在线av girl 一篇论文激发的光子 AI 芯片立异，剑指摩尔定律

光子计较期间到来了吗？几家中好意思芯片创企正试图给出正面的回复。

2020 年 6 月，LightOn 发表用光学神经收罗进修芯片运行 AI 模子的新论文；7 月，曦智科技拿到由和利本钱投资的数千万好意思元 A + 轮融资；8 月，Lightmatter 在芯片顶会 HotChips 上展示了其光子芯片的架构细节；12 月，光子算数告示其打造的光电搀杂 AI 加快计较卡已交予工作器厂商客户作念测试。

在加快东说念主工智能（AI）这条赛说念上，光子计较芯片这条创新的期间地点正异军突起。这是一群勇敢的探路东说念主，他们在期待和争议中前行，一步一个脚印地试图表现我方判断地点的正确性。

光子 AI 芯片距离产业化落地还有多远？在这一赛说念的创业者们，能给计较芯片带来新的惊喜吗？

一、一篇顶刊论文引出的新式赛说念

跟着摩尔定律滞缓，硅光子期间成为超越摩尔定律的洽商地点之一。

2017 年，来自英国艾克塞特大学、牛津大学和明斯特大学的洽商东说念主员，告示了其类脑光驱动芯片洽商效果。他们用零散相变材料和光子集成电路模拟东说念主脑神经突触，使得这款芯片在测试中的数据传输速率达 300Gbps，比那时现存模范处理器要快 10-50 倍，同期功耗大幅裁减。

在同庚 5 月的好意思国麻省理工学院 10 万好意思元创业大赛上，一支来自麻省理工学院（MIT）的团队凭借用纳米光子芯片奉行 AI 任务，收效斩获大奖。

▲主创团队在 2017 年赢得麻省理工学院 10 万好意思元创业大赛

1 个月后，主创团队的洽商效果登上顶级期刊《当然 · 光子学》的封面，论文描写了一种运用光学干涉进行神经收罗计较的创新法式。那时，国际驰名光学科学家、斯坦福大学毕生教悔 David Miller 评价称：“这一系列洽商效果极地面推动了集成光学改日取代传统电子计较芯片的发展。”

这篇光子芯片论文的一作及通讯作家是 MIT博士后沈亦晨，二作是尼克 · 哈里斯（Nick Harris）。不久之后，这些论文合著者将成为交易上的竞争敌手，开启各自的创业之旅，并别离取得来自谷歌、百度等科技巨头的投资。

▲麻省理工学院团队论文登上《当然 · 光子学》封面

论文纠合：https://www.nature.com/articles/nphoton.2017.93

光子是刻下速率最快的粒子，相较电子，速率更快而功耗极低。此前光学期间时常应用于通讯传输范围，借助光的更快速率、更高容量等脾性完了数据的远距离传输，但在计较范围进展逐渐。

现实上，光计较的洽商历史并不移时。在海外，1950 年代前后，贝尔实验室等机构消费普遍元气心灵来遐想光学计较机部件；在国内，1987 年中科院上海光学精密机械洽商所王之江院士曾于《中国科学院院刊》上撰文，建议了极具前瞻性的发展光计较期间的建议，并于而后在光学神经学逻辑计较方面开展了普遍的责任。

由于光计较的应用场景并不明晰，软硬件体系也不够完善，对于怎样用光子代替电子芯片奉行计较的思法长久停留在洽商阶段，鲜少在现实应用中发扬频频的作用。

直到摩尔定律趋于滞缓，AI 的巨轮开动起航。

二、光子 AI 芯片的上风：速率快、功耗低、擅长并行计较

当作总揽计较的一个基准规则，摩尔定律指出，微处理器芯片上的晶体管数每 18-24 个月翻一番，曾长久当作推动电子开拓袖珍化和互联网普及的重要能源。

但这是芯片制造商及供应商发愤维系摩尔定律的截止，跟着迫临物理尺寸极限、散热不毛行将成为无法克服的挑战，以及很多重要的计较密集型应用发展提速，东说念主们对摩尔定律的改日产生了更多疑虑，对芯片期间创新的需求也愈发要紧。

2016 年，《Nature》在 “超越摩尔（More than Moore）”一文中指出，摩尔定律已接近每况愈下，接下来硅晶期间的发展将不再以摩尔定律为中心，造出更好的芯片然后让应用跟进，而是从应用动身来看需要怎样的芯片撑抓，进而容纳更多幽微复杂的创新地点。

而证明 OpenAI 发布的分析数据，自 2012 年以来，AI 进修对算力的需求每 3.43 个月翻一番，增速显着快于摩尔定律。

▲自 2012 年以来算力需求增长卓越 30 万倍，而如若以摩尔定律的速率只会有 12 倍的增长（开端：OpenAI）

跟着以神经收罗计较为主的 AI 应用普及，一些洽商东说念主员坚强到，深度学习可能是数十年来光学计较所恭候的 “杀手级应用”。

领先，光速快于电子速率，理思情状下，光子芯片的计较速率能比电子芯片快约 1000 倍。同期，领受熟谙半导体工艺期间的光子芯片，即可达到当下需要的计较智力。

其次，光子计较消耗能量少，同等计较速率下，光子芯片的功耗仅为电子芯片的数百分之一，不错缓解 AI 创新所需的数据中心诞生对环境的影响。

▲Lightmatter 长入首创东说念主兼 CEO 尼克 · 哈里斯在 2020 年 Hot Chips 上教悔光子计较相较电子计较的延时、带宽、功耗上风

临了，光计较期间具有并行计较的脾性，光波的频率、波长、偏振态和相位等信息不错代表不同的数据，且光路在交叉传输时互不干涉。这些脾性使得光子擅长作念并走时算，与多数计较进程花在 “矩阵乘法”上的东说念主工神经收罗相契合。

总体而言，光具有高计较速率、低功耗、低时延等脾性，且不易受到温度、电磁场和噪声变化的影响，在 AI 应用范围，将光学期间与电子学伙同，有望提供比传统法式更好的速率和能效。

三、光子计较走向交易化

嗅到 AI 加快带来的契机后，来自英、法、好意思、中的一些创业团队开动扬帆起航，切入云表 AI 计较阛阓，其中不乏有初创公司得到来自科技巨头及驰名投资者的投资。

2013 年竖立的英国创企 Optalysys，曾于 2015 年创建一个光计较原型，完了了约 320Gflops 的处理速率，且能效颠倒低。客岁上半年，Optalysys 推出了初学级光学协处理器 FT: X2000，盘算出售给包括计较机制造、国防及航空航天范围的部分合营伙伴赶早期客户。

▲Optalysys 初学级光学协处理器 FT: X2000

初创公司 Fathom Computing 竖立于 2014 年，其光子原型计较机在 2014 年时识别手写数字的准确率还只消 30% 傍边，到 2018 年时依然卓越 90%。其首创东说念主 Willam Andregg 称，这是机器学习软件初度使用激光脉冲电路而非电力进行进修。不外近两年，这家创企似乎并未公开更多进展。

2018 年，竖立两年、总部位于法国巴黎的创企 LightOn 告示，它依然开动在欧洲的数据中心测试我方的光学处理单位（OPU）期间。2020 年 6 月，LightOn 发表的新论文泄露，其光学神经收罗进修芯片在运行基于 MNIST 手写数字数据集进修的模子时，学习率为 0.01，测试准确率达到 95.8%；磨灭算法在 GPU 上的学习率为 0.001、准确率达 97.6%。而该光学芯片的功耗服从要比 GPU 越过一个数目级。

论文纠合：https://arxiv.org/pdf/2006.01475.pdf

诚然，名气最盛的光子芯片创业者，当属曾在《当然 · 光子学》上发表封面著作、来自麻省理工学院的沈亦晨和尼克 · 哈里斯，两东说念主均在 2017 年竖立光子芯片公司，齐遴荐 Mach-Zehnder 干涉仪光开关阵列（MZI）当作基础计较单位，但具体的 MZI 结构及阵列架构有所不同。

沈亦晨在好意思国波士顿创办 Lightelligence，在中国上海竖立曦智科技，发展了跨国多元团队，是现在寰球融资额最高的光子计较初创公司。

▲曦智科技首创团队

曦智科技在 2018 年取得由百度风投和好意思国半导体高管财团领投的逾 1000 万好意思元种子轮融资；2020 年 4 月完成由经纬中国和中金本钱旗下中金硅谷基金领投、百度风投链接追加投资的 2600 万好意思元 A 轮融资；2020 年 7 月完成由和利本钱投资的数千万好意思元 A + 轮融资。

2019 年 4 月，曦智科技发布寰球首款光子芯片原型板卡，在运行 TensorFlow 处理 MNIST 数据集的测试中取得百倍以上的速率普及，准确率接近电子芯片（97% 以上），而完成矩阵乘法所用的期间不到起初进电子芯片的 1/100。曦智科技盘算从 2021 年起为 AI 云计较带来高效的量产居品。

▲曦智科技开发的寰球第一款光子芯片原型板卡

尼克 · 哈里斯在波士顿创办的 Lightmatter 公司，则拿到了由谷歌风投、星火本钱、经纬创投等投资的 3300 万好意思元资金。

▲Lightmatter 长入首创东说念主 Darius Bunandar（左）、Nicholas Harris（中）、 Thomas Graham（右）

在 2020 年的芯片顶会 Hot Chips 上，Lightmatter 展示了其用于 AI 推理加快的测试芯片 Mars，该芯片运用硅光电学和 MEMS 期间，通过由毫瓦级激光光源，为用光奉行矩阵向量乘法提供能源。相较传统电子芯片，其计较速率普及数个量级。

Lightmatter 臆测在 2021 年秋季推出这款测试芯片的首款商用居品，并为之打造了必要的软件器具链。哈里斯称其量产芯片在 BERT、Resnet-50 推理等责任负载上，能效将是 AI 芯片指点者 NVIDIA 旗舰芯片 A100 的 20 倍、空洞量将是 A100 的 5 倍。

▲Lightmatter 测试芯片 Mars

看到《当然 · 光子学》上 MIT团队刊发的论文后，正在洽商光电子的中国北京交通大学 2014 级博士生白冰取得了新的启发，他与十余位来自清华、北大等北京 8 所高校的博士生们一齐，在 2017 年在北京创立光子算数团队，开动推动光子 AI 芯片交易化。

▲光子算数首创东说念主兼 CEO 白冰

光子算数于 2018 年 9 月取得臻云创投、英诺天神基金投资的天神轮融资、2019 年取得由水木清华学友基金、常见投资、英诺天神基金、臻云创投等投资的 A 轮融资。

现在光子算数已研发可编程光子阵列芯片 FPPGA（Field Programmable Photonic Gate Arrays），并基于此与北京高校一齐打造了面向工作器的光电搀杂 AI 加快计较卡，能完成包括机器学习推理、期间序列分析在内的一些定制化加快任务。

其计较卡已于 2020 年交由工作器厂商客户进行测试，在不到 70W 的运行功耗下，能作念三四十路 1080P 视频同步处理，搀杂精度下峰值算力接近 20TOPS，光部分为低精度，电部分为高精度。

▲光子算数的光电搀杂 AI 加快计较工作器应用测试

从好意思国普林斯顿大学脱胎而出的好意思国光子 AI 芯片创企 Luminous Computing 竖立相对晚一些。

该公司由首席战略官 Michael Gao、CEO Marcus Gomez 和 CTO Mitchell Nahmias 在 2018 年长入创立，于 2019 年筹得来自微软首创东说念主比尔 · 盖茨、Uber 首席奉行官 Dara Khosrowshahi 等驰名投资者的 900 万好意思元种子轮融资，2020 年又筹得由 Helios Capital 领投的 900 万好意思元 A 轮融资。

Nahmias 在普林斯顿 PhD 期间的主要洽商地点便是光子 AI 芯片。与 MIT团队不同，他们领受的并非 MZI，而是被称为 Broadcast and Weight 的决策，相较 MZI 型决策多了光电更动进程，且对相位不解锐。Nahmias 称其光子集成电路不错取代 3000 块 TPU 板，愈加勤俭能耗，且能突破现存 AI 芯片传输数据的瓶颈。

▲Broadcast and Weight 决策的旨趣框架

这些创业团队的硬件均被遐想为不错插入模范工作器和责任站中，可完了即插即用，并能与主流 AI 软件配合使用，以得志商用需求。

结语：光子计较踏上 AI 计较新征途

进修 AI 模子需要超高算力的计较机芯片，这使得芯片巨头、初创公司之间张开一场围绕 AI 计较的全新角逐。

如今光子计较仍处早期阶段，站在这一全新计较赛说念上的玩家们，真的莫得前路不错鉴戒，他们正顶着期间挑战、落地风险等方面的压力，试图构建起光子计较生态，探索着更正计较的可能。

对于投资者来说，新兴计较期间仍充满风险。但跟着全国对多元计较形态的需求加多，以光子计较、神经拟态芯片、量子芯片等为代表的新兴计较法式，正被奉求挫折模范计较系统制约的期待。

这是件令东说念主期待的事情，光学计较依然在交易化说念路上迈出了要紧的一步，而一朝有初创公司科罚工程化挑战、取得落地商用的收效，光学计较立异的大门或将由此开启。

参考

《光子芯片洽商进展及臆测》全国科学；

性爱之后

《MIT初创公司发布寰球首个光子 AI 芯片原型！孤立光学计较硬件，雄伟系统收效集成至成例板卡 | 独家专访》DeepTech 深科技；

初创《光子 AI 芯片新玩家——Luminous Computing》光学小芽菜；

《Alphabet invests in a start-up using beams of light on chips for super-fast A.I.》CNBC

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