近日,国内光计算芯片公司光本位科技宣布,公司已完成算力密度和算力精度均达到商用标准的光计算芯片流片。这颗芯片的矩阵规模为128×128,峰值算力超过1000tops,这意味着它的算力密度已经超过了先进制程的电芯片。
据光本位科技介绍,矩阵规模(算力密度)和单节点光辨识度(算力精度)是衡量光计算芯片性能的关键指标,业内公认的达到商用标准的矩阵规模是128x128,2021年全球范围内有两家企业完成了64x64的光计算芯片流片,此后三年内这个瓶颈一直没有被突破。
光子计算芯片的技术突破
光本位成立于2022年,公司主要专注于研发和生产光计算芯片和光计算板卡,用于对AI算力需求较大的场景,如大模型推理及训练、自动驾驶、智慧城市、量化金融、AI安防等。
光本位称,这颗芯片采用PCIe接口或其他通用标准进行数据交互,可以与数据中心兼容,未来光计算芯片的算力密度仍有百倍提升空间,比电芯片更适合处理大模型应用,达到商用标准可以说是中国AI芯片“换道超车”的关键一步。
光计算芯片在算力、数据传输上具有优势,但要实现规模化商用,还需要解决非线性计算、存算一体等难题,构建光电融合生态是一条必经之路。
光本位科技基于PCM相变材料实现了存算一体的存内计算,存储单元与计算单元完全融合,目前已迭代出以光计算芯片为核心的电芯片设计能力,并与国内芯片封装公司建立深度战略合作,共同开发先进光电合封能力。
同时,光本位科技正在进行矩阵规模128×128光计算板卡调试,预计将于2025年推出商业化光计算板卡产品,用更高的能效比、更大的算力赋能大模型、AI算力硬件、智算中心等产业。而且,公司还即将完成更大矩阵规模的光计算芯片研发。
光子计算最初起源于20世纪早期,那时候,科学家们就开始尝试使用光子进行信息传输和处理,但由于当时技术限制和理论困难,光子计算的概念一度被搁置。
到20世纪后期,随着光子学、量子力学和计算科学的不断进步,光子计算重新受到研究者的关注。1970年代,美国物理学家Richard Feynman首次提出了光子计算的概念,指出传统计算模式所面临的瓶颈可以通过利用光子的特性来克服。
进入21世纪,光子计算芯片技术得到快速发展。随着材料科学、纳米技术和集成光学的进步,光子计算芯片的性能不断提升,功耗不断降低。开始在一些特定领域展现出其独特的优势,如高速数据处理、低功耗计算和复杂场景下的图像处理等。
光子计算芯片相比电子芯片的优势
光子计算芯片的工作原理是基于光子学原理,即利用光的波动性和粒子性来传输和处理信息。其核心在于光波导,这是一种能够利用光的全反射现象将光线引导在芯片内部传输的结构。光在光波导中的传输速度快、衰减小、抗干扰性强,从而实现了高速、远距离的信息传输。
相比于传统电子芯片,光子计算芯片具有多方面的优势。速度方面,光信号以光速传输,使得光子计算芯片在数据处理速度上远超传统电子芯片。具体来说,光子芯片的计算速度比传统电子处理器快约1000倍,这一速度优势在处理大规模数据和复杂计算任务时尤为明显。
光子芯片在数据传输和处理过程中具有极低的延迟,这对于需要高速响应的应用场景至关重要。例如,在芯片尺寸的厘米尺度上,光子芯片的延迟时间是纳秒级,且这一延迟与矩阵的尺寸几乎无关,在尺寸较大的情况下,光子矩阵计算的延迟优势更加明显。
能耗方面,光子芯片在能耗方面具有显著优势,其功耗远低于传统电子芯片。光计算功耗有望低至每比特10—18焦耳(10—18J/bit),相同功耗下,光子器件比电子器件快数百倍。这种低功耗特性使得光子芯片在能源效率和散热方面表现出色,有助于降低整体系统的运行成本。
此外,光子芯片具有极高的带宽和通信容量,能够满足未来高带宽、低延迟的通信需求。例如,集成铌酸锂微波光子芯片具有67吉赫兹的超宽处理带宽,能够支持高速数据传输和复杂信号处理。
光子芯片还具有很强的抗干扰能力,光波的电磁特性比电流的电磁特性弱得多,因此光子芯片具有更强的抗电磁干扰能力和更高的信噪比。这一特性使得光子芯片在复杂电磁环境下能够更稳定地进行数据传输和处理,保证信息传输的可靠性和安全性。
而且,光子芯片计算精度更高、并行能力更强、制造成本相对较低。在制造方面,光子芯片不会像电子芯片那样必须使用极高端的光刻机等设备,使用我国已经相对成熟的原材料和设备就能生产,这有助于降低制造成本。
凭借诸多优势,光子计算芯片被认为是未来计算技术的重要发展方向。除了光本位科技,目前也有一些公司在这方面持续研发,如曦智科技、Lightmatter。
曦智科技是一家由麻省理工学院(MIT)团队背景的光子AI芯片公司,成立以来致力于将光子计算技术应用于AI领域。曦智科技成立后不久即宣布成功开发出世界第一款光子芯片原型板卡,验证了团队在2017年发表在Nature Photonics期刊上的开创性想法。
该原型芯片在光学装置上集成了超过12000个电路,运行频率为1GHz,能够高效运行Google Tensorflow自带的卷积神经网络模型来处理MNIST数据集,准确率接近电子芯片水平,且完成矩阵乘法的时间仅为电子芯片的1/100以内。
2021年12月15日,曦智科技发布了其最新高性能光子计算处理器PACE(Photonic Arithmetic Computing Engine,光子计算引擎)。PACE包含64x64的光学矩阵,单个光子芯片中集成超过10,000个光子器件,运行1GHz系统时钟。在特定循环神经网络中,其速度可达目前高端GPU的数百倍。
PACE成功验证了光子计算的优越性,尤其在处理Ising模型等复杂数学问题时,性能远超传统GPU,为AI、5G、物联网等新兴领域提供了强大的算力支持。
Lightmatter成立于2017年9月8日,总部位于美国马萨诸塞州波士顿,并在硅谷设有分部。公司定位是光子计算公司,致力于通过计算加速人类进步。
在2020年的芯片顶会Hot Chips上,Lightmatter展示了其用于AI推理加速的测试芯片Mars,该芯片利用硅光电学和MEMS技术,通过由毫瓦级激光光源,为用光执行矩阵向量乘法提供动力。相较传统电子芯片,其计算速度提升数个量级。
写在最后
当然,光子计算芯片在研发过程中仍面临许多技术难题,如如何精准控制光子的运动、如何提高光子的计算效率、如何降低光子的损耗等。不过可以看到,面临的难题正在逐步突破。相信随着技术的不断进步,光子计算芯片有望成为未来高速、大数据量、人工智能计算处理等最具前景的方案之一。
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