- 換道超車 光芯片的能與不能
- 2023年11月07日來源：北京商報
提要：在采訪中米磊說，任何一種技術取得突破，都需要長期的積累和投入，以及更長時間的轉化和落地。“當然，這些都是一些實操的問題，只要有需求，很多技術和細節都能夠慢慢解決，我們不用過于擔心量產或者其他的問題，從長遠看，有需求拉動的話，這些都不是問題。”
“集成光路將是半導體領域60年一遇的‘換道超車’。”近日，我國首份光子產業白皮書《光子時代：光子產業發展白皮書》(以下簡稱《白皮書》)在2023全球硬科技創新大會上發布。前言的最后一段，寫下了這樣一句話。
2023年，乘風大模型浪潮，作為原動力的算力成為全球焦點。但當英偉達以“賣鏟人”身份賺得盆滿缽滿的時候，危險的信號也已時時預警：一面是新一輪人工智能掀起全球算力貼身“肉搏”的緊迫現實，一面是電子芯片摩爾定律接近失效、高耗能、低性能情況越發突出的力不從心。
“你相信光嗎？”幾年前的語境下“光”是光伏，現在成了光芯片。重壓之下，傳統芯片捉襟見肘，但這束光能否照進現實實現曲線救國，仍需要技術和時間的驗證。
光的世紀
“科技革命沿著‘機-電-光-算’的邏輯推演，21世紀將是光的世紀。”在綜述部分，《白皮書》就做了這樣一個預判。
2023全球硬科技創新大會平行論壇——2023光子產業發展暨硬科技成果轉化論壇上，《白皮書》由中科創星創始合伙人、陜西光電子先導院執行院長米磊博士發布。而在2016年，米磊就曾提出過一個“米70定律”，他認為，光學技術會是未來一項非常關鍵的基礎技術，其成本會占到未來所有科技產品成本的70%。
相比電子，光子的優勢顯而易見：傳輸信息時具有極快的響應時間，信息容量比電子高3-4個量級，具有極強的存儲、計算能力，極強的并行、互聯能力，以及超低的能耗表現。
這些優勢讓光子在信息產業迸發出了巨大的應用價值，聚光燈之下，光子芯片的時代同樣到來了。
近年來，隨著人工智能時代的到來，對算力的要求也水漲船高，但電子芯片已經逼近物理和經濟成本的極限，以至于摩爾定律失效的討論越來越多。進入2023年，大模型浪潮更在硬件供應和算力需求暴漲的錯配下引發了“算力荒”，傳統電芯片越來越捉襟見肘。
而光子芯片不僅能夠對現有電子芯片性能進行大幅度提升，解決電子芯片解決不了的功耗、訪存能力和計算機整體性能等難題，還可以在信息的獲取、傳輸、處理等領域催生眾多新的應用場景。
在接受北京商報記者采訪時，米磊直言，人工智能時代是由算力支撐起來的，光子芯片就是下一代算力中競爭力顯著的技術，且已經得到大廠驗證，趨勢非常明顯。
“從這個角度判斷，下一個時代將是光芯片和電芯片的融合”，米磊稱，硅光技術能夠有效提升GPU的整體性能、大幅降低其功耗，有效解決目前的算力瓶頸，“也就是說，下一代算力很可能會是光子計算甚至量子計算”。
有望突破算力天花板
9月中旬，芯片圈傳來了個大消息。臺積電將與博通、英偉達等客戶共同開發硅光子技術，計劃于明年下半年開始接受訂單，預計在2025年實現量產。外界的評價是：有望突破算力天花板，成為下一代AI算力的“革命性技術”。
對于傳言的真實性，北京商報記者聯系了臺積電，但截至發稿未收到回復。不過有業內人士告訴記者，事情本身是確定的，只是其中細節非常多，外界信息并沒有那么準確。
光電芯片從業者李樺(化名)對北京商報記者分析稱，臺積電宣傳的硅光技術，就是利用硅材料的優勢，將硅基光電芯片和集成電路做系統集成，提升速度。
光子與電子的結合，被視為破解算力困境的“法寶”。特別是在國內市場電子芯片復雜、被動的處境之下，一個更迫切的問題擺在了面前：當下一輪全球科技競爭很可能聚焦在底層算力上，光子芯片能否在關鍵時刻頂上來？
事實上，理解光子芯片對于算力的跨越式支撐，其中還存在著一個概念上的“混淆”。
在接受北京商報記者采訪時，洛微科技CTO孫笑晨指出，在提升AI計算方面，光電芯片可以在兩個關鍵點發揮作用，其一是在神經網絡計算本身起到加速器的作用，其二是通過芯片間更加密集的互聯，增加數據傳輸帶寬，從而在系統層面提高AI計算的整體性能。
“AI的大規模應用，對數據中心的算力提升有了很大的需求”，李樺稱，這里的算力指的是單位能耗下的算力，一味增加CPU數量可以提升整體算力，但是會帶來巨大的能耗。硅光技術的發展，可以提升數據中心的信息傳輸速度，并大幅度降低能耗，進而提升單位能耗下的算力。
李樺總結稱，目前在光通信領域，光電芯片只是提升數據傳輸效率，數據的計算依然依靠集成電路來完成。
長春理工大學科學技術研究院常務副院長蔡紅星也對北京商報記者提到，雖然在一些細分領域，光電芯片已經能夠處理一些算法固定、流程簡潔的計算，不過其成熟度遠不如電子計算，尤其是在多元化的需求以及通用的人工智能計算領域，依然有賴于傳統的電子計算。
但比起跟計算本身較勁，光芯片在互聯方面發揮的作用很可能起到“曲線救國”的作用。
孫笑晨表示，當AI模型快速增大，對訓練方面的并行和數據帶寬需求越來越高，就需要芯片間進行更高效的互聯以便提高整體性能，這種互聯包括計算卡之間的互聯、芯片間的互聯以及芯片組內部計算和存儲單元的互聯。由于在帶寬、功耗及速度方面的絕佳優勢，光互連成為解決帶寬需求的關鍵所在。
“這是一個完全可以預見的市場，在光互連模組和芯片方面，中國廠商也具備足夠技術實力和市場優勢。如果在這條路線上發力推動甚至先落地的話，國產AI計算很可能就會在整體上達到一個有競爭力的程度。”孫笑晨補充稱，當下在提高AI計算能力方面，美國的主要技術思路仍然聚焦在了提高芯片本身性能上。
在光通信領域，光模塊扮演著光、電信號相互轉化的關鍵角色。根據LightCounting數據，2022年全球光模塊企業TOP 10中，中國企業已占據7席，其中中際旭創等企業已實現800G高速光模塊批量出貨。
計算“蹺蹺板”
在業內看來，臺積電聯合客戶開發硅光技術，瞄準的就是光通信在芯片互聯方面的巨大潛力。“在光通信領域，光電芯片在數據中心上的應用，已經占據了一半的市場份額。”有業內人士說。
但從長遠角度來看，在互連上的應用很可能會是光電芯片的“小目標”，其真正的星辰大海，仍然要落在計算本身。
據了解，一個巨大的AI模型中，每一層網絡都需要進行矩陣運算，一個大矩陣還可能需要拆成幾個小矩陣進行計算。也就是說，在大模型中，矩陣乘加運算是一個反復、循環的計算過程，每次循環，矩陣上的元素權重都會被更新。
“與電子相比，光的矩陣乘加運算非常快，但一涉及到權重的更新，光的速度就會變慢。”
孫笑晨稱，從實際情況來看，光計算的瓶頸其實并沒有卡在計算上，而是卡在了矩陣運算更新參數的階段，“這就像是一個蹺蹺板，解決了一部分問題，另一部分問題又翹起來了，導致無法從整體上實現跨越性的性能提高”。
這也解釋了為什么光在數學運算領域首先瞄準的方向是大模型的推理，而不是訓練。因為訓練需要海量數據的輸入，不斷重復計算動作時，效率上的問題就會更加突出。
目前業內普遍認同，光互連會比光計算先一步落地。孫笑晨認為，在光互連領域，要實現比較有競爭力的結果，也需要產業界整體的認可和合作，從產業鏈的角度、整個系統的角度合力進行技術攻關和商業落地。
李樺則將關注的重點放在了光電芯片整體的規模上。他提到，與集成電路市場相比，當下光電芯片市場體量很小，這也導致了從事光電芯片的企業，尤其是以生產線為主的企業，單純做光電芯片的話，無法養活這條生產線，進而導致其無法投入更多精力做研發。
此外，如果單純聚焦在光通信領域，體量也仍然大不起來，再加上短期內光計算體量很難出現大幅提升，除非出現更多應用場景，比如傳感方面有更多的應用，可能才會解決這個問題。
在新技術的發展過程中，需求的作用不可忽視。
在采訪中米磊說，任何一種技術取得突破，都需要長期的積累和投入，以及更長時間的轉化和落地。“當然，這些都是一些實操的問題，只要有需求，很多技術和細節都能夠慢慢解決，我們不用過于擔心量產或者其他的問題，從長遠看，有需求拉動的話，這些都不是問題。”
事實上，《白皮書》的開篇就做了這樣一個結論：“對我國而言，既要在電子芯片領域盡快補短板，也要盡早在光子芯片等新賽道布局發力。雙管齊下，抓住新一輪科技革命和產業變革的機遇，未來才有望實現‘非對稱趕超’。”
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