光子芯片
——效率更高、能耗更低

Mitch Leslie

Senior Technology Writer

計算機早已是世界能耗巨頭，且隨著越來越多耗電量大的人工智能（AI）投入使用，計算機的能源需求也將飛漲[1]。在各方努力降低AI 耗能和環(huán)境影響的進程中，美國馬薩諸塞州波士頓的初創(chuàng)公司Lightmatter宣布，已經(jīng)研究出一種用光進行運算的芯片，耗電量只有同等級電子芯片的六分之一（圖1）[2]。其他公司也在為AI、自動駕駛汽車、量子計算等應(yīng)用研發(fā)相似的光子芯片[3-4]。

圖1.波士頓Lightmatter 公司所開發(fā)的Envise 光子芯片將用于加速AI 的深度學(xué)習(xí)。該公司稱一組服務(wù)器若使用該芯片，其所消耗的電量將大幅降低，而其每秒執(zhí)行的推理次數(shù)將是競爭對手開發(fā)的服務(wù)器的三倍以上。來源：Lightmatter（公共領(lǐng)域）。

最近幾十年計算機能耗飛漲。研究人員估計，目前數(shù)據(jù)中心所耗能源占全世界能源的1%[5]。僅谷歌一家公司每年就耗費了12 TW·h 以上的能源，比斯里蘭卡整個國家耗費的能源還要多[6]。比特幣以及其他種類加密貨幣的挖礦活動自2009 年興起，現(xiàn)在耗費的電量也越來越多[7]，最新官方估計比特幣挖礦每年耗費電量達121 TW·h[8]。AI也是耗電大戶[9]，特別是其中的深度學(xué)習(xí)、面部識別等功能所必需的深度學(xué)習(xí)算法。訓(xùn)練這些算法時，需要處理大量數(shù)據(jù)，也就相應(yīng)地需要耗費大量電力，并可能產(chǎn)生巨量二氧化碳[9]。一項研究估計，深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練所需能源相當(dāng)于一輛汽車在其使用壽命內(nèi)所耗盡的能源總量[2]。

各個公司也采取了多種方式抑制能耗并減少計算機計算對氣候產(chǎn)生的影響。例如，數(shù)據(jù)中心能效得到了有效提升。2010—2018年數(shù)據(jù)中心能耗僅上升了6%，算力則提升了6倍[5]。但是使用光子而非電子的光基集成電路在降能耗上表現(xiàn)更為出色。

這些電路能耗如此之低，歸功于光的性質(zhì)。當(dāng)電子通過晶體管和其他傳統(tǒng)集成電路元件時，會遇到阻力并產(chǎn)生熱量。隨著設(shè)計者不斷將各種元件添加到芯片上，芯片產(chǎn)生的熱量自然會升高。電子這一特性甚至成為了微型芯片性能提升的障礙[10]，同時也是計算機能耗如此之高的主要原因[11]。舉個例子，數(shù)據(jù)中心40%的能耗都用于散熱[12]。相較之下，一個光子芯片不存在電阻問題，因為由鐳射產(chǎn)生的光子能快速通過波導(dǎo)、調(diào)制器、反射器等原件陣列。因此，光子芯片產(chǎn)生熱量更少，能耗也更低。

光子芯片計算速度也更高。在光基設(shè)備中數(shù)據(jù)以光速移動，比普通電路中電子移動速度快10 倍。美國馬薩諸塞州劍橋市麻省理工學(xué)院的電子工程學(xué)和計算機工程學(xué)副教授Dirk Englund 說道：“物理學(xué)使我們有了如此巨大的收獲?！彼€稱，光子芯片能將處理速度提升6~7 個數(shù)量級。

在電路上用光子代替電子這一設(shè)想由來已久。20 世紀六七十年代，研究者就已經(jīng)開始開發(fā)光子芯片了。那時候，部分專家預(yù)計光子芯片會像傳統(tǒng)集成芯片一樣迅速微型化[13]。至1990年，美國新澤西州茉莉山的貝爾實驗室就制作出了光子計算機的原型機。該原型機能使用光進行計算[14]。但是光子芯片發(fā)展步伐從未追上電子芯片。Englund說，其中一個原因就是雖然工程師能將電子元件縮小，讓一個芯片上集成數(shù)十億元件，但是他們不知道怎樣才能將光子元件也縮小到如此地步?！叭昵?，人們還難以讓光子元件足夠緊湊。”

自此以后，光子設(shè)備制造方法也不斷優(yōu)化，使得光子元件也越來越小。例如，微型版的馬赫-曾德爾干涉儀（Mach-Zehnder interferometer）是有希望制造出來的。馬赫-曾德爾干涉儀是Lightmatter 公司制造新型芯片的關(guān)鍵元件，其能分離光束，由此使設(shè)備執(zhí)行矩陣乘法計算[15]。但是光子芯片上的元件數(shù)量仍遠遜于電子芯片。加利福尼亞大學(xué)圣塔芭芭拉分校電子與計算機工程及材料學(xué)教授John Bowers 稱，當(dāng)前光子芯片元件數(shù)量也只是一萬出頭。但是經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，光子集成電路已經(jīng)集成了各種元件，其中就包括可以通過光纖通信的收發(fā)器。

現(xiàn)在，性能更強的光子芯片也陸續(xù)商業(yè)化或進入研發(fā)階段。研究人員正在研發(fā)的光子集成電路能夠處理激光探測及測距系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)用于自動駕駛汽車[3]。加拿大多倫多的一家公司Xanadu 2021年所公布的光子芯片可幫助研發(fā)量子計算機，與其競爭對手不同，應(yīng)用此類芯片的計算機將無需極低溫工作環(huán)境[4]。

光子芯片將為AI 帶來突破式發(fā)展，不只因為其極高的運行速度和低能耗。Englund說，光子芯片可以輕松運算矩陣向量乘法，同時支持深度學(xué)習(xí)。而且，傳統(tǒng)集成電路無法勝任的線性代數(shù)計算，對光子芯片來說也不在話下。

數(shù)家公司都在為AI 開發(fā)光子芯片，其中就包括位于波士頓的Lightelligence 公司[16]。然而，Lightmatter 公司的Envise芯片是最接近商業(yè)化的。公司稱該芯片相比當(dāng)前頂尖電子芯片快10 倍，且能耗只有后者的15%。不過還沒有第三方對這些數(shù)據(jù)進行核驗[2]。Lightmatter公司計劃將在一個刀片服務(wù)器中使用16 個芯片，組成一個數(shù)據(jù)中心專用AI 計算機，并在2021 年下半年與消費者見面[2]。當(dāng)然這種設(shè)備并非只采用光子芯片，它也包含電子芯片。Bowers 認為：“Lightmatter 公司的產(chǎn)品是一個巨大的進步?！?/p>

光子芯片同樣可以幫助其他計算機領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)能耗降低。比如，部分專家認為這類設(shè)備能夠抑制加密貨幣挖礦的能源需求[17]。然而，這些光子芯片也有局限性。En‐glund 說，首先，研發(fā)光基內(nèi)存極為困難，只能采用傳統(tǒng)電子芯片為Envise 提供內(nèi)存[2]。此外，光子芯片是模擬計算，計算精度可能比不上電子芯片[15]。因此，Light‐matter 公司所售刀片服務(wù)器的主要賣點是“加速器”，用于幫助受過訓(xùn)練的AI算法運行。

此外，AI 研究人員稱他們很高興能馬上拿到光子芯片進行測試。Englund說：“我們馬上就能看到比較結(jié)果，見識到光基設(shè)備有多強大?！?/p>