硅光子技术革新数据中心芯片互连架构

最新推荐文章于 2025-12-16 11:47:48 发布
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#硅光子 #数据中心 #光互连 #程序那些事 #AIGC #计算机视觉 #人工智能

硅光子技术——数据中心芯片的变革性突破

在本期由CoolIT赞助的@HPCpodcast节目中，我们再次邀请光I/O专家Keren Bergman教授探讨光学技术领域的最新进展，包括共封装光子学/光电子学/硅光子学/光子集成电路/光I/O与光计算等快速发展的前沿技术。

Bergman教授是哥伦比亚大学电气工程Charles Batchelor讲席教授、哥伦比亚纳米计划学术主任，并担任光波研究实验室首席研究员。她曾荣获2016年IEEE光子学工程奖，同时是美国光学学会和IEEE会士。

技术演进与商业化前景

Bergman教授阐述了自2023年4月首次访谈后硅光子技术的发展历程。这项技术因其潜力正获得大量关注与投资，有望显著提升芯片间数据传输速度，同时降低服务器和数据中心的散热需求。她指出该技术进展顺利，并预测了其商业化时间表及对芯片性能、服务器效能和数据中心冷却系统的实际影响。

全球产业格局变革

教授还讨论了芯片制造商对硅光子技术的采纳情况，特别是该技术对某地区实现芯片技术自主战略的推动作用，旨在摆脱对西方芯片技术设计、制造和政策制定的依赖。

创新企业动态

节目中同时探讨了由Bergman教授联合创立的Xscape Photonics初创公司的发展近况。

本播客可通过insideHPC的@HPCpodcast页面、Twitter、OrionX.net播客页面、iTunes和Google收听，提供RSS订阅源，亦在Spotify和iTunes平台同步更新。
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硅光芯片创新转型，测试测量新需求
2401_87350631的博客
10-08 2312
作为测试测量解决方案的供应商和租赁合作伙伴，益莱储可以提供灵活的精密测试测量解决方案来确保光模块的性能、可靠性和兼容性，包括示波器、误码仪、协议和信号测试仪器等，以满足400G和800G硅光芯片测试的需求。与传统分立技术之间的成本平衡在400G。因此，必须在晶圆级别进行严格的测试和筛选，以确保在后续的集成过程中，只有合格的芯片被用于封装，从而避免因使用不合格芯片而增加的后期成本。随着硅光芯片技术的发展，对测试测量的需求也在不断增长，包括对硅光芯片性能的精确测试、封装技术的优化、以及对新材料和新结构的评估。
32、超薄芯片技术：从功率应用到背照式成像的革新
transformer2023的博客
08-06 76
超薄芯片技术正在推动半导体行业的革新，无论是在功率应用还是背照式成像领域都展现出巨大潜力。本文详细探讨了超薄晶圆技术如何优化功率器件的性能，并开启新型封装方式，同时分析了背照式成像器如何通过衬底减薄提升量子效率和降低串扰。文章还结合实际案例展示了技术带来的性能提升，并探讨了未来发展趋势与面临的挑战。
Nature重磅：后晶体管时代光子芯片革新AI计算！光子处理器运行《吃豆人》性能比肩电子，能效提升超500倍
qq_73376107的博客
04-14 1004
具体而言，一篇论文展示了一种名为 PACE 的光子加速器，这个由超过 16000 个光子组件组成的大型加速器，采用 64×64 的矩阵，能够实现高速计算（最高达 1 GHz），并且与小规模电路或单个光子组件相比，最小延迟减少了 500 倍。这种新型的光子 AI 处理器能够运行常见的 AI 模型，比如 ResNet（用于图像分类）、BERT（用于文本分析）以及 DeepMind 的 Atari 强化学习算法（用于游戏决策），通过光子芯片实现了接近传统电子计算的精度，同时具有更高的能效。
未来替代硅基芯片的可能技术什么？
软件行业技术文化交流。
07-21 1741
短期内（5-10年），类脑芯片、光子芯片、碳基芯片将在特定场景（如AI、通信、物联网）逐步替代部分硅基芯片；：用二维材料（如石墨烯、二硫化钼MoS₂）或碳纳米管（CNT）替代硅基晶体管，利用其原子级厚度、高载流子迁移率等特性，突破硅基材料的物理限制。，可能在10-20年内逐步替代部分硅基芯片（如高性能计算、物联网设备），但需解决材料工程与生态适配问题。领域补充硅基芯片（如替代DRAM、NAND闪存），但难以全面替代通用计算芯片。，而非通用芯片的直接替代，未来可能与经典芯片协同（如量子-经典混合计算）。
H800芯片架构突破：AI计算能效优化新路径
tiangang2024的博客
02-20 1398
H800芯片架构通过创新性三维堆叠设计与智能功耗分配算法，实现单位功耗下AI算力提升40%。其动态缓存重组技术突破传统内存墙限制，支持万亿参数模型训练能效优化达3.2倍，异构计算单元与光子互连方案为自动驾驶、大语言模型等场景提供可持续算力解决方案。
算力安全标准与异构芯片架构演进方向
tiangang2024的博客
02-13 1040
聚焦算力安全标准与异构芯片架构演进方向，剖析光子计算、神经形态计算等技术创新对算力可靠性及可扩展性的影响。结合工业互联网、医疗影像等场景需求，探讨模型压缩、算法优化与数据预处理在边缘计算及云服务中的协同应用。从芯片制程突破到能效管理优化，揭示算力产业链在政策引导下的融合趋势，为人工智能、量子计算及科学计算提供持续高效支撑。
光子-eBPF协同架构设计与硅光哈希加速实现路径（2025技术全景）
百态老人的博客
06-02 956
本文提出一种硅光-电子混合计算架构，通过光子哈希核心和eBPF协同编程实现超低延迟网络处理。关键技术包括：1）采用64路并行MZI干涉阵列实现3.8ns光子哈希计算；2）创新2.5D先进封装技术，实现光电混合传输；3）动态卸载机制将端到端延迟优化至4.3ns。该架构在金融交易、6G网络和区块链等领域具有显著优势，能效比达0.07pJ/bit。未来将向量子-光子混合和3D集成方向演进，突破ZettaHash级吞吐量。
算力技术革新与产业生态协同
tiangang2024的博客
02-28 991
本文深度解析算力技术革新路径与产业生态协同机制，涵盖量子计算、异构计算及光子计算等前沿技术突破，聚焦算力调度、能效优化与安全标准构建。通过剖析超算中心、工业互联网等场景实践，揭示芯片架构创新、算法优化与云边协同对算力产业链的重构效应，探讨政策支撑下算力租赁、智能安防等多元应用与数据中心集群的协同发展模式，为构建"东数西算"新型基础设施提供技术产业双轮驱动方案。
手把手教你玩转CPU微架构专栏--​​​​第七章：总结与展望——微架构的未来之路​​​​7.2 前沿趋势：Chiplet（小芯片）、存算一体、光子计算对微架构的影响​
xiaoheshang_123的博客
09-20 921
​：先进制程（如3nm/2nm）的制造成本激增（单芯片流片成本超数亿美元），而Chiplet通过“分而治之”策略，将大芯片拆分为多个小芯片（Die），分别用不同工艺制造（如CPU用5nm，I/O用28nm），大幅降低成本；​：AMD的Zen4架构（CPU+I/O Die）、Intel的Ponte Vecchio（计算Die+I/O Die+GPU Die）、英伟达的Grace Hopper（CPU+GPU Die）。计算单元（如ALU）与存储单元（如RRAM）需深度集成，甚至合并为同一物理模块。
精选资源
我国商用100G硅光芯片投产 支持200Gb／s信号传输.pdf
07-26
在技术应用方面，硅光芯片可以应用于数据中心的光互连通信系统中，作为数据传输的关键部件。随着数据中心对带宽和数据传输速度需求的不断增长，100G硅光芯片可以在机架间、模块间、甚至芯片间提供高速、高密度的光...
光芯片技术里程碑：从硅光到100G EML芯片的源杰科技
文章首先介绍了光芯片技术的基本概念和硅光技术的原理与应用，包括光电转换过程、关键材料与结构，以及在通信网络和数据中心的应用。接着，探讨了100G EML芯片技术的突破，包括其工作机制、性能特点、设计原理、制造...
先知AIGC洞察：家居服内容效率差距，被悄悄拉开了
wnsnsj的博客
12-12 328
我当时有点震惊，原来大家的“差距”已经悄悄形成了，而且不是因为谁更会拍，而是因为谁先把内容效率提上去了。上新节奏越来越快，素材需求量像泄洪一样往外冒，谁都知道内容重要，但很多团队根本没有时间去想“怎么做得更好”，每天只是在赶进度、救火、补坑。接入先知AI之后，他们把“场景拍摄”彻底从成本表里抽掉了，只保留模特 PG 素材，让系统自动生成各类场景。最近在跟家居服圈的朋友聊天，我听到最多的一句话是：“不是不会做内容，是根本做不过来了。现在家居服行业真正的分层，不再是体量大小，而是谁先把内容成本和效率做到可控。
【AIGC】ViMax：1: 解决痛点及UV环境配置
突围
12-14 75
它很像一条“视频处理（抽帧/分镜/剪辑） + LLM/LangChain（理解/生成） + 向量检索Faiss（RAG/素材匹配） + 网络调用（多模型/网关/流式） + 结构化配置（pydantic）”的工作流。如果你把或项目要实现的核心功能（比如：视频分镜→生成分镜文案→检索素材→合成视频？）贴一小段，我可以按你的实际业务，把这些库进一步映射到“每一步会用到哪些库”。
AIGC Bar中的API站最新使用全指南（2025/12/12）
nmdbbzcl的博客
12-12 1022
不少桌面客户端的本质是“OpenAI API 的 UI 外壳”。只要它允许你填写自定义的 API Endpoint/Base URL，并支持自定义模型名列表，你就可以把它接到该站。类似的兼容思路也出现在其他平台的文档里：强调“接口完全兼容，所以很多应用只需要修改接口地址就可以使用”。虽然不同平台的控制台字段名不一样，但你要找的始终是同一类配置项。AIGC2D。
Create with Al AIGC图片案例征集活动！创意征集，让AIGC走进真实商业场景
volcenginetod的博客
12-16 179
当生成式人工智能的浪潮席卷商业领域，AIGC已从前沿概念跃升为驱动业务创新的核心生产力。
AIGC 商用实战派：集之互动用 “高可控” 接住品牌真需求
最新发布
zhijieqianyan的博客
12-16 264
例如，一只鞋子在镜头移动中突然鞋带消失，或者原本设定的“清晨阳光”变成了“黄昏余晖”，这些对于通用模型来说是常见的“发挥”，但对于广告主来说却是绝对的“红线”。集之互动展现出的技术深度证明了：AI视频生成的未来，不属于那些只会“生成”的工具，而属于那些能够“控制”的平台。通过基于国家备案的自研“无垠大模型”与广告场景专属控制算法，集之互动成功破解了AI视频的“幻觉”难题，将“随机的艺术”变成了“可控的工业”。对于整个行业而言，这标志着AI视频技术终于跨过了商业化的门槛，迎来了真正的“实战时代”。
AIGC 版权争夺战：生成内容的归属、侵权与保护难题破解
wangwenylng223的博客
12-12 823
创作者应在文章显著位置注明 AI 参与情况，包括使用工具名称、修改内容（如结构调整、代码验证、观点深化等），示例如下："本文创作方式为 AI 工具辅助 + 人工深度修改，使用工具为 DeepSeek，修改内容包括补充司法案例、验证技术方案可行性、深化行业分析观点，修改后版本著作权归作者所有"。直接引用时应标注 "作者 + 文章标题 + 链接"，如："AI 生成内容是否构成作品需要个案判断，核心在于作者的智力投入是否达到独创性标准"（来源：中国法院网，《AI 一键生成的 “爆款” 图片，版权到底归谁？
【AIGC】RealVideo：一种基于自回归扩散视频生成的实时流媒体对话系统
qq_44091004的博客
12-15 540
在实时流视频生成中，参考图像中的标记是理想的接收器标记，因为它们能够引导模型在整个生成过程中与参考图像保持一致。幸运的是，由于 RoPE 是一种相对位置编码，我们可以通过简单地调整目标标记的位置索引，确保滑动窗口注意力机制下推理和训练之间的严格对齐。幸运的是，在音频驱动的视频生成中，这种限制通常是可以接受的，原因有二：(i) 音频流严格限制了每一帧的内容；在常微分方程蒸馏之后，模型将进一步训练以匹配教师模型，方法是最小化“真实分数模型”和“虚假分数模型”概率密度之间的梯度差异，如[3][4]所述。
工程化实践：AIGC创作者如何构建可扩展的创作工作流
2501_92440658的博客
12-12 702
系统化思维：将创作视为工程问题而非艺术随性数据驱动：基于数据而非直觉进行决策自动化优先：任何重复性工作都应该自动化质量控制：建立多层质量控制体系。
硅光子芯片互连技术革新，引领高速光通信新时代
传统的光通信模块由三五族半导体、高速电路硅芯片等组成，成本较高，而硅光电组件的出现有望解决这一问题，推动光互连在更多领域的广泛应用。" 本文主要讨论了高速光通信技术的发展历程及其在不同场景的应用。随着...
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