效率更高、能耗更低的光子芯片，會是下一代處理器嗎？

bravo090

今天看說中國打算彎道超車，搞光子芯片


最近幾十年計算機能耗飛漲。研究人員估計，目前數據中心所耗能源占全世界能源的1%。僅谷歌一家公司每年就耗費了 12 TW·h 以上的能源，比斯里蘭卡整個國家耗費的能源還要多。

比特幣以及其他種類加密貨幣的挖礦活動自2009年興起，現在耗費的電量也越來越多，最新官方估計比特幣挖礦每年耗費電量達121 TW·h。

AI也是耗電大戶，特別是其中的深度學習、面部識別等功能所必需的深度學習算法。訓練這些算法時，需要處理大量數據，也就相應地需要耗費大量電力，并可能產生巨量二氧化碳。一項研究估計，深度學習算法訓練所需能源相當于一輛汽車在其使用壽命內所耗盡的能源總量。

各個公司也采取了多種方式抑制能耗并減少計算機計算對氣候產生的影響。例如，數據中心能效得到了有效提升。2010年~2018年數據中心能耗僅上升了6%，算力則提升了6倍。但是使用光子而非電子的光基集成電路在降能耗上表現更為出色。這些電路能耗如此之低，歸功于光的性質。當電子通過晶體管和其他傳統集成電路元件時，會遇到阻力并產生熱量。隨著設計者不斷將各種元件添加到芯片上，芯片產生的熱量自然會升高。

此外，光子芯片計算速度也更高。在光基設備中數據以光速移動，比普通電路中電子移動速度快10倍。美國馬薩諸塞州劍橋市麻省理工學院的電子工程學和計算機工程學副教授Dirk Englund說道：“物理學使我們有了如此巨大的收獲。”他還稱，光子芯片能將處理速度提升 6~7 個數量級。

除此，光子芯片將為AI帶來突破式發展，不只因為其極高的運行速度和低能耗。Englund說，光子芯片可以輕松運算矩陣向量乘法，同時支持深度學習。而且，傳統集成電路無法勝任的線性代數計算，對光子芯片來說也不在話下。

數家公司都在為AI開發光子芯片，其中就包括位于波士頓的Lightelligence公司。然而，Lightmatter公司的Envise芯片是最接近商業化的。公司稱該芯片相比當前頂尖電子芯片快10倍，且能耗只有后者的15%。不過還沒有第三方對這些數據進行核驗。Lightmatter公司計劃將在一個刀片服務器中使用16個芯片，組成一個數據中心專用AI計算機，并在2021年下半年與消費者見面。當然這種設備并非只采用光子芯片，它也包含電子芯片，加利福尼亞大學圣塔芭芭拉分校電子與計算機工程及材料學教授John Bowers認為：“Lightmatter公司的產品是一個巨大的進步。”

光子芯片同樣可以幫助其他計算機領域實現能耗降低。比如，部分專家認為這類設備能夠抑制加密貨幣挖礦的能源需求。然而，這些光子芯片也有局限性。Englund說，首先，研發光基內存極為困難，只能采用傳統電子芯片為 Envise 提供內存。此外，光子芯片是模擬計算，計算精度可能比不上電子芯片。因此，Lightmatter公司所售刀片服務器的主要賣點是“加速器”，用于幫助受過訓練的AI算法運行。此外，AI研究人員稱他們很高興能馬上拿到光子芯片進行測試。Englund說：“我們馬上就能看到比較結果，見識到光基設備有多強大。”

東方33333

強大

mhfx2020

理解不了。。

331459561

不太理解

天空挑戰者

主要看能不能投入實用

guanjiansu66

感謝分享

中國一重

量子和光子能討論下嘛

bravo090

中國一重 發表于 2024-4-1 11:05
量子和光子能討論下嘛

要討論啥，這個可以聊    我一個老鐵之前就跟潘建偉混的

中國一重

這兩者的區別除了傳輸速度還有什么呢

bravo090

中國一重 發表于 2024-4-1 11:27
這兩者的區別除了傳輸速度還有什么呢

相似點

• 高速計算能力：量子芯片和光子芯片都被設計來提供比傳統電子芯片更快的計算速度。它們利用各自的物理特性來實現并行處理和高速運算，以滿足日益增長的大數據和人工智能等領域的計算需求。
• 低功耗潛力：兩者都有望實現比傳統電子芯片更低的功耗。量子芯片通過量子態的疊加和糾纏來減少能量消耗，而光子芯片則利用光的高速傳輸和并行處理能力來降低功耗。
• 技術創新：量子芯片和光子芯片都是對現有計算技術的創新嘗試，它們代表了計算技術發展的未來方向，有望突破傳統計算架構的局限。
  

不同點

• 工作原理：
  • 量子芯片：量子芯片基于量子力學原理，使用量子比特（qubits）作為信息的基本單位。量子比特不同于傳統計算機的二進制比特，它可以同時處于0和1的狀態，這種疊加狀態使得量子計算機能夠在計算過程中執行大量并行操作。
  • 光子芯片：光子芯片則利用光子（光的粒子）作為信息載體，通過光學元件和光波導來進行信息的處理和傳輸。光子芯片通常依賴于光學計算技術，如傅立葉變換、光學神經網絡等，來實現信息處理。
    
• 技術成熟度：
  • 量子芯片目前仍處于研發和實驗階段，雖然已經取得了一些重要的進展，如實現量子優越性，但在穩定性、可擴展性和錯誤糾正等方面仍面臨挑戰。
  • 光子芯片技術相對成熟，已經在某些特定應用中得到實際應用，如光通信和光學數據處理，但在通用計算領域的應用還在探索中。
    
• 應用領域：
  • 量子芯片在理論上適用于解決一些傳統計算機難以解決的問題，如復雜系統的模擬、密碼學、量子模擬等。
  • 光子芯片則更適合于需要高速數據處理和傳輸的應用，如光通信、圖像處理、大數據中心等。
    
• 技術挑戰：
  • 量子芯片面臨的主要技術挑戰包括量子比特的穩定性、量子糾錯、量子態的相干性和量子門的精確控制等。
  • 光子芯片的技術挑戰則包括光學元件的微型化、集成度的提高、以及與現有電子計算平臺的兼容性等。
    
• 產業前景：
  • 量子芯片的商業化和產業化還處于早期階段，需要大量的研究和投資來克服技術和制造的障礙。
  • 光子芯片在某些領域已有明確的應用前景，如光通信，但要實現廣泛的通用計算應用，還需要進一步的技術突破和市場驗證。