電子發燒友網報道（文/周凱揚）在生成式AI爆發和計算量指數增長的當下，不少傳統的AI加速器以及網絡芯片公司都因此受益，紛紛在已有的架構上針對AI或HPC進行優化。但與此同時，也有不少企業將希望寄托于創新的硅光計算架構上，指望光子能帶來全新的計算與互聯方案。

Lightmatter

2021年，Lightmatter推出了Envise這一通用光子AI加速器方案，可以完成各種先進AI模型（GPT-3、Megatron）以及主要神經網絡（BERT-Large、DLRM、ResNet-50）的高性能推理。與之一同推出的還有Lightmatter針對AI應用專門打造的軟件棧，Idiom，用于在Envise上編譯和執行神經網絡模型，并提供查錯、分析和優化的工具。

最有野心的自然還是一同公布的晶圓級光子互聯方案，Passage。該方案基于硅光和共封裝光學（CPO）方案，將Chiplet處理器互聯在一起。就像是我們在英偉達HGX A100上看到的PCB/電路方案一樣，只不過這次NVSwitch這樣的互聯方案換成了光子通路，芯片與芯片之間的互聯帶寬最高可達100Tbps。根據Lightmatter提供的示意圖，他們直接跳過了2.5D CPO和3D CPO的方案，轉為集成激光器件的3D CPO方案。

為了應對這股AI潮，并成功在未來將更多光子產品交付給客戶，比如大型云服務廠商、半導體公司等，Lightmatter在今年5月底開啟了C輪融資，最終成功從SIP Global、谷歌、HPE等企業獲得了1.54億美元的融資，為公司迄今以來最大的一筆融資。為了進一步提高其設計實力，Lightmatter還在去年招募了谷歌Tensor項目主導人以及英特爾數據中心封裝的主導人。

曦智科技

曦智科技作為光子計算的領頭廠商之一，于2021年底發布了其第二代光子計算處理器PACE。PACE采用了64x64的光學矩陣乘法器作為核心，整個處理器由一塊集成硅光芯片和一塊CMOS微電子芯片3D封裝堆疊而成。該結構下的PACE單個光子芯片中集成了10000多個光子器件，加上1GHz的時鐘頻率，據曦智科技的說法，PACE運行某些神經網絡算法的速度可達彼時高端GPU的數百倍。

而這僅僅是曦智科技在光子矩陣計算（oMAC）上的應用，為了進一步打破內存墻，他們需要在互聯技術上有所突破。近日，曦智科技發布了全新的大數據互聯解決方案，Hummingbird。Hummingbird是全球首個光子片上網絡（oNOC）處理器，專為特定領域的AI負載所設計。

Hummingbird PCIe板卡 / 曦智科技

在Hummingbird上，曦智科技為64個核心打造了一個低延遲的全通廣播網絡，加上64個發射器與512個接收器，Hummingbird提供了一個靈活配置的高密度光學拓撲結構。此外，Hummingbird采用了光學IC與電子IC共封裝進PCIe卡的方式，因此可以直接用于標準服務器中。曦智科技表示他們將在今年第三季度推出Hummingbird PCIe卡和SDK，并在今年的閃存峰會和HotChips上展示Demo和更多情報。

寫在最后

其實追求光子計算的原因并不僅僅只有突破計算或互聯瓶頸而已，在AI把計算量進一步拔高的當下，在維持性能擴張速度的同時控制功耗和碳排放已經變得越來越難了。要想解決這個問題，就不得不換一種出路，利用光子計算的結構來抵消晶體管的能耗。

固然光子計算芯片對于大部分半導體公司，還屬于和量子計算一樣夠不著的概念。但現在看來，隨著晶圓廠在硅光工藝上的成熟，EDA廠商逐漸完善的光電設計工具，光子計算依然是值得深入探索的新興技術領域。