在過去二十年間，絕緣體上硅（SOI）襯底技術一直是硅光子集成電路的重要基石。SOI 不僅助力硅光子在數據中心互連領域獲得商業成功，也助推了高速光收發器的大規模應用。如今，新一代計算市場不斷擴張，為了滿足更多的需求，許多新興應用也開始大規模接入硅光子平臺及其背后成熟的生態。例如，面向消費者的醫療保健監測設備的傳感、基于激光雷達（LiDAR）的圖像傳感器，以及光學量子計算和光神經網絡。

本文將著重介紹基于光子學的新型計算架構，包括光神經網絡和量子信息處理。為了滿足新應用不斷變化的需求，Photonics-SOI 優化襯底的設計以及 Smart-Cut? 工藝不斷演進，以解決大批量制造、良率、成本效益等問題。

具體而言，要將光子應用于經典計算以及量子信息處理，需要高密度的芯片級集成，從而使每單位芯片面積都擁有日益復雜的光學功能。從這個角度而言，諸如頂層硅均勻性、表面平整度、局部缺陷、晶圓形狀等幾何參數都需要遵循這些需求。

（上圖）終端應用領域及市場趨勢推動硅光子的技術發展

硅光子用于神經網絡

自20世紀70年代末以來，光纖基礎設施一直被用于長距離的通信信號傳輸，因為相比銅基電纜，光纖的帶寬容量更大、數據速率更高，且延遲更低。從那時起，高能效光互連就不斷滲入重要的電信網絡，直至進入數據中心環境中的機架到機架數據鏈路。

與之極為相似的是，全光計算（all-optical computing）還可以用來實現更快的計算，而其功率預算僅為傳統數字電子計算架構的一小部分。換言之，以通過光來傳輸數據與計算數據完全不同。現在的數字計算機是基于晶體管的，這是一種高度非線性器件，它可以打開和關閉電子信號，并構成邏輯門的基本構建塊。而光子器件（除了激光器和電吸收調制器）通常線性度極高，這意味著其輸出與輸入成正比關系，就像在模擬域一樣。

然而，讓計算機能夠直接從圖像、文本或聲音中完成分類任務，且越來越流行的深度學習算法主要依賴線性代數。通過級聯不同級別（stage）的線性集成光子器件，如分束器和馬赫-曾德爾（Mach-Zehnder）干涉儀，線性代數能夠以更快、更節能的方式運算。這些級即構成了光神經網絡（Optical Neural Network ，ONN）的相應層。通過這種方式，僅僅依賴從 ONN 一端流向另一端的光，即可完成順序矩陣的乘法或轉置。

硅光子賦能 ONN

硅光子領域目前已具備商用能力，眾多的初創企業也隨之誕生。麻省理工學院的兩家初創企業 Lightmatter 和 Lightelligence 正在開發基于硅光子馬赫-曾德爾干涉儀方法的光神經網絡加速器。Lightmatter 預計能在不久的將來開售采用這種硅光子芯片的光學加速器板。

（上圖）由多個用于完成線性代數計算的層組成的神經網絡示意圖。 （右下圖）神經網絡的光學實現（ONN）利用了級聯并互連的定向耦合器、分束器以及馬赫-曾德爾干涉儀硅光子器件，這些器件均在 Photonics-SOI 襯底上制造。當光從輸入端（激光輸入）移動到輸出端（光電探測器陣列輸出電信號）時，會經過由線性硅光子器件和電路實現的幾個層級（stage或layer），這些層級可完成線性代數運算。

硅光子用于量子信息處理

量子技術現在已發展成為一個嶄新的應用領域，它利用量子力學原理來解鎖全新的功能。在量子力學系統中對信息進行編碼，繼而處理、存儲和傳輸的可能性，將為不同的技術領域帶來巨大突破，例如計算、通信、計量、傳感，甚至制造技術。與此同時，數量眾多的量子解決方案初創公司，以及谷歌、IBM、英特爾、微軟和東芝等行業巨頭們無不齊頭并進地大力投資于量子技術。

在 200 mm Photonics-SOI 優化襯底上實現的量子非線性硅光子器件光學圖像。該器件具有兩個線性非耦合跑道型諧振器。第二張圖像去掉了電路，并疊加顯示了被金屬覆蓋的波導位置（參考來源：Sabatoli等，Phys. Rev. Lett. 127， 033901， 2021）。

盡管超導量子計算機在過去的二十年中有所發展，但當系統擴大規模時，超導量子比特（經典數字比特位的量子對應物）之間的連通性仍然是一個挑戰。另外，這種系統的工作溫度低于 -272°C ，冷卻系統以設置并測量量子比特狀態所需的儀表裝置極其復雜，這也對超導量子計算架構的擴展帶來無法忽視的技術障礙。

在所有技術中，硅光子被認為對工業和商業應用最具吸引力。集成光子學包括了對數千種光子器件的芯片級集成，從而使其能夠產生、控制并檢測光。絕緣體上硅（SOI）光子集成電路平臺提供了相當的架構復雜度來實現量子光子技術，同時具備各種集成可能性，包括在芯片上集成單光子源和糾纏光子源，以及電光相位調制器、濾光器甚至單光子探測器。

正如我們在之前的文章中所講，硅光子被公認為一項關鍵技術，因為它可以利用成熟的互補式金屬氧化物半導體（CMOS）制造工藝，從而以低成本和高吞吐量實現復雜光電路和系統的商用。另外，它本質上能與 CMOS 邏輯和數字電路共集成，能夠為光電路提供片上電子驅動器和數據處理功能。而且，硅光子還能夠集成其他光子材料，如 SiN 和 III-V 半導體。也由此可見，絕緣體上硅（SOI）平臺可以通過其他材料得到極大的豐富，同時能保持低成本制造、更高吞吐量和功能復雜度的可擴展性等。

最后，在高級計算方面，集成光子學也逐漸被視為量子信息處理的有效平臺。例如，由于光子在室溫下具有較長的相干時間，因此在量子密碼學中，光子可以作為信息向量，并且它們還能夠通過現有的光纖基礎設施進行傳輸。如上圖所示，通過時間-能量糾纏實現光子對的量子相關性已經在 SOI 平臺上通過硅環和跑道型諧振器得到了證實，再結合在 SOI 波導中可實現的足夠大的有效光學非線性，發射器的占位面積也將比非光子源減少幾個數量級。

Soitec 的 Photonics-SOI

通過應用已獲得專利的 Smart-Cut 技術，Soitec 多年來一直在為多個客戶提供量產的8英寸和12英寸 Photonics-SOI 產品，尤其面向硅光子收發器和數據中心光互連市場。

除了上述基于 Smart-Cut 的 Photonics-SOI 襯底以外，Soitec 還提供將 Smart-Cut SOI和硅外延再生相結合的 SOI + EPI 技術，該產品面向總厚度僅幾微米的頂層硅，目前可用于早期客戶樣品的開發和小批量生產。此外，Soitec 還可為客戶提供 Photonics-SOI 的定制服務。

作者：Corrado Sciancalepore，Soitec 全球業務部光子材料專家