近年來，光子芯片發展勢頭正猛，其中兩家初創公司(Lightmatter和Lightelligence)都展示了為人工智能加速設計的光學計算芯片，還有其他幾家公司仍在研究這項技術。以Lightmatter為例，它在上週Hotchips上發佈了AI光子處理器，該處理器利用光來計算和傳輸數據。
光學計算幾乎不使用任何電能，以光速(硅)運行，有望在人工智能推理等工作負載方面比基於晶體管的計算有重大改進。
實現光學計算的技術是硅光子學，該領域致力於通過芯片上的硅結構發送紅外光。在光通信應用，特別是數據中心基礎設施的驅動下，硅光子學被用於將光學組件集成到硅芯片上，以利用CMOS的低成本和可擴展性以及CMOS設備的製造和組裝的便利性。
雖然光學計算的概念已經存在了一段時間，但只有在過去幾年裏，硅光子學的發展才真正使它成為可能。之前試圖利用傳統光學技術製造光學晶體管的嘗試都失敗了;Lightmatter和Lightelligence等公司的工作並不是試圖迫使光像晶體管中的電子一樣工作，而是利用光的基本特性來執行MAC操作。
在最基本的層面上，光學計算機將數據編碼為光的亮度。
Lightmatter首席執行官Nick Harris解釋：“想象一下，你有一個手電筒，它前面有一些透明的材料，你可以控制有多少光通過它——這就要用到一個調製器，我們使用調製器來控制光的亮度，可以這樣編碼信息。最後就是乘法計算，你是在用信號乘以透明度。”
此外，在基本的層面上，只是簡單地將兩個波導連接在一起(波導是光向下傳播的“線”——在Lightmatter的芯片中，波導約為300×200納米)。
將這些概念組合在一起就可以製成光學乘法累加器(MAC)，並用於創建更大的MAC陣列，這些陣列用於將矩陣相乘，這是計算當今AI推理工作負載所需的關鍵操作。
光調製
當然，真正芯片上的設備要複雜一些。
Lightmatter的光學計算架構使用馬赫曾德爾干涉儀(MZI)作為調製器。MZI採用相干光(一束具有相同波長和相位的光)，在y結處將這束光一分為二，然後對每半束光施加不同的相位偏移。然後，半光束在另一個y結點重新組合。不同的相位會引起相的干涉或相的干涉，從而有效地按所需的量調製光。
在硅光子學中是如何產生相移的?Lightmatter工程副總裁Carl Ramey介紹這裏有幾種不同的方法。
“最常見的方法是通過加熱器，通過在波導上加熱，可以改變折射率，也可以影響光通過波導的速度。這反過來會導致相移，它與温度的變化成正比，也與被加熱的部分的長度成正比。”
不幸的是，熱移相器對於高速計算來説，由於被加熱段的熱時間常數(它們可以在kHz範圍內工作)，通常速度太慢。
另一種光子相移結構是在波導中加入摻雜劑，以形成一個可以高速驅動的p-n結，但是這種類型的器件對於計算陣列來説太大了，而且損耗很大。
製造硅移相器的其他技術限制使得光物質從MEMS中得到提示並使用機械裝置。實際上，這是一種納米光學機電系統，縮寫為NOEMS。
在NOEMS移相器中，波導的構造類似於MEMS結構，上面和下面的材料都被蝕刻掉了。在上面和下面的面板上施加電荷可以機械地使波導彎曲一小部分，足以影響其折射率並使通過的光信號的相位偏移。
Ramey介紹，Lightmatter之所以選擇NOEMS，是因為它們的損耗極低，靜態功耗接近於零，動態功耗很小，而且它們可以在高頻(數百兆赫茲)驅動。
“如果你可以調節相位，你就可以創造一個以光速運行的倍增器，唯一消耗的能量就是移相器的能量和通過波導本身產生的少量光損耗，這是一個先進的概念。計算過程中不需要基本能量，當操作數被輸入到輸入端時，輸出端幾乎是零能耗。這與工藝規模或電壓無關。”
多路複用信號
光計算的一個獨特特性是多路複用的能力。這個想法已經在光纖通信中得到應用，在光纖通信中，對每個信號使用不同波長的光意味着可以同時將多個信號發送到同一個波導中。同樣的理論也適用於光計算:通過將每組輸入數據編碼到不同波長的光中，可以同時進行多個人工智能推理。雖然理論上有一千多個通道是可用的，但由於目前激光技術的限制，在實踐中只能同時得出八種推理。
同時進行多個推理，可以有效地使光學芯片同時執行8個芯片的工作，是提高計算性能的有力手段。
【來源：電子工程世界】
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