光子算數提出的此項專利，利用光學分束器將調制器所出射的光信號分成多束光子信號，以使得每個調制器可以負責多路光路的傳輸，從而增大光子人工智能芯片內所包含的傳輸光路的數量，提高其并行計算的能力，同時減少調制器的使用數量，降低光子人工智能芯片封裝和測試的難度。

集微網消息，通信和人工智能可謂是最炙手可熱的科技辭藻，在通信與AI的結合下，未來也將會是一個萬物互聯的智能時代，那么當前較為火熱的硅光子芯片與人工智能相結合會產生什么樣的火花呢？

隨著人工智能的高速發展，傳統的純電芯片構架方案逐漸顯得力不從心，能耗壓力更為顯著。這時，光通信產業中的硅光子芯片技術迅速崛起，為AI芯片的下一步發展提供了可能。

光子人工智能芯片是指采用硅基光子集成技術，讓光提供算力，為人工智能應用提供高性能的硬件支持，其主要用于處理人工智能算法。為了實現人工智能算法中的海量并行計算，以提高光子人工智能芯片的計算能力，則需要使光子人工智能芯片內部有若干條獨立傳輸的光路。

目前，常通過增加調制器數量的方式來解決上述問題。但是，由于調制器具有一定的面積，且每個調制器均具有較多獨立的pin腳，因此，調制器數量的增多會導致光子人工智能芯片面積和pin腳數量的增多，進而加大光子人工智能芯片封裝和測試的難度，而這就在一定程度上限制了光子人工智能芯片計算能力的進一步提高。所以，如何降低調制器的使用數量，并提高光子人工智能芯片的計算能力，是目前本領域技術人員亟待解決的技術問題。

有鑒于此，光子算數申請了一項名為“一種光子人工智能芯片”（申請號：201910791210 .X）的發明專利。該專利發明的光子人工智能芯片可以降低調制器的使用數量，并提高光子人工智能芯片的計算能力。

圖1 光子人工智能芯片的內部結構示意圖

上圖1是本發明提供的一種光子人工智能芯片的內部結構示意圖，它主要包括：調制器1、光傳輸介質2以及計算模塊3。

在光子人工智能芯片進行計算時，調制器1會接收帶有待計算信息的電信號，并將接收到的電信號轉換為對應的光信號，光學分束器可以將調制器1轉換成的光信號分成多束光子信號。為了實現多束光子信號的獨立傳輸，每個調制器1所對應的光傳輸介質2的數量與光子信號的束數相等，即每個調制器1對應有n個光傳輸介質2，以形成n條獨立傳輸的光路。其中，n個光傳輸介質2與n束光子信號一一對應。計算模塊3則用來從光傳輸介質2中接收子光信號，并對接收到的子光信號進行計算。

也就是說，通過光學分束器將每個調制器1所輸出的光信號一分為多(形成廣播結構)，以使得每個調制器1可以同時負責多路光路的傳輸，從而提高光路傳輸的并行度，進而提高光子人工智能芯片的計算能力。

另外，由于通過光學分束器使得每個調制器1同時負責多路光路的傳輸，那么就會使得光子人工智能芯片內包含的傳輸光路的數量遠大于調制器1的數量，即可以在提高光子人工智能芯片計算能力的同時減少調制器1的使用數量，從而減少芯片的面積和pin腳數量。

在光子人工智能芯片中，計算模塊3含有多個計算單元31，其中每個計算單元31對應連接一個光傳輸介質2，這樣就可以通過計算單元31分別對光傳輸介質2傳輸過來的光子信號進行計算，從而提高光子人工智能芯片的計算效率。

光子算數提出的此項專利，利用光學分束器將調制器所出射的光信號分成多束光子信號，以使得每個調制器可以負責多路光路的傳輸，從而增大光子人工智能芯片內所包含的傳輸光路的數量，提高其并行計算的能力，同時減少調制器的使用數量，降低光子人工智能芯片封裝和測試的難度。

在產品研發后，光子算數的團隊還正繼續優化其芯片性能，相信在不久的將來，隨著第一批硅光子AI計算芯片的商用化，必定會給人工智能計算硬件的發展帶來新局面。