10 月 25 日，由中國工程院、中國光學(xué)工程學(xué)會主辦的 “第二屆未來技術(shù)與顛覆性創(chuàng)新國際大會暨第 310 場中國工程科技論壇” 在杭州市盛大召開。

這是一場業(yè)內(nèi)頂級峰會，大會開幕由中國工程院工程管理學(xué)部胡文瑞院士進(jìn)行主持，中國工程院原副院長、本次大會主席杜祥琬院士，第十三屆全國人大常委、環(huán)資委副主任委員、中國工程院原副院長趙憲庚院士，及阿里巴巴技術(shù)委員會主席王堅院士在內(nèi)的多名國內(nèi)外知名學(xué)者、院士蒞臨參加。 本次大會匯聚全國八百余位專家學(xué)者和代表到會，上萬人在線參與直播觀看，會議主要圍繞對經(jīng)濟發(fā)展和社會進(jìn)步有重要作用和深遠(yuǎn)影響的未來技術(shù)、顛覆性創(chuàng)新主題進(jìn)行大會學(xué)術(shù)交流。

并針對電子信息、未來芯片、能源、人工智能和生物信息等五大重點方向舉行專題學(xué)術(shù)研討，以及國際對接交流。 其中，涉及到光學(xué)、計算機科學(xué)、芯片制造等多個科學(xué)技術(shù)門類的 “光子芯片”，因為其前瞻性和對當(dāng)前世界格局的顛覆性潛力而備受矚目。 來自麻省理工學(xué)院的納米光學(xué)先驅(qū)、“麥克阿瑟天才獎” 獲得者馬林?索利亞奇（Marin Solja?i?）教授、及源自麻省理工學(xué)院的光子計算硬件開發(fā)公司曦智科技（Lightelligence）聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 沈亦晨博士就 “光子芯片” 技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用在主論壇作了精彩演講，現(xiàn)由 DeepTech 整理如下。

由于疫情的原因，Marin 教授本人沒有到場，而是以視頻的方式詳細(xì)介紹了光計算產(chǎn)生的背景、技術(shù)優(yōu)勢和演進(jìn)歷程。本部分內(nèi)容絕大部分整理自 Marin 和沈亦晨的演講，并適當(dāng)作了補充。

光計算 —— 從概念到產(chǎn)品 隨著時代的發(fā)展，諸如阿里巴巴這樣的公司，擁有了越來越多的數(shù)據(jù)。人們可以基于此建立強大的人工智能模型，但與此同時，對計算機算力的要求也水漲船高。 過去，硬件能力按照摩爾定律持續(xù)增長，算力方面的瓶頸還沒有那么明顯，但顯然現(xiàn)在這個時刻，它開始 “失效” 了，硅基芯片開始逐漸到達(dá)物理極限，人們必須尋找更新、更高效的計算方式。 同時，超高算力的計算機在能耗方面的問題也日漸凸顯。

太湖之光的功率是 1.5 萬千瓦時，大于 1.5 萬臺空調(diào)的能耗；而人腦工作一天只需要一個漢堡包。這是六個數(shù)量級的差距，或許這說明計算這個過程并不一定需要耗費如此巨量的能源。因此，嘗試不使用硅基芯片，或者說不使用電子計算是一個可能的方向，于是 Marin 結(jié)合前期的研究，提出了光計算設(shè)想。 現(xiàn)有的研究已經(jīng)證明，光計算在處理某些問題時，能力明顯優(yōu)于電子運算，例如“矩陣乘法”，使用光可以基本上零延時、零能耗完成。 而矩陣乘法對人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常重要。

實際上，很難找到比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加依賴矩陣乘法計算的實例了。 這并不是 Marin 他們的獨創(chuàng)，早在 1987 年便有人發(fā)表了此類論文，奈何當(dāng)時并沒有比較合適的應(yīng)用領(lǐng)域，所以后來逐漸沉寂，但現(xiàn)在人工智能興起，到了它煥發(fā)第二春的時候，因此為 “使用光計算矩陣乘法” 這一過程開發(fā)專門的硬件變得順理成章。

以 Marin 的博士生沈亦晨為首的幾名學(xué)生，在幾年前承擔(dān)了這個任務(wù)，他們很快發(fā)現(xiàn)這個路徑是可行的，并且前景廣闊。 光計算最基礎(chǔ)的光學(xué)元件名為 MZI（馬赫－曾德爾干涉儀），它本來用作觀測從單獨光源發(fā)射的光束分裂成兩道準(zhǔn)直光束之后，經(jīng)過不同路徑與介質(zhì)所產(chǎn)生的相對相移變化。

圖 | 集成在芯片中的單個 MZI 實物圖

基于目前的科技水平和制造工藝，已經(jīng)可以做到在一個芯片上集成數(shù)萬個這種光學(xué)設(shè)備。并且由于它的生產(chǎn)過程可以重用 CMOS 電子設(shè)備的技術(shù)，所以價格也相當(dāng)?shù)土＃▉碓矗宏刂强萍迹?在矩陣乘法中，MZI 的計算原理可以通俗地解釋為，它有兩條 “手臂”，通過某種方式改變兩條手臂的光程，以此來改變光通過兩條手臂之后相互干涉的結(jié)果。

圖 | MZI 矩陣乘法原理圖

具體流程是，進(jìn)入 MZI 的相干光首先分為兩部分，每半部分的相位調(diào)整不同。將具有不同相位的信號組合會導(dǎo)致相長或相消干涉，從而有效地調(diào)節(jié)通過 MZI 的光的亮度，該調(diào)節(jié)過程可被視為乘法運算。而當(dāng)兩道光線相遇，信號被有效地加在一起，即完成了一次光 MAC（Multiply-accumulate 乘積累加）。 目前的實驗證明，光計算實現(xiàn)人工智能的識別率已經(jīng)非常接近于傳統(tǒng)的電子計算機，并且仍然存在非常大的改進(jìn)空間。

圖 | Marin 教授展示的實驗結(jié)果

最讓人興奮的地方在于，整個計算過程是瞬時無能耗的，并且光計算的時鐘周期可以比電子計算機提高約 100 多倍。 短期內(nèi)，光子計算機作為一個整體與電子計算機基于通用 Benchmark，在相同的節(jié)點之下，前者大概領(lǐng)先后者 5 到 10 倍，在一些特定算法（如退火），光子計算機可以達(dá)到百倍的提升。

“光子芯片” 發(fā)展時間表 2016 年，沈亦晨和導(dǎo)師 Marin 在 MIT 實驗室初步驗證了光子計算芯片的可行性。研究成果于 2017 年 6 月發(fā)表在頂級期刊 Nature Photonics，并榮登封面。

2017 年曦智科技成立，2019 年初，他們發(fā)布了全球首款光子芯片原型板卡。

2020 年，曦智科技已經(jīng)打造了一支近 80 人的精干研發(fā)團隊，并與全球領(lǐng)先的晶圓廠、封裝廠產(chǎn)線達(dá)成戰(zhàn)略合作，全部準(zhǔn)備工作基本就緒。云計算服務(wù)商、運營商、金融集團等將成為曦智科技的第一批客戶。

目前，曦智科技的光計算芯片由一個電子芯片和光子芯片垂直堆疊組成。沈亦晨說道，未來的光計算系統(tǒng)中，較大可能短期內(nèi)離不開一塊電子芯片，光子芯片可以理解為電子芯片的 “地鐵”，它幫助電子芯片分擔(dān)包括線性計算、數(shù)據(jù)傳輸、內(nèi)存讀取這些相對耗時的操作。

最大的挑戰(zhàn)來自于對于光計算芯片上光學(xué)器件密度的提升。以目前的科技水平和制造工藝，曦智已經(jīng)可以做到在一個芯片上集成數(shù)萬個基礎(chǔ)光學(xué)器件。 未來與展望 從 2017 年論文發(fā)表，到 2021 年第一代商用產(chǎn)品落地，看似短短的幾年時間，其實是沈亦晨和團隊星夜兼程的結(jié)果。 他說，未來曦智的光電芯片會做成 PCIe 板卡，集成到云計算服務(wù)器中，為需要算力的場景如城市大腦、自動駕駛、智慧金融、新材料、藥物研發(fā)等提供強大支撐。

如果人工智能是一個擁有無限潛力開疆拓土的機器，那么高算力芯片將成為最核心的發(fā)動機。 光計算芯片將突破摩爾定律和電子芯片物理極限，大幅降低芯片能耗，讓云計算機房擺脫對能源的依賴和帶來更長的續(xù)航。同時，光子芯片有望幫助我國擺脫對先進(jìn)制程技術(shù)的依賴，讓低制程、高性能成為可能，一改當(dāng)前的被動局面。 最后，光子芯片技術(shù)究竟顛覆的是什么？

“首先，光子芯片提供了全新芯片設(shè)計架構(gòu)思路，從把更多的處理同一任務(wù)的器件放在一起，到利用光學(xué)芯片作為傳輸，徹底顛覆原有的設(shè)計理念；此外，光子芯片激發(fā)人們對芯片性能極限的思考：當(dāng)芯片性能極限不再受到工藝制程的限制，那么光子芯片的極限到底是什么？這種性能極限的突破對于應(yīng)用場景意味著什么？這可能將會啟發(fā)出更多新的想法。” 沈亦晨的話給光子芯片的發(fā)展留下了無窮的想象空間，也對會議主題作出了回應(yīng)。

1996 年獲得麻省理工學(xué)院物理學(xué)和電氣工程學(xué)士學(xué)位，1998 年獲得普林斯頓大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位，2000 年獲得物理學(xué)博士學(xué)位。2005 年，他成為麻省理工學(xué)院物理學(xué)教授。2008 年，他被授予麥克阿瑟獎，這是一個 “不附帶任何條件” 的獎項，非官方稱之為 “天才獎”。他的主要研究興趣是人工智能以及電磁現(xiàn)象，重點是納米光子學(xué)，非線性光學(xué)和無線電力傳輸。他是 200 多篇論文和 100 多項美國專利的合著者。

曦智科技成功開發(fā)出世界第一款光子芯片原型板卡，并且用光子芯片運行了 Google TensorFlow 自帶的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理 MNIST 數(shù)據(jù)集，整個模型超過 95% 的運算是在光子芯片上完成。光子芯片處理的準(zhǔn)確率已經(jīng)接近電子芯片（97% 以上），另外光子芯片完成矩陣乘法所用的時間是最先進(jìn)的電子芯片的 1% 以內(nèi)。 -End-

原文標(biāo)題：“納米光學(xué)先驅(qū)”師生檔詳解光計算，全球首款商用光子芯片即將問世

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