光芯片，卷土重來

公眾號記得加星標??，第一時間看推送不會錯過。

在萊布尼茨超級計算中心安裝第一個光子處理器一年后，Q.ANT 帶著更加雄心勃勃的計劃卷土重來。

該公司推出了第二代原生處理單元（NPU：Native Processing Unit），這款設備的設計目的不僅在于加速人工智能工作負載，更在于重新思考其背后的數學和能量模型。第一代NPU證明了光可以作為一種實用的計算介質，而第二代NPU則展現了光子架構一旦擺脫晶體管尺寸限制后，能夠以驚人的速度發展。

新一代產品最突出的改進在于：原生非線性光處理。Q.ANT 的 NPU 2 突破了第一代芯片支持的線性光子運算限制，能夠執行通常需要深層數字計算才能實現的神經網絡功能。

這種轉變提高了精度，減少了參數數量，并降低了訓練深度，從而優化了當今人工智能加速的關鍵指標。該系統集成在一個 19 英寸服務器中，配備多個 NPU、x86 主機和標準 PCIe 接口，可直接安裝到高性能計算 (HPC) 和數據中心機架中，無需對現有工作流程進行任何改動。

第一代 Q.ANT 處理器能夠利用光進行高精度線性代數運算，顯著提升推理工作負載的效率。NPU 2則在此基礎上增加了一個重新設計的非線性核心，該核心配備了一個模擬光學單元，能夠以單次光學運算處理類似激活函數的運算。

這項能力是大多數現代人工智能模型的核心，而直接在光子領域支持這項能力則能顯著擴展可加速算法的范圍。Q.ANT 報告稱，增強的非線性模塊使網絡能夠以更少的參數和更低的計算深度實現更高的精度，尤其是在圖像學習和基于物理的任務中。

該公司的平臺仍然以薄膜鈮酸鋰光子芯片為核心，該芯片以低光損耗和快速開關而著稱，但第二代產品在此基礎上進行了擴展，提升了模擬性能。第二代NPU 通過在光子電路內部執行非線性運算，避免了反復將運算任務返回給電子元件。這減少了瓶頸，提高了速度，尤其對于嚴重依賴非線性行為的人工智能模型而言，例如圖像識別、運動規劃或基于物理定律的模擬。

此次第二代NPU 不再以獨立PCIe卡的形式推出，而是封裝成一個完整的19英寸機架式服務器。每個機箱都包含多個第二代NPU、一個集成x86主機處理器和一個Linux操作系統。

在短短兩年內，Q.ANT 的 NPU 的性能進步就趕上了標準數字處理器過去 30 年的性能進步

Q.ANT 的 C、C++ 和 Python API 與現有的高性能計算 (HPC) 和人工智能 (AI) 框架保持兼容，同時其光子算法庫 (Q.PAL) 提供針對光學硬件優化的非線性函數。對于開發者而言，關鍵的轉變不在于接口，而在于底層計算模型：以往需要龐大而復雜的架構才能實現的算法，現在可以在光子基底上更高效地重新表達。

如今，人工智能模型正不斷挑戰GPU功耗、散熱基礎設施和內存傳輸的物理極限。NPU 2則以不同的方式應對這些限制：它以極低的能耗執行運算，幾乎不產生熱量，并大幅減少了通常用于數據傳輸的能量消耗。

因此，Q.ANT 聲稱其能耗最多可降低 30 倍，針對特定 AI 和 HPC 工作負載的性能最高可提升 50 倍。由于光子運算具有極高的帶寬，并且可以同時處理多個波長，因此 NPU 2 可以處理傳統數字流水線無法處理的數據流。

視覺系統很可能率先受益。在質量檢測、機器人和物流領域，如今的非線性模型通常需要成排的GPU才能達到實時性能。如果能在光子處理器上運行這些模型，并且功耗大幅降低，那么在邊緣部署更智能的視覺系統就成為可能。

這同樣適用于科學計算工作負載。材料研究、氣候模擬、聚變研究或藥物研發中使用的基于物理的模型，都受益于NPU能夠以光學方式而非數字方式運行非線性步驟。在2025年超級計算大會上，Q.ANT將展示一個演示，該演示使用小型非線性網絡在幾秒鐘內即可學習圖像，這顯著表明該平臺正以驚人的速度超越其早期原型。

憑借其第二代NPU，Q.ANT正將光子計算從一個充滿前景的概念發展成為一個快速演進的平臺。從光加速到全非線性光子處理的全新技術飛躍，擴展了硬件可支持的算法范圍，而即插即用的服務器設計則降低了數據中心部署的門檻。如果早期結果屬實，第二代NPU 將帶來顯著的技術進步，其光子架構的擴展速度將遠超傳統的CMOS架構，這有望為人工智能和高性能計算系統開辟一條新的發展道路。

若您對硅光SiGe技術及流片相關話題有更多探討需求，歡迎添加微信深入交流。

https://www.allaboutcircuits.com/news/q.ants-new-photonic-processor-pushes-ai-and-hpc-beyond-silicons-limits/

（來源：編譯自allaboutcircuits）

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

今天是《半導體行業觀察》為您分享的第4261期內容，歡迎關注。

加星標??第一時間看推送，小號防走丟

求推薦