IBM光子芯片新突破，AI速度提升80倍

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IBM 表示，其在光学技术领域取得了突破，可以显著改善数据中心训练和运行生成式 AI 模型的方式。其新型共封装光学技术基本上将光纤的功率集成到芯片上，从而以光速实现数据中心内的连接。

IBM 半导体总经理穆克什·卡雷表示，电信行业在制造越来越快的芯片方面取得了重大进展。但这些芯片之间的通信速度并没有增长得那么快。计算增长的速度和芯片之间通信的速度之间存在几个数量级的差距。

他说：“从本质上讲，更基础的芯片仍然通过电进行通信。它们使用铜线。众所周知，我们最好的通信技术是光纤，这就是为什么光纤在其他地方用于长距离通信的原因。”

尽管共封装光学技术已经存在了一段时间，但 IBM 已经创建了新的聚合物光波导 (PWG) 技术来为共封装光学技术提供动力。PWG 使芯片制造商能够在硅光子芯片的边缘添加六倍多的光纤。每根光纤的宽度约为人类头发的三倍，长度可从几厘米到几百米不等，每秒传输数兆兆位的数据。

这一切意味着什么呢？

该公司表示，该技术意味着比当今采用电气技术的芯片间通信带宽快 80 倍，并且可将能耗降低 5 倍以上。

它还可以将大型语言模型 (LLM) 的训练速度提高五倍，将训练标准 LLM 所需的时间从三个月缩短到三周，并且通过使用更大的模型和更多的 GPU 可以提高性能。

除了允许 GPU 和加速器以更快的速度相互通信之外，它还可以重新定义计算行业通过电路板和服务器传输高带宽数据的方式。

Khare 表示：“我们非常高兴能够利用光的力量来加速 Gen AI 和许多其他应用的发展。”

当被问及该技术何时实现商业化时，Khare 表示 IBM 的研究部门已经做好了使用准备。

在过去的一段时间里，电子芯片的发展已经面临巨大的物理和经济成本挑战，“摩尔定律失效”的声音愈加响亮。电子芯片以硅为基础，当制程降至7纳米以下时，便容易出现电涌和电子击穿等问题，导致难以控制。相对而言，光子芯片提供了新的解法，不仅能够克服功耗和访存能力的瓶颈，还能催生许多前所未有的应用场景。

角逐光子芯片

当前，光子芯片正引发国内外多个顶尖科研机构的激烈竞争。以清华大学的研究团队为例，2023年4月，他们独创性地提出了一种分布式广度智能光计算架构，开发了名为“太极”的光子芯片，其能量效率高于当前的智能芯片数个数量级。这种技术在大场景智能分析和大模型训练等领域表现出极大的潜力。

那么，光子芯片究竟是如何工作的呢？电子芯片依赖于电子晶体管和导电铜线，而光子芯片则以光子晶体管和导光波导为基础。波导是传播光信号的介质，类似于我们常见的光纤。光子芯片可分为激光器芯片和探测器芯片，激光器芯片通过半导体材料激发电流以实现电光转换，而探测器芯片则通过光电效应将光信号转化为电信号。

尽管纯光子芯片的研究还在实验阶段，绝大部分光子芯片仍需借助电力进行控制。据悉，清华大学的“太极II”芯片已经展示了通过光学神经网络进行在线训练的可能性，该芯片能够在无需GPU的条件下实现高速数据处理。这一进展为光子芯片的实用化提供了希望。

光子芯片不仅能在计算领域大显身手，还将在多个领域展现其应用前景。由于其超高速数据传输能力，结合光纤网络，光子芯片能推动通信技术进入全新时代。抗干扰性能强的光子技术使得光子雷达的研发成为可能，同时在生物医学、环境监测等领域，光子芯片也可实现更高效的数据处理和分析。

实现光子芯片的商用化还需克服技术与成本的多重挑战。一旦这些难题得到解决，光子芯片的广泛应用将不仅意味着技术的突破，更有可能深刻改变我们生活的方方面面。