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      中國實現(xiàn)世界首顆超高并行光計算芯片:到底是啥?

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      昨天,一則新聞刷爆了朋友圈:中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機械研究所空天激光技術(shù)與系統(tǒng)部謝鵬研究員團隊在解決“光芯片上高密度信息并行處理”難題上取得突破,研制出超高并行光計算集成芯片“流星一號”,該芯片首次在50GHz光學(xué)主頻下驗證了并行度>100的片上光信息交互與計算。


      那么問題來了,這個芯片到底是做什么的,光計算又是什么?

      研究的內(nèi)容是啥?

      現(xiàn)在計算機都是圍繞電子學(xué)而展開,所謂光子計算,就是圍繞光子學(xué)而設(shè)計的計算芯片。

      早在1979年,我國科學(xué)家錢學(xué)森就看好光子學(xué),并圍繞光子學(xué)提出了光子工業(yè)的概念。在論文中,錢學(xué)森就提到了光子計算機:“光子技術(shù)的一個肯定要推進的方面是光子計算機。現(xiàn)在已經(jīng)開始了一些集成光路的基礎(chǔ)工作,將來可能是繼電子計算機之后,超過電子計算機的光子計算機。從原理上估計,光子計算機的運算能力可以為電子計算機的百倍、千倍以至萬倍?!?/p>

      這幾年,錢學(xué)森提出的理論已經(jīng)成為了現(xiàn)實,光計算已經(jīng)擁有了諸多突破。目前,光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)形態(tài)計算、通用處理器等技術(shù)已得到展示。然而,可擴展性仍然是一個關(guān)鍵問題,因為更高的光計算能力需要更多的片上元件。例如,大多數(shù)片上可編程光子單元尺寸約為10至100微米,一個4英寸晶圓最多只能容納10000個。進一步增大光子芯片尺寸會導(dǎo)致累積計算誤差、更高成本、調(diào)制不同步以及封裝風(fēng)險,從而限制了系統(tǒng)的可擴展性。因此,可擴展的片上光計算技術(shù)需求迫切,但目前仍在開發(fā)中。為了利用光子的固有自由度,并行光計算得到了探索。

      在眾多光計算技術(shù)中,基于馬赫-曾德爾干涉儀(MZI)網(wǎng)格的光計算支持使用僅空間編碼矢量的可編程矩陣乘法,這有望通過有效整合更多維度(如頻率通道)來實現(xiàn)并行光計算。然而,能夠通過結(jié)合頻率和空間自由度進行并行矩陣-矩陣計算的光學(xué)張量核心仍未得到充分探索。本研究則提出并演示了一種由孤子微梳源和MZI網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的并行光計算架構(gòu)。

      根據(jù)研究團隊的敘述,針對光計算高密度寬譜數(shù)據(jù)信號色散誤差問題、高密度信道串?dāng)_問題、光學(xué)矩陣高精度驅(qū)動問題,研究團隊從底層物理機制出發(fā),建立了并行光計算物理模型,提出了一種適用于片上信息并行處理的糾錯方法,將多波長并行計算一致性提升至90%以上;團隊系統(tǒng)性地設(shè)計了與波分復(fù)用兼容的多波長光源,配合系統(tǒng)調(diào)制頻率需求,抑制了通道間信息串?dāng)_;面向并行光計算器件大帶寬需求,團隊通過逆向設(shè)計方法,提升器件帶寬與魯棒性,使光計算芯片帶寬>40nm,滿足了系統(tǒng)需求。

      換句話說,這個研究解決了并行架構(gòu)一些挑戰(zhàn),為提升光計算性能開辟了新途徑,為發(fā)展低功耗、低時延、大算力、高速率的“超級光子計算機”帶來了可能性。


      并行光計算輸出光譜一致性

      具體到芯片層面來看,就是研究團隊自主研制的核心光芯片“流星一號”,具體為孤子微梳源和MZI網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的并行光計算架構(gòu),而該芯片的最大亮點就是并行度>100上。

      該集成芯片采用90nm CMOS兼容工藝在絕緣體上硅(SOI)平臺上制造。MZI結(jié)構(gòu)由兩個分束器和兩個相移器組成。MZI中的分束器采用寬帶MMI。MZI中的相移器通過在波導(dǎo)層頂部圖案化的電阻加熱器實現(xiàn)。為了減輕熱串?dāng)_,每個相移器的驅(qū)動功率保持在毫瓦級,并采用了額外的熱隔離結(jié)構(gòu)。

      芯片系統(tǒng)包含了集成微腔光頻梳,作為芯片級多波長光源子系統(tǒng);大帶寬、低時延、可重構(gòu)光計算芯片,作為高性能并行計算核心;高精度、大規(guī)模、可擴展的驅(qū)動芯片,作為光學(xué)矩陣驅(qū)動子系統(tǒng);基于該系統(tǒng),驗證了并行度>100的片上光子信息交互與計算原型,在50GHz光學(xué)主頻下,單芯片理論峰值算力>2560TOPS,功耗比>3.2TOPS/W。


      超高并行光計算架構(gòu)

      光計算之所以這么受歡迎,不僅僅是因為性能強,更重要在于功耗低。謝鵬也在最近采訪中表示:“‘流星一號’的突破不僅在于算力提升,更在于其低功耗特性,未來可大幅降低數(shù)據(jù)中心能耗,助力綠色計算?!?/p>

      光計算到底是啥?

      伴隨ChatGPT、DeepSeek為代表的人工智能革命性成果的誕生,隨之而來的就是4~6個月翻倍一次的算力需求,但目前摩爾定律正在逐步放緩,傳統(tǒng)納米電子計算架構(gòu)面臨物理極限(如功耗、散熱和尺寸限制),算力越來越難以追趕AI的增長速度。

      當(dāng)前,解決電子芯片的“功耗墻”“存儲墻”的路徑包括三類路徑:一是通過先進制程繼續(xù)縮小電子邏輯器件,包括光刻、封裝、材料多方面,如極紫外(EUV)光刻機、GAAFET、CFET、二維材料晶體管等;二是通過3D封裝互連和Chiplet實現(xiàn)多芯片異質(zhì)集成;三是直接舍棄傳統(tǒng)路線,如碳基計算、量子計算(光量子也屬于其中一環(huán))、光計算,其中,光計算或光電混合計算是當(dāng)前距離產(chǎn)業(yè)最近的路線。

      光計算作為非馮?諾伊曼結(jié)構(gòu)代表,具有可擴展、低功耗、超高速、寬帶寬、高并行度的天然優(yōu)勢,是后摩爾時代破解高維張量運算、復(fù)雜圖像處理等大規(guī)模數(shù)據(jù)快速計算的關(guān)鍵技術(shù)之一。


      眾所周知,光具有波粒二象性,其中利用波動性可以實現(xiàn)光經(jīng)典計算,利用粒子性可以實現(xiàn)光量子計算。光量子計算目前也在不斷迭代中,不過相比來說,光經(jīng)典計算走得更快一些。

      細分到光計算,也有許多路線,包括數(shù)字路線和模擬路線,不過其中只有基于光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ONN)的光計算技術(shù)是受關(guān)注度較高、產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用前景較好的兩大類技術(shù)路線。


      線性矩陣計算是ONN的基礎(chǔ),其實現(xiàn)方式主要分為基于空間光學(xué)和基于片上集成光學(xué)兩種路線。非線性激活函數(shù)有兩種實現(xiàn)方案:一是“光-電-光”的轉(zhuǎn)換方案,二就是“全光”方案。

      基于空間光學(xué)的方案在自由空間中的傳播特性進行計算,具有天然的并行性優(yōu)勢,包括光學(xué)4f成像、空間光衍射、Fabry-Perot 激光器、偏振光束分裂器、波分復(fù)用系統(tǒng)等。

      片上集成將光學(xué)元件集成到芯片上,以實現(xiàn)更小尺寸、更高集成度和更穩(wěn)定性能的ONN。包括MZI干涉結(jié)構(gòu)、MRM波分結(jié)構(gòu)、亞波長衍射結(jié)構(gòu)等方案。目前,MZI路線最大的有點是成熟、可以量產(chǎn)、并且比較穩(wěn)定;MRM這個工藝的穩(wěn)定性和成熟度還不是很好;衍射方的優(yōu)點在于功耗可以更低,但它可能會犧牲可編程性??傊?,過去三年MZI是落地最快的一個場景。而此次的超高并行光計算芯片也選擇了MZI路線。


      誰在做光計算?

      目前,光計算領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)聚焦在ONN,全球范圍內(nèi),中國和歐美在光計算領(lǐng)域基本處于并跑狀態(tài)。

      在多數(shù)媒體宣傳中,普遍將光計算描繪為比GPU高1000倍以上的一種技術(shù)。光子作為信息載體確實具有獨特的優(yōu)勢,有實現(xiàn)千倍算力提升的潛力,但顯然目前肯定實現(xiàn)不了這樣的效果。

      在這種情況下,如何突破現(xiàn)有算力生態(tài)的瓶頸,真正把光的“能量”帶到產(chǎn)業(yè)中去,才是企業(yè)當(dāng)下需要考慮的問題。從初創(chuàng)企業(yè)的動作來看,大部分也在推出性能高出現(xiàn)有電子芯片幾倍或者十幾倍的芯片,提升幅度也許不是很大,但能夠真正進入行業(yè)。

      國內(nèi)方面:

      上海曦智科技:成立于2018年,是中國最早進行光計算產(chǎn)業(yè)化的公司之一,其技術(shù)源于麻省理工學(xué)院,公司創(chuàng)始人沈亦晨博士是MZI干涉方案代表性論文的第一作者。其圍繞光子矩陣計算(oMAC)、片上光網(wǎng)絡(luò)(oNOC)和片間光網(wǎng)絡(luò)(oNET)三大核心技術(shù)開發(fā)產(chǎn)品,目前最新推出的曦智天樞光子矩陣規(guī)模達到128x128,采用“OPU光學(xué)處理單元+ASIC光電混合處理器”,是曦智上一代產(chǎn)品等效光算力的4倍,是一個當(dāng)下即可落地,實現(xiàn)單位算力能耗快速提升的實用解決方案。軟件層面,曦智科技同樣構(gòu)建了完整的開發(fā)工具鏈以實現(xiàn)光計算芯片的實用化。智規(guī)劃明年底完成的256x256光子矩陣產(chǎn)品樣片,2027年正式發(fā)布。

      蘇州光本位科技:成立于2022年,其技術(shù)源于牛津大學(xué),采用MRR波分系統(tǒng)與相變材料(PCM)結(jié)合的方案,公司稱之為“PCM+Crossbar方案”,光本位科技則在光芯片的技術(shù)路線中選擇了一條特殊路線——光本位采用硅光+相變材料的異質(zhì)集成以及獨有的Crossbar光子矩陣計算結(jié)構(gòu),成為首家實現(xiàn)光計算芯片存算一體的商業(yè)化公司。主要產(chǎn)品是光計算板卡,目前正在調(diào)試矩陣規(guī)模為128×128的光計算板卡,預(yù)期峰值算力可超過1000 TOPS,算力密度已超越先進工藝的電芯片,預(yù)計在今年推出商業(yè)化光計算板卡產(chǎn)品。

      北京芯算科技:成立于2023年,技術(shù)源于麻省理工學(xué)院,采用MRR波分系統(tǒng)與相變材料(PCM)結(jié)合的方案,創(chuàng)始人楊文強畢業(yè)于中國科學(xué)院光所,2023年推出高維光計算芯片和光電混合計算原型板卡,該板卡集成了片上多波長光源芯片、光子矩陣運算芯片、波分復(fù)用模組和光電轉(zhuǎn)換模組等,算力已突破100 TOPS。

      北京光子芯力:成立于2024年,技術(shù)源于清華大學(xué),采用亞波長衍射結(jié)構(gòu)方案?!肮庾有玖Α钡漠a(chǎn)品是一款光電融合計算芯片,團隊開創(chuàng)性地采用全波計算技術(shù)路徑,第一代光芯片已經(jīng)流片完成,目前正與多家客戶合作開發(fā)落地方案。

      國外企業(yè)

      Lightmatter:成立于2017年,總部位于美國加利福尼亞州,技術(shù)源于麻省理工學(xué)院。創(chuàng)始人尼古拉斯·哈里斯是MZI干涉方案代表性論文的共同作者。產(chǎn)品線包括光子計算平臺(Envise)、芯片互連產(chǎn)品(Passage)、適配軟件(Idiom。

      Luminous Computing:成立于2018年,總部位于美國加利福尼亞州,CTO Mitchell Nahmias博士期間專注于光學(xué)AI芯片研究,技術(shù)源于普林斯頓大學(xué)Paul Prucnal課題組的MRR方案。2023年,公司展示了O波段TRX光子鏈路芯片,該芯片使用45nm工藝,具有16個通道,能在112Gbps下工作,功耗約為4.3pJ/bit(不含激光器功耗)。

      Optalysys:成立于2013年,總部位于英國利茲,技術(shù)源于劍橋大學(xué),2019年推出了商用分立光學(xué)處理系統(tǒng)FT:X2000,該產(chǎn)品基于空間光傳輸可等效于卷積操作的原理,通過集成微透鏡實現(xiàn)器件小型化,可用于處理高分辨圖像和視頻。目前,Optalysys的產(chǎn)品聚焦在光計算安全加密領(lǐng)域。

      Lighton:成立于2016年,總部位于法國巴黎。2020年推出了基于離軸光全息技術(shù)的空間光學(xué)計算系統(tǒng),主要應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)、衛(wèi)星圖像分析和自然語言處理等智能計算領(lǐng)域。2021年,成功將“Appliance”光學(xué)處理單元(OPU)集成到法國Jean Zay超級計算機上,能夠在超大規(guī)模上加速隨機算法,并可與標(biāo)準(zhǔn)硅處理器和NVIDIA的A100 GPU技術(shù)協(xié)同工作。

      Fathom Computing:成立于2014年,總部位于美國加利福尼亞州,其光子原型計算機在2014年時識別手寫數(shù)字的準(zhǔn)確率約為30%,到2018年已超過90%。然而,該公司近年來并未公開更多進展。

      目前光電融合可以解決很多問題

      目前,突破算力限制有兩條創(chuàng)新路線:第一條是存算一體路線,本質(zhì)有近存計算和存內(nèi)計算兩類方式,通過將存儲單元放在計算邏輯芯片上,解決存儲與計算之間帶寬和數(shù)據(jù)搬運的問題;第二是通過非GPU架構(gòu),如美國Sambanova的流式計算架構(gòu)、谷歌TPU專用的ASIC架構(gòu),通過將芯片上的晶體管重新排列,提高晶體管在計算時的利用率。

      很顯然,兩種路線都不能解決數(shù)字芯片最根本的晶體管數(shù)量問題。并不是說兩條路線不好,而是未來兩條路線最終一定還會繞回晶體管密度這個問題上。所以,通過將光子和電子混合在一起,就能解決這根本性的問題。與此同時,近存計算或流式架構(gòu)同樣適用于光電混合計算芯片上,從而實現(xiàn)更大的底層突破。

      之所以晶體管很難進一步提高單位面積的絕對計算密度,是因為登納德縮放比例失效,如果把晶體管繼續(xù)做小會產(chǎn)生量子極限的隧穿效應(yīng),而如果以兩倍的主頻運行會同時帶來兩倍的熱量,單位面積芯片如果不能把這些熱量散發(fā)出去就會導(dǎo)致芯片融化。這兩個問題的本質(zhì)都在于銅導(dǎo)線存在電阻,晶體管收放電都會產(chǎn)生熱量,而光則不會產(chǎn)生熱量,因此可以通過提高其主頻或復(fù)用波長數(shù)量進一步增加單位面積的絕對算力。

      總體來說,當(dāng)前光計算產(chǎn)品主要以“光電融合”方式實現(xiàn),芯片內(nèi)部包含光芯片、電芯片及其他外圍器件,光芯片進行整數(shù)運算,電芯片負責(zé)浮點運算。不過,目前光計算產(chǎn)業(yè)鏈仍處于發(fā)展起步階段,成熟度較低。但已有一些性能功耗比不錯的產(chǎn)品,成為GPU的重要互補。

      隨著全球人工智能產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,光計算芯片正迎來新一輪增長機遇。預(yù)計到2027年,全球光芯片市場規(guī)模將達到56億美元。引用行業(yè)一句話:“當(dāng)電子芯片還在2納米懸崖邊徘徊時,光計算芯片已點燃新的火炬?!?/p>

      參考文獻

      [1]Yu, X., Wei, Z., Sha, F.et al. Parallel optical computing capable of 100-wavelength multiplexing. eLight 5, 10 (2025). https://doi.org/10.1186/s43593-025-00088-8

      [2]錢學(xué)森. 光子學(xué)、光子技術(shù)、光子工業(yè)[J]. 中國激光, 1979, 6(1): 1. 錢學(xué)森. [J]. Chinese Journal of Lasers, 1979, 6(1): 1.

      [3]信熹資本:https://mp.weixin.qq.com/s/6uUf-AO91dt1Zv6QQrVodw

      [4]維科網(wǎng)光通訊:https://mp.weixin.qq.com/s/yPWRxbijBxx8R81I5zr2wQ

      [5]集成光學(xué)PIC:https://mp.weixin.qq.com/s/VV6BNY9GdIn4YSeWs6zZng

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      極目新聞
      2026-04-21 08:35:27
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      差評XPIN
      2026-04-21 15:19:43
      2026-04-21 20:07:00
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