美媒：中国科学家找到了美国无法认可的大规模生产光学芯片的方法

前言

在这个信息飞速传播的时代，科技的发展已经深刻地改变了我们的生活，作为科技的核心产物之一，芯片更是扮演着举足轻重的角色。

受制于外部的技术封锁和供应限制，我国的芯片产业一直在追赶的路上，这一次，一颗名为“钽酸锂”的“璀璨新星”，能为中国的芯片产业带来一线生机，也让我们看到了科技自立自强的生动实践。

光电子集成器件：传递海量数据的神经

在当今这个信息爆炸的时代，无论是生活还是工作，我们都需要处理和传输大量的数据，能够支撑这一切的，正是光通信技术。

光通信技术，好比是一条无形的高速公路，可以在瞬息万变的网络世界中，将海量的数据快速、稳定地传递到目的地，其中的“幕后英雄”，就是光电子集成器件（PIC）。

PIC，可以将光学器件、电子器件和光纤等元器件集成在一起，实现光信号的发射、调控和接收，它是光通信技术中至关重要的一环，直接影响着通信的速度和稳定性。

受制于技术瓶颈：PIC难以大规模应用

PIC在光通信技术中有着举足轻重的地位，受制于昂贵的材料和制作工艺上的技术瓶颈，PIC一直以来都难以实现大规模的应用，这也让光通信技术的发展受到了一定的制约。

要解决这一难题，就需要在PIC的制作材料和工艺技术上有所突破，寻找更加适合的材料，以及能够降低制作成本的工艺技术，这一次，中国科研人员的目光，就投向了钽酸锂这一“超级材料”。

钽酸锂：为PIC的制作“量身定做”的材料

钽酸锂，是“进阶版”的铌酸锂，在光学性能上不仅优良，在成本控制和加工工艺上，也有着极大的优势，它几乎就是为光学器件所量身定做的“超级材料”。

正是看中了钽酸锂的优异性能，中国科研人员开始尝试将其应用到PIC的制作中，要想成功制作出钽酸锂的PIC，并不是一件容易的事，会涉及到许多“细活”，光刻和蚀刻技术等方面的难题。

面对重重困难，中国科研团队并没有退缩，是一次次进行实验，攻克一个又一个的难关，最终，成功地将钽酸锂应用到了PIC的制作中，制作出了井格结构的器件，他们如同在微观世界中雕刻艺术品，每一个细节都彰显着匠心和智慧。

钽酸锂的应用前景：为科技发展插上翅膀

有了钽酸锂的成功制备，也意味着PIC的制作材料迎来了一次革命性的升级，以后的PIC将会具有更低的信号损耗和更高的传输效率，这对于光通信技术的发展来说，是一件“大喜”事，也会为5G、云计算等领域的发展提供有力的支撑。

钽酸锂还具有优异的非线性光学性能，在激光技术和光子计算领域有着广阔的应用前景，可以说，它为我国的科技发展插上了一双“翅膀”，将来可以在国防、科研等多个领域中发挥重要作用。

结语

面对科技发展中的重重困难，中国科研人员始终坚持自主创新的步伐，他们用智慧和汗水，一次次书写着科技发展的辉煌篇章，钽酸锂的成功之备，也为我们彰显了科技自立自强的生动实践。

它告诉我们，在科技发展的征途上，会有很多的困难和阻碍，唯有坚持自主创新，才能够真正地披荆斩棘，唯有如此，科技的光芒才能够真正地照亮民族复兴的伟大征程。

希望我们能够在科技发展中，继续加大对科研事业的支持和投入，为科研工作者营造更好的工作环境和发展空间，相信，在大家共同的努力下，一定能够书写出属于中华民族的科技强国梦。

CPU、GPU的互连从1米飙至100米，英特尔：你相信光吗？

金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

英特尔用“光” ，突破了大模型时代棘手的算力难题——

推出业界首款全集成OCI （光学计算互连）芯片。

△图源：英特尔

要知道，在AI大模型遵循Scaling Law发展的当下，为了取得更好的效果，要么模型规模、要么数据规模，都在往更大的趋势发展。

这就会导致AI大模型在算力层面上，对整个计算、存储，包括中间I/O通信等提出更高的要求。

而英特尔此次的突破口，正是I/O通信 ：

在CPU和GPU中，用光学I/O取代电气I/O进行数据传输。

有什么用？

一言蔽之，数据传输距离远多了 ，量大了 ，功耗低了 ——更适合AI大模型的“体质”了。

△图源：英特尔

那么英特尔为什么要用到“光”？具体又是如何实现的？

用上了“光”，从马车变卡车

传统采用电气I/O的方式（铜线连接）固然有它的优势，例如支持高带宽密度和低功耗，但致命的问题就是传输距离比较短（不到1米） 。

这要放在一个机架里倒也是没有问题，但AI大模型在算力上往往标配都是服务器集群这个量级。

不仅占地面积大，还跨N多个机架，线都是需要几十米甚至上百米的长度，功耗那是相当的高；它会吃掉所有供给机架的电源，以至于没有足够的电去做计算和存储芯片的读写操作。

除此之外，存算比 方面，也正是因为大模型“大”的特点，由原来读取一次做上百次计算的比例，到现在直接变成了接近1:1。

△图源：英特尔

这就需要一种新的办法，可以在提高算力和存储密度的同时降低功耗、缩小体积，从而在一个有限的空间里，放进更多的计算和存储。

而用上了光学I/O，问题便迎刃而解了：

可在最长100米的光纤上，单向支持64个32Gbps通道。

一个形象的比喻就是，就好比从使用马车 （容量和距离有限）到使用小汽车和卡车 来配送货物（数量更大、距离更远）。

不仅如此，即使是在相对较近的距离去完成一些更高密度、更灵活的数据传输工作，OCI这种方式则可以类比成摩托车 ，速度更快且更灵活。

值得一提的是，这种OCI的方法不是停留在理论的那种。

据英特尔介绍，他们已经利用了实际验证的硅光子技术，集成了包含片上激光器的硅光子集成电路（PIC）、光放大器和电子集成电路。

并且在此前也展示了与自家CPU封装在一起的OCI芯粒，还能与下一代CPU、GPU、IPU等SOC（系统级芯片）集成。

还没完，英特尔也已经出货了超过800万个硅光子集成电路，其中超过3200万个现已投入使用的激光器。

△图源：英特尔

那么接下来的一个问题是：

英特尔的OCI是如何“炼”成的？

英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强 的交流过程中，他对这个问题做了深入的剖析和解读。

△英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长，宋继强

硅光子技术集合了20世纪两项最重要的发明：硅集成电路和半导体激光。

与传统电子产品相比，它支持在较远的距离内更快的数据传输速度，同时利用英特尔高容量硅产品制造的效率。

英特尔这一次发布的硅光集成技术，OCI芯粒达到了光电共封装的层面。

这个光电共封装是把一个硅光子集成电路（PIC），和一个电子集成电路（EIC），放在一个基板上组成了一个OCI芯粒，作为一个集成性连接的部件。

这就意味着xPU，包括CPU，未来的GPU都可以和OCI芯片封装在一起。

OCI芯粒就是把数据中心CPU出来的所有的电气I/O信号转成了光，通过光纤，在两个数据中心的节点或者是系统里面去互相传输。

目前的双向数据传输速度达到了4Tbps，它在上层的传输协议兼容到PCIe 5.0，单向支持64个32Gbps通道，这在目前的数据中心当中是足够用的：

它采用8对光纤，功耗仅为每比特5皮焦耳（pJ），即10-12焦耳，这个数据比可插拔光收发器模块的功耗降了3倍（后者是每比特15皮焦耳）。

△图源：英特尔

在一个光传输的通道里，它实际上有8个不同的波段，每个波段的频率间隔是200GHz，一共占用了1.6THz光谱的间距用来传输。

光从可见光到不可见光，实际上它的频谱宽度是很宽的，从THz开始就算是接近光通讯了。

那么OCI芯粒未来会用在哪些领域呢？

对此，宋继强表示：

一个是可以用它来实现通信，还可以把它跟CPU、GPU这些计算芯片封装在一起，计算加通信非常紧密地封装在一起。

我们通过硅光集成和先进封装技术，先进封装英特尔也有非常多不同的技术，就可以实现更高密度的I/O芯粒，然后再和其它的xPU结合，未来基于芯粒，形成很多不同种类的计算加互连的芯片种类，会有非常好的应用前景。

就OCI I/O接口芯粒的性能演进路线图来看，它目前可以达到32Tbps传输速度的技术方案，主要靠迭代式的稳步提升三个方面的指标，分别是：

一根光纤里有8段稳定的波段每一个波段的光数据传输率为32Gbps可同时拉8对光纤且互不影响

这三个指标乘起来，就是目前单向上有2Tbps的数据传输速度，双向即是4Tbps。未来可以继续向上演进，逐步提升带宽能力。

△图源：英特尔

最后，英特尔在硅光集成技术的差异化方面，宋继强也做出了解释：

主要是我们把高频率的激光发射器做在了晶圆上，又把硅的光放大器也集成上去，这是两个比较核心的技术，都是在晶圆级去制造出来的。

接下来，我们可以量产这样的高集成度激光器，因为这种在片上的激光器的好处是用普通的光纤就可以去传输了。

并且在稳定性方面，几乎是100亿小时才有可能发生一次错误 。

那么你觉得英特尔pick的“光”如何呢？欢迎在评论区留言讨论。

参考链接：[1]https://mp.weixin.qq.com/s/ozx_ficqlxjEPKa5AlBdfA[2]https://community.intel.com/t5/Blogs/Tech-Innovation/Artificial-Intelligence-AI/Intel-Shows-OCI-Optical-I-O-Chiplet-Co-packaged-with-CPU-at/post/1582541[3]https://www.youtube.com/watch?v=Fml3yuPR2AU

— 完 —

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