光电子技术如何优化性能、提高效率、助力设备微型化
chatgpt是今年的大热点，尤其是gpt-4几乎让全球用户都为之惊叹。chatgpt生成的文字不仅十分接近人类的表达方式，它还能撰写文章、编写代码、解释复杂的概念等等。ai正在以一种零基础入门的使用方式逐渐融入我们的日常生活。
ai和ml等计算密集型应用会产生庞大的计算工作负载，导致功耗巨大，因此对处理算法、运行模型和负责数据传输的硬件提出了更高的要求。对开发者来说，惊叹于chatgpt的强大之余，我们也更关注此类应用是如何实现如此快速实时的对话并给出高分答案的。
超大规模数据中心是目前处理ai、高性能计算、大数据分析等高强度工作负载的普遍选择，但此类数据中心内多采用传统的铜互连方式来连接不同组件，面对高带宽需求时略显局促。
光子集成电路（pic）能够利用光的优势在这一领域发挥重要作用。本文我们将共同探讨光电子技术如何优化性能、提高效率、助力设备微型化。
01运行ai模型的能耗巨大
chatgpt使用了openai的生成式预训练transformer 3（gpt-3）技术，这一自回归语言模型利用深度学习生成文本，该模型具有1,750亿个参数，人脑相当于具有1,000亿个参数的模型，所以transformer 3架构的处理水平超越了人脑。
这样的ai模型对内存、gpu、cpu、加速器等硬件组件提出了极高的要求。运行ai模型需要大规模gpu阵列、高带宽光连接等硬件基础。
超大规模数据中心通常占地面积达数十万平方英尺，拥有5,000余台服务器，管理着petabytes级的数据，能够高效、快速处理海量数据。然而，这种规模的容量和功能也带来了巨大的能耗压力：国际能源署的数据显示，2021年，数据中心的能源用量在220至330太瓦时（twh）之间，约占全球最终电力需求的0.9%至1.3%，甚至超过了一些国家或地区全年的能耗。
许多数据中心的硬件组件通常以铜互连方式连接，而中心内各机架之间则往往使用光纤连接。如今，短距离光连接技术已经发展至爆发点，使用光电子技术的光学i/o完成交换机、cpu、gpu等核心芯片的互连以及die-to-die互连，正在迅速崛起成为下一代数据中心不可或缺的解决方案。利用光的特性，光子集成电路可以实现和扩展数据传输并提高传输效率。从物理学角度看，光电子技术在提高带宽和速度、降低延迟和功耗方面遥遥领先，完全可以满足数据中心以及ai聊天机器人的需求。
“我们致力于为医疗保健、金融、工业等行业打造优化的ai和量子系统，在这一过程中，光电子技术可大幅提升带宽和速度，我们体验到了其优势所在。新思科技的光电子技术解决方案使我们以光速注入我们的技术，帮助客户提升业务成果。”
nagendra nagaraja博士
qpiai创始人兼首席执行官
02光电子技术：分散式数据中心的光学高速线路
目前，数据中心架构正转向分散式设计，将存储、计算和网络等同质资源分别置于不同模块，并以光学方式进行连接。这种架构不会造成资源浪费，中央智能单元负责确定并从每个模块获取所需的数据，然后通过光互连传输数据，而其余资源可用于处理其他工作负载。
除机架、房间和建筑间的配置外，光互连还有望成为cpu和gpu级别的主要连接方式，并通过光信号处理数据i/o。人们希望能够以高带宽光连接取代许多并行和高速串行电气i/o通道，这推升了对近封装光学器件和共封装光学器件的需求。其中，近封装光学器件在主控板上使用高性能pcb基板（中介层），而共封装光学器件则将电芯片和光芯片集成在单个封装中。虽然光电子技术在短期内不太可能完全取代传统的电子半导体组件，但其显然能够有效满足带宽和延迟要求。同时，人们正在研究模拟和数字计算在光学领域中的价值。
03光电子技术：利用光速突破带宽壁垒
future market insights的数据显示，2022年至2032年，pic市场的年复合增长率将达到21.5%。显然，凭借高速数据传输和低能耗特性，pic开辟了一条新途径，能够帮助开发者突破带宽障碍并尽可能降低能耗。
一些公司积极开发新技术以满足带宽需求并降低环境影响，走在行业发展前沿，比如推出了光电子ai计算平台的lightmatter和开发了光互连小芯片的ayar labs。此外，还有一些公司正在设计使用光子而非电子作为算法核心的模拟和数字计算解决方案。光电子技术领域正在迎来持续的创新发展。
然而，pic设计并不像传统ic设计那样简单直接，其电路的性能同材料和光学特性密切相关，而光学特性又与几何形状有关。要想取得成功，需要了解最新的研究成果、工具和技术，并熟练掌握量子光学和物理光学的相关知识。
新思科技是业界唯一提供光电子器件、系统和ic无缝设计流程的公司，助力开发者成功完成光电子设计。新思科技还与各大代工厂密切合作，携手推出简化pic开发的工艺设计套件（pdk），同时与政府组织合作开展光电子技术教育项目。新思科技大力投资技术，与瞻博网络合资成立openlight，推出全球首个集成激光器的开放式硅光子平台。
从chatgpt到物联网，高带宽应用催生了对更高数据传输速度的需求。基于光电子技术的芯片应运而生，利用光的速度提供更高的带宽、更低的延迟和更低的功耗。随着光子ic的持续发展，电子行业必将迎接光明的未来。
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使用DesignSpark PCB的六大理由
光纤跳线厂家哪家好
一款面向小型步进电机市场的高性价比的单芯片电机解决方案
实验精神终将胜利：量子纠缠的祛魅七十年
ai和ml等计算密集型应用会产生庞大的计算工作负载，导致功耗巨大，因此对处理算法、运行模型和负责数据传输的硬件提出了更高的要求。对开发者来说，惊叹于chatgpt的强大之余，我们也更关注此类应用是如何实现如此快速实时的对话并给出高分答案的。
超大规模数据中心是目前处理ai、高性能计算、大数据分析等高强度工作负载的普遍选择，但此类数据中心内多采用传统的铜互连方式来连接不同组件，面对高带宽需求时略显局促。
光子集成电路（pic）能够利用光的优势在这一领域发挥重要作用。本文我们将共同探讨光电子技术如何优化性能、提高效率、助力设备微型化。
01运行ai模型的能耗巨大
chatgpt使用了openai的生成式预训练transformer 3（gpt-3）技术，这一自回归语言模型利用深度学习生成文本，该模型具有1,750亿个参数，人脑相当于具有1,000亿个参数的模型，所以transformer 3架构的处理水平超越了人脑。
这样的ai模型对内存、gpu、cpu、加速器等硬件组件提出了极高的要求。运行ai模型需要大规模gpu阵列、高带宽光连接等硬件基础。
超大规模数据中心通常占地面积达数十万平方英尺，拥有5,000余台服务器，管理着petabytes级的数据，能够高效、快速处理海量数据。然而，这种规模的容量和功能也带来了巨大的能耗压力：国际能源署的数据显示，2021年，数据中心的能源用量在220至330太瓦时（twh）之间，约占全球最终电力需求的0.9%至1.3%，甚至超过了一些国家或地区全年的能耗。
许多数据中心的硬件组件通常以铜互连方式连接，而中心内各机架之间则往往使用光纤连接。如今，短距离光连接技术已经发展至爆发点，使用光电子技术的光学i/o完成交换机、cpu、gpu等核心芯片的互连以及die-to-die互连，正在迅速崛起成为下一代数据中心不可或缺的解决方案。利用光的特性，光子集成电路可以实现和扩展数据传输并提高传输效率。从物理学角度看，光电子技术在提高带宽和速度、降低延迟和功耗方面遥遥领先，完全可以满足数据中心以及ai聊天机器人的需求。
“我们致力于为医疗保健、金融、工业等行业打造优化的ai和量子系统，在这一过程中，光电子技术可大幅提升带宽和速度，我们体验到了其优势所在。新思科技的光电子技术解决方案使我们以光速注入我们的技术，帮助客户提升业务成果。”
nagendra nagaraja博士
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目前，数据中心架构正转向分散式设计，将存储、计算和网络等同质资源分别置于不同模块，并以光学方式进行连接。这种架构不会造成资源浪费，中央智能单元负责确定并从每个模块获取所需的数据，然后通过光互连传输数据，而其余资源可用于处理其他工作负载。
除机架、房间和建筑间的配置外，光互连还有望成为cpu和gpu级别的主要连接方式，并通过光信号处理数据i/o。人们希望能够以高带宽光连接取代许多并行和高速串行电气i/o通道，这推升了对近封装光学器件和共封装光学器件的需求。其中，近封装光学器件在主控板上使用高性能pcb基板（中介层），而共封装光学器件则将电芯片和光芯片集成在单个封装中。虽然光电子技术在短期内不太可能完全取代传统的电子半导体组件，但其显然能够有效满足带宽和延迟要求。同时，人们正在研究模拟和数字计算在光学领域中的价值。
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一些公司积极开发新技术以满足带宽需求并降低环境影响，走在行业发展前沿，比如推出了光电子ai计算平台的lightmatter和开发了光互连小芯片的ayar labs。此外，还有一些公司正在设计使用光子而非电子作为算法核心的模拟和数字计算解决方案。光电子技术领域正在迎来持续的创新发展。
然而，pic设计并不像传统ic设计那样简单直接，其电路的性能同材料和光学特性密切相关，而光学特性又与几何形状有关。要想取得成功，需要了解最新的研究成果、工具和技术，并熟练掌握量子光学和物理光学的相关知识。
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