芯片只依靠电子总会碰到“天花板”，这已经是业内共识，而新的技术正在悄悄改变芯片行业的底层逻辑。
01
新的“游戏规则”
中国在光计算领域又有了值得关注的新进展。不久前，中国科学院上海光学精密机械研究所（下简称“中国光机所”）研究员谢鹏带领年轻的团队，创新性地解决了“光芯片上高密度信息并行处理”的难题，成功研发超高并行光计算集成芯片“流星一号”，实现了“并行度大于100的光计算原型验证系统”。
很多读者可能对“光计算”“光芯片”以及“并行度大于100”这些术语还很迷茫，没关系，我们用一篇文章来解释中国光机所这项技术突破，到底在这个AI计算大爆炸的时代意味着什么。
AI的迅猛发展让底层算力供不应求，但无论是GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路），还是FPGA(）这类硬件结构升级，都还是利用传统的微电子技术来进行设计和制造的，主要的元器件就是晶体管和用于连接的金属线——这是著名的“摩尔定律”出现的背景。
1965年英特尔联合创始人戈登·摩尔预测，在集成电路上的晶体管数量每年都会翻倍，到1975年，工业界有能力在一个面积为一平方英寸(6.25平方厘米)的硅芯片上制造25万个元器件。
的确，在过去的几十年中，集成电路行业一直按照摩尔定律发展。从消费者视角来看，在价格不变的情况下，电路集成度每隔18-24个月便会增加一倍，性能也随之提升一倍。如今，台积电等制造商已经在冲击2纳米尺度的芯片。
微观视角下，随着晶体管数量和密度的不断增加，用于连接的电子线路已经复杂到难以想象的地步，摩尔定律的预测功能早已逐渐失效，运行的过程中也产生了越来越大的延迟和损耗。
除了在越来越小的“地基”上费尽心思“建高楼”之外，能不能把最基本的“建造材料”换一换？比如把普通晶体管，换成光学晶体管？不是不可以，但是难度太大，“流星一号”走的是另一条路。
02
解开光芯片迷雾
目前所说的“光芯片”其实模糊了两种技术，一种是光量子芯片，一种是光模拟计算芯片。它们虽然都涉及光学技术，但在原理、应用等方面存在显著差异，根本就是两回事儿。
简单说一下“光量子芯片”，现在量子计算的研究体系包括自然原子、离子阱、光子、核自旋、冷原子，以及超导量子比特等，其中超导的路线上最拥挤，而光子芯片也被认为是突破摩尔定律最有前景的技术之一。
光量子芯片其实是指，基于量子力学原理的、利用光子作为量子比特（qubit）载体，它能够实现量子叠加和量子纠缠等量子效应，从而实现理论上超强的并行计算能力。
问题是，哪怕光量子可以在室温中保持良好的量子相干性，光量子芯片通常也需要精密的光量子器件和复杂的控制系统，这类太先进以至于进展缓慢的案例我们见过太多。
而更有落地应用可能的，其实是利用光的一系列参数变化——如振幅、相位、偏振以及轨道角动量等——来实现信号处理，这就是我们本文主角：基于光学的模拟计算芯片。
这种芯片并不依赖量子效应，而是基于经典光学原理。一般是由化合物半导体材料所制造，通过内部能级跃迁过程伴随的光子的产生和吸收，进而实现光电信号的相互转换。这就是“流星一号”诞生的基础。
但这种光芯片并不是一种类似GPU、CPU通用芯片，而是专注于特定计算任务。相比于电子集成电路或电互联技术，光芯片展现出了更低的传输损耗 、更宽的传输带宽、更小的时间延迟、 以及更强的抗电磁干扰能力。
理想中的光芯片有个很特殊的优势，就是“存算一体”，因为存储、承载数据的光线，在输送时就是在做计算，“内存墙”不就消失了？当然这个理想状态就像一个“圣杯”，尚未实现。
03
打破“信息墙”的中国团队
至于中国光机所说的“超高并行度”要放在光计算系统中来理解。
而单个光芯片的算力峰值，是由并行度、矩阵规模和光学主频三个维度所决定的。并行度可以理解为有多少条道路，矩阵规模指的是每一条道路的承载量，光学主频意思是每辆车能跑多快，这三个维度当然都是越多越好。
在相同矩阵规模和光学主频的条件下，换言之，在不改变芯片硬件的情况下，“流星一号”能将单车道的公路改造成可并行通行百辆车的超级公路，进而大大提高单位时间内的吞吐量。
公开的研究成果表明，并行度一增加，信号路径差异和累积的时延差的控制难度会呈指数级增长，反过来会阻碍光信号处理能力。因此，大部分研究团队只能实现并行度在10-50的光计算。这也是学界所努力突破的“信息并行度墙”，即光计算的道路上造成拥堵的技术瓶颈。
“流星一号”的突破就像是在芯片上成功建造了超多车道，还建设了“智能交通调度（光交互）”，打造出精确协同、高效集成的全新“光速超级公路系统”，从而让信息得以以前所未有的规模和效率并行奔驰。
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编辑｜张毅
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