效率更高、能耗更低的光子芯片，会是下一代处理器吗？

bravo090

今天看说中国打算弯道超车，搞光子芯片


最近几十年计算机能耗飞涨。研究人员估计，目前数据中心所耗能源占全世界能源的1%。仅谷歌一家公司每年就耗费了 12 TW·h 以上的能源，比斯里兰卡整个国家耗费的能源还要多。

比特币以及其他种类加密货币的挖矿活动自2009年兴起，现在耗费的电量也越来越多，最新官方估计比特币挖矿每年耗费电量达121 TW·h。

AI也是耗电大户，特别是其中的深度学习、面部识别等功能所必需的深度学习算法。训练这些算法时，需要处理大量数据，也就相应地需要耗费大量电力，并可能产生巨量二氧化碳。一项研究估计，深度学习算法训练所需能源相当于一辆汽车在其使用寿命内所耗尽的能源总量。

各个公司也采取了多种方式抑制能耗并减少计算机计算对气候产生的影响。例如，数据中心能效得到了有效提升。2010年~2018年数据中心能耗仅上升了6%，算力则提升了6倍。但是使用光子而非电子的光基集成电路在降能耗上表现更为出色。这些电路能耗如此之低，归功于光的性质。当电子通过晶体管和其他传统集成电路元件时，会遇到阻力并产生热量。随着设计者不断将各种元件添加到芯片上，芯片产生的热量自然会升高。

此外，光子芯片计算速度也更高。在光基设备中数据以光速移动，比普通电路中电子移动速度快10倍。美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院的电子工程学和计算机工程学副教授Dirk Englund说道：“物理学使我们有了如此巨大的收获。”他还称，光子芯片能将处理速度提升 6~7 个数量级。

除此，光子芯片将为AI带来突破式发展，不只因为其极高的运行速度和低能耗。Englund说，光子芯片可以轻松运算矩阵向量乘法，同时支持深度学习。而且，传统集成电路无法胜任的线性代数计算，对光子芯片来说也不在话下。

数家公司都在为AI开发光子芯片，其中就包括位于波士顿的Lightelligence公司。然而，Lightmatter公司的Envise芯片是最接近商业化的。公司称该芯片相比当前顶尖电子芯片快10倍，且能耗只有后者的15%。不过还没有第三方对这些数据进行核验。Lightmatter公司计划将在一个刀片服务器中使用16个芯片，组成一个数据中心专用AI计算机，并在2021年下半年与消费者见面。当然这种设备并非只采用光子芯片，它也包含电子芯片，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校电子与计算机工程及材料学教授John Bowers认为：“Lightmatter公司的产品是一个巨大的进步。”

光子芯片同样可以帮助其他计算机领域实现能耗降低。比如，部分专家认为这类设备能够抑制加密货币挖矿的能源需求。然而，这些光子芯片也有局限性。Englund说，首先，研发光基内存极为困难，只能采用传统电子芯片为 Envise 提供内存。此外，光子芯片是模拟计算，计算精度可能比不上电子芯片。因此，Lightmatter公司所售刀片服务器的主要卖点是“加速器”，用于帮助受过训练的AI算法运行。此外，AI研究人员称他们很高兴能马上拿到光子芯片进行测试。Englund说：“我们马上就能看到比较结果，见识到光基设备有多强大。”

东方33333

强大

mhfx2020

理解不了。。

331459561

不太理解

天空挑战者

主要看能不能投入实用

guanjiansu66

感谢分享

中国一重

量子和光子能讨论下嘛

bravo090

中国一重 发表于 2024-4-1 11:05
量子和光子能讨论下嘛

要讨论啥，这个可以聊    我一个老铁之前就跟潘建伟混的

中国一重

这两者的区别除了传输速度还有什么呢

bravo090

中国一重 发表于 2024-4-1 11:27
这两者的区别除了传输速度还有什么呢

相似点

• 高速计算能力：量子芯片和光子芯片都被设计来提供比传统电子芯片更快的计算速度。它们利用各自的物理特性来实现并行处理和高速运算，以满足日益增长的大数据和人工智能等领域的计算需求。
• 低功耗潜力：两者都有望实现比传统电子芯片更低的功耗。量子芯片通过量子态的叠加和纠缠来减少能量消耗，而光子芯片则利用光的高速传输和并行处理能力来降低功耗。
• 技术创新：量子芯片和光子芯片都是对现有计算技术的创新尝试，它们代表了计算技术发展的未来方向，有望突破传统计算架构的局限。
  

不同点

• 工作原理：
  • 量子芯片：量子芯片基于量子力学原理，使用量子比特（qubits）作为信息的基本单位。量子比特不同于传统计算机的二进制比特，它可以同时处于0和1的状态，这种叠加状态使得量子计算机能够在计算过程中执行大量并行操作。
  • 光子芯片：光子芯片则利用光子（光的粒子）作为信息载体，通过光学元件和光波导来进行信息的处理和传输。光子芯片通常依赖于光学计算技术，如傅立叶变换、光学神经网络等，来实现信息处理。
    
• 技术成熟度：
  • 量子芯片目前仍处于研发和实验阶段，虽然已经取得了一些重要的进展，如实现量子优越性，但在稳定性、可扩展性和错误纠正等方面仍面临挑战。
  • 光子芯片技术相对成熟，已经在某些特定应用中得到实际应用，如光通信和光学数据处理，但在通用计算领域的应用还在探索中。
    
• 应用领域：
  • 量子芯片在理论上适用于解决一些传统计算机难以解决的问题，如复杂系统的模拟、密码学、量子模拟等。
  • 光子芯片则更适合于需要高速数据处理和传输的应用，如光通信、图像处理、大数据中心等。
    
• 技术挑战：
  • 量子芯片面临的主要技术挑战包括量子比特的稳定性、量子纠错、量子态的相干性和量子门的精确控制等。
  • 光子芯片的技术挑战则包括光学元件的微型化、集成度的提高、以及与现有电子计算平台的兼容性等。
    
• 产业前景：
  • 量子芯片的商业化和产业化还处于早期阶段，需要大量的研究和投资来克服技术和制造的障碍。
  • 光子芯片在某些领域已有明确的应用前景，如光通信，但要实现广泛的通用计算应用，还需要进一步的技术突破和市场验证。