來源:Laser Focus World
Keren Bergman在 IEEE 第 74 屆電子和元件技術會議 (ECTC) 上,進行了一次主題演講,介紹了將光子芯片與電子端、計算和內存以及計算系統邊緣的其他組件更緊密結合的不同技術和方法。我們有幸與Keren Bergman進行了一次對話。
我們知道光學對于通過移動數據進行通信非常有用,但我們如何能將光子學應用于各種規模的計算系統(從片上系統到大型計算機)中?以及,將數據移動引入光學領域進行計算的最佳方法是什么?
這些問題正是美國哥倫比亞大學電氣工程教授兼綜合科學與工程中心科學主任Keren Bergman目前在光學、光子學和計算交叉領域探索的眾多問題中的兩個。
將光子學引入計算系統的推動力很大程度上是受到機器學習中人工智能(AI)應用的寒武紀式大爆發的影響,因為全球大多數數據中心都在運行 AI 應用程序。
Keren Bergman表示:“過去十年,我們在光通信領域取得了巨大進步。以前,我們主要將光通信用于長距離光纖系統。但近期取得的進展正在實現芯片上光學元件的集成(以硅光子的形式),并將光學接口從電子平面帶到光學平面,甚至到芯片。”
而這也帶來了一些機遇:光學接口是否可以連接到計算機芯片和內存芯片,實現這些計算機系統內的光通信?
Keren Bergman表示:“這是一個非常有趣的研究/技術問題,這一問題的出現主要是由于人工智能在計算方面的主要驅動力,以及在光子學方面,基于在芯片上集成光子而建立的龐大生態系統”。
設計工作
光子為千萬億次級系統(每秒進行千萬億次計算)甚至百億億次級系統(每秒進行千萬億次計算)帶來的最大好處之一是,它有可能在系統內傳輸更多的通信帶寬。
如今,在電子領域內移動數據受到限制,是因為高帶寬通信“損耗很大,需要指數級增長的電力來移動越來越多的數據”,Keren Bergman表示。“轉向光域的原因在于我們可以以更高的能源效率做到這一點——以更低的能耗在遠距離傳輸數據。而且在芯片上的每條線路和引腳內,我們可以插入更多帶寬,因為光子本質上是玻色子,不會相互干擾。”
密集排列的電子系統往往會面臨產生串擾、干擾及其他問題。但在光域中,數據可以在不同的顏色、波長或通道上進行調制,并且所有數據都在同一根電線、光纖或波導內共同傳播,而不會相互干擾。它能夠為芯片騰出更多單位面積/單位長度的帶寬。
“光學在這里提供了兩個優勢:我們可以獲得非常高的帶寬密度——大約每毫米數兆兆位,”Keren Bergman表示。2“它還能以低于皮焦耳每比特的能量將數據傳輸到數百米或數公里之外。”
那面臨的挑戰是什么呢?那就是將這些光子芯片與電子端、計算和內存以及計算系統邊緣的其他組件共同封裝或共同集成。
解決這個問題的一種方法是盡可能以最有效的方式對光學鏈路和電子器件進行共同設計。“從光學角度來說,有很多波長可供選擇,” Bergman說。“它們是由光梳產生的——一束激光可以同時高精度地產生 100 多種不同的顏色。”
這就引出了一個問題:每個波長通道的正確數據調制頻率是多少,才能與該接口電氣端的正確數據頻率相匹配?
“這些都是重要的設計問題,” Bergman說,“其他問題則與封裝有關。” 光子芯片由硅制成,因此看起來就像電子芯片。我們如何將其封裝在一起,以便與電子端對接?有多種方法可以增強集成度,例如 3D 集成,甚至是單片集成,其中光子和電子共存于同一芯片內。”
解決共封裝的高溫問題
研究界和業界正在思考如何將這些不同技術(光子和電子)組合在同一個異構封裝中。其中兩個關鍵問題與高溫有關:我們如何冷卻封裝?我們如何保持一定的溫度以實現最佳性能?
光子是一種熱敏感技術,“如果光子芯片的溫度發生變化,其折射率也會發生變化,” Bergman解釋道。“我們要讓光子芯片適應溫度變化——因為溫度變化來自周圍環境和接口的電氣端。”
在3D封裝中,電子端產生的高溫會影響光子芯片的性能,因此了解熱環境并進行補償/設計至關重要。
“我們可以通過多種方式實現這一目標,” Bergman說,“有一種方法是采用閉環電路,即使溫度發生變化,也能保持光子芯片的工作點。另一種方法是將光子芯片設計得盡可能無熱相變。”
這些方法本質上可以補償溫度變化。“一種材料的溫度會隨著折射率的變化而朝一個方向改變,而另一種材料的溫度會朝相反的方向改變——這為我們設計光子芯片提供的一種內在魯棒性,”Bergman補充道。
電子器件才是問題所在
稍微擴大范圍,深入當今的系統內部,“我們在3D中擁有非常好的電子連接,并且內存和圖形處理單元 (GPU) 之間也有電子芯片,” Bergman說。
雖然這種連接在能耗和帶寬方面表現良好,但電子器件的問題在于,當需要在系統內移動數據時,會消耗大量的能源,而且帶寬可能會下降多達兩個數量級。
將光子像接口一樣引入芯片可以使整個系統的通信更加流暢,從而完全消除系統內當前存在的兩個數量級的錐度。
“它將大大加快應用程序的執行時間以及我們設計系統的方式,” Bergman說。“將光子納入系統不僅僅是一種技術替代,它還能讓我們將人工智能系統的性能提高幾個數量級,同時保持能耗不變。我們可以改變能源消耗的曲線。”
轉折點
我們已經到達了一個轉折點,目前光子仍然比如今的電子互連基礎設施更昂貴——因為制造業和整個半導體生態系統比光子成熟得多。
“各個公司希望將這些系統商業化并加以部署。然而盡管能源和性能很重要,但在實際系統和項目中,成本最終還是最重要的。因此,我們陷入了兩難境地:我們能否將光子引入完整的制造模式,從而實現大規模生產,最終降低成本?”
Bergman對我們實現這一目標持樂觀態度,因為計算方面的供應商要么已經開發了,要么正在探索共封裝光學/光子學項目,因此這一目標確實指日可待。“但我們還沒有完全實現,”她表示。
未來可期
未來光子學顯然將實現超大規模計算及其他計算。對于電氣版本的連接性而言,擴展將意味著“我們基本上需要一座核電站來滿足系統的電力消耗,” Bergman說。“這就是為什么結束能源消耗曲線并實現未來系統的可擴展性如此重要。”
Bergman 及其同事還致力于將靈活性融入到互連之外的通信系統中,以確保交換機也具有波長選擇性,使系統能夠適應特定應用的通信性質。
“這種靈活、適應性強的互聯互通是我們正在研究的另一個振奮人心的領域,這一領域是增加波長域之外的帶寬,探索空間/模態域,因此對于每個波長,你也可以在該顏色或波長內擁有正交獨立的空間模式,” Bergman說。“當它增加時,它就會形成一股波,從而進一步增加帶寬密度。”
拓展閱讀
1. A. Rizzo et al., Nat. Photon., 17, 781–790 (Jun. 2023).
2. A. Rizzo et al., IEEE J. Sel. Top. Quantum Electron., 29, 1–20 (Feb. 2023).
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