芯片上能做的計算密度，已經很難再提高了。進一步提高算力的唯一辦法就是擴大電芯片的面積，但芯片面積越大，在數據傳輸上的功耗就會顯著增長，功耗的比例也會越來越大。這是從本質上制約了我們用一塊更大的電芯片去完成算力突破的一個主要原因。

如今用光代替電解決部分計算，成為了突破現有破瓶頸的有效途徑。在數據搬運上，光已經在光通信領域充分證明其領先性和優勢了。目前所有長距離通信，包括數據中心里服務器和服務器之間的數據都是通過光纖代替銅導線進行的。光進入到芯片去幫助運算是一個必然的方向。

另外，如今大數據、人工智能越來越多都是在做現行計算，曦智科技也發現了用光高校做線性計算的方式。光子芯片的高通量、低功耗、低延時等特點，在未來的計算處理器市場有著廣闊的前景。

?PACE處理器的結構由光芯片和電芯片兩部分組成。電芯片上主要做數據的存儲和數模混合的調度，光芯片上主要做數據的計算。最后，光和電芯片會做3D封裝技術倒裝的堆疊。通過重復矩陣乘法和巧妙利用受控噪聲組成的緊密回環來實現低延遲，從而生成伊辛問題（Ising）和最大割 / 最小割問題（Max-cut / Min-cut）的解決方案。

PACE包含64x64的光學矩陣，核心部分由一塊集成硅光芯片和一塊CMOS微電子芯片以3D封裝形式堆疊而成。對于每個光學矩陣乘法，輸入向量值首先從片上存儲中提取，由數模轉換器轉換為模擬值，通過電子芯片和光子芯片之間的微凸點應用于相應的光調制器，形成輸入光矢量。接著，輸入光矢量通過光矩陣傳播，產生輸出光矢量，并達到一組光電探測器陣列，從而將光強轉換為電流信號。最后，電信號通過微凸點返回到電子芯片，通過跨阻放大器和模數轉換器返回數字域。測試顯示，PACE的運算速度可達目前高端GPU的數百倍。

曦智科技創始人兼首席執行官沈亦晨博士表示：“PACE的發布具有里程碑式的意義：它成功驗證了光子計算的優越性，為集成電路產業提供了新的發展路徑。此外，它還充分展示了光子芯片與傳統電子芯片無縫協同的運作方式，而這一切要歸功于曦智科技光電封裝團隊的3D封裝創新。”

在此之前，全世界集成度最高的硅光產品大概只有幾個或十幾個光器件。為了做光計算，曦智科技需要把集成度提高三到四個數量級，達到幾萬個光器件，這是在工程層面最大的挑戰。如果去設計簡單的幾個光器件的芯片，還可以手動完成芯片設計。但如果需要放幾萬個器件在一個芯片上時，所有傳統芯片的設計模式可能就都沒有辦法用了，所有的東西都要做成自動化，需要有一個自動化檢測的過程。它在中間涉及到的問題，包括設計本身、任何器件都不能出錯。曦智科技相當于從頭開發了一個高集成度光芯片的整個設計流程。

另外，封裝方式的變化也充滿著挑戰。傳統光芯片的每一個器件的控制都是通過銅導線外接到板卡上面，通過一個外部的器件去控制光芯片上的東西。但當有上萬個光器件在芯片上的時候，那些外接的封裝方式就沒有辦法適用，因此必須開發出一種用一塊電芯片去控制光芯片的一套3D的封裝方式。

還有更進一步，比如說當有幾萬個光器件和電芯片一起深度協同的時候，發號施令的是電芯，那我們怎么能夠同時給上萬個光的器件去發號施令，并能夠在納秒的級別讓它統一有序地進行運算？這里就涉及到了軟硬集成，架構層面的努力，這些都是相當復雜的工程問題，也是沈亦晨團隊過去不斷在解決的問題。

沈亦晨博士說道：“未來，曦智科技將通過一個高集成、低功耗、不受摩爾定律限制的平臺進一步為數據中心、云計算、金融和自動駕駛等領域提供前所未有的算力，讓世界因‘光’而不同。”

總結

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