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芯片■速度提升百倍，颠覆大数据处理的光子计算芯片来了？( 二 )


这就得从光子计算的实现方式说起 。沈亦晨介绍 ， "光子计算实现的方案有很多种 ， 包括空间光、结构光、MEMS、硅光等 。我们选择的硅光方式 ， 是用硅作为光子的载体 ， 利用成熟的半导体工艺 ， 不仅集成度和稳定性高 ， 成本也很低 。"
据悉 ， 目前硅光芯片一般选用45-90nm的成熟半导体制程 ， 带来成本优势的同时 ， 能够大幅提升集成度 。
"如果用传统的空间光的方式做光学器件 ， 体积在毫米或者厘米级别 。但使用成熟的半导体制程可以让光学器件的体积缩小到微米级别 。"沈亦晨指出 。
芯片■速度提升百倍，颠覆大数据处理的光子计算芯片来了？
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曦智科技联合创始人兼CEO沈亦晨
除了集成度的大幅提升 ， 硅光相比传统的技术调制解调速率可以从千赫兹或者兆赫兹的级别提升3-4个数量级 ， 也就是调制解调频率可达每秒十亿次甚至百亿次 。
集成度提升解决光子计算芯片体积挑战的同时 ， 也带来了新的挑战 。"我们使用的是硅光的方式 ， 但我们并没有做光学晶体管 ， 而是用另外一种方式让光学器件能够进行交互产生计算 。光子芯片的集成度提高之后 ， 如何同时控制上万个光学器件就是一个难点 。"沈亦晨说 。
"另外 ， 更高的集成度也带来了散热问题 。因为之前没有人做过 ， 封装有上万个光学器件的芯片也是一个比较大的挑战 。而曦智的重要创新在于 ， 让上万个光学器件同时可控 。"
沈亦晨认为 ， 要把光学器件集成到一个芯片上问题不大 ， 但要让硅光芯片不仅能运行 ， 还能满足信噪比等计算需求 ， 就要经过很多次迭代 。
而沈亦晨和他的团队敢为人先 ， 是因为他们走在了光子计算研究的前沿 。沈亦晨是数学和物理的背景 ， 在麻省理工学院博士期间 ， 他就觉得将光子计算和AI结合是一个很有趣的方向 ， 并且有很大的潜力 。随着深入的尝试与探索 ， 他越来越发现这是值得投入更多时间和资源去做的事情 。博士毕业后 ， 沈亦晨就和志同道合的朋友开始将研究在产业界进行转化 。
于是 ， 2016年 ， 沈亦晨与麻省理工学院的几个博士好友 ， 共同创立了全球首家光子计算公司 。他们的目标是利用已经拥有的大量自主知识产权以及包括集成光学器件设计、集成光电系统和深度学习算法在内的核心技术推动光子计算芯片的商业化落地 。
成立之初 ， 曦智科技团队就获得了资本的认可 ， 得到了顶级风险投资机构千万美元级别的首轮融资 。2018年 ， 他们又在上海成立中国团队 ， 经过两轮总额达3670万美元的融资 ， 曦智科技成为了目前全球融资额最高的光子计算创业公司 。
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世界第一款光子计算芯片原型板卡Prototype
到了2019年 ， 沈亦晨的团队对外宣布成功开发出世界第一款光子计算芯片原型板卡（Prototype） ， 并通过视频展示了Prototype运行了GoogleTensorflow自带的卷积神经网络模型来处理MNIST数据集 。这是一个使用计算机视觉识别手写数字的基准机器学习模型 ， 也是机器学习中最著名的基准数据集之一 。
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世界第一款光子计算芯片原型板卡运行MNIST
测试中 ， 整个模型超过95%的运算在光子芯片上完成 ， 且光子芯片完成矩阵乘法所用的时间可达到最先进的电子芯片的1/100以内 。
至于最近进展和成果 ， 沈亦晨只表示下一个分享的系统一定会比上一个好很多 ， 具体时间现在还无法透露 。


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