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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？( 三 )


对于曦智科技为什么能够成为全球最先发布光子计算芯片的公司 ， 沈亦晨解释说他博士期间的研究就是解决用硅光做高速的累乘计算和开发合适光子计算的算法 。而曦智科技的其他创始成员在博士甚至博士之前就在研究利用光子的数据搬运和信号处理 。
创始团队更早研究光子计算和AI的结合 ， 技术和经验的积累成就了曦智科技的首款光子AI芯片 。
但沈亦晨强调 ， "我们觉得在现在阶段 ， 在开始设计时就需要设计一个光电混合的芯片系统 ， 然后从架构的各方面优化整个系统的性能 。并不是先设计一个光子芯片 ， 再加上电子芯片 。"
硬件有了 ， 软件将在很大程度影响光子计算芯片能够拓展的边界 。
光子芯片即将颠覆大数据处理
为了实现更好的大数据计算 ， 软硬件的融合以及对算法的支持非常重要 。沈亦晨表示 ， "我们的芯片兼容TensorFlow和Caffe等框架的挑战与数字AI芯片非常接近 ， 因为最后和软件交互的也是数字芯片 。"
算法方面 ， 雷锋网了解到 ， 曦智科技的光子芯片现在能够兼容绝大部分的机器学习算法 ， 同时 ， 他们也会提供一套算法指导 ， 针对他们的光子芯片来专门优化算法 ， 最大程度发挥光子芯片的优势 。
他进一步说 ， "我们最终要做的是能够商业化广泛应用的芯片 ， 所以需要把框架做得更广一些 ， 希望目标芯片也可以兼容神经网络之外的一些算法 。最近也有一些突破 ， 比如把光子芯片应用于优化处理的问题上 ， 像是材料、药物研发以及路径的优化 。"
要让光子芯片在不牺牲性能和精度的前提下兼容性更高 ， 有两方面的难点：硬件层面需要把信噪比控制得更好 ， 软件层面需要使用一些精度提升的技术 。也就是说 ， 无论是性能还是通用性的提升 ， 都需要系统级的优化 ， 包括光子、电子以及周边器件的共同优化 。
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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曦智科技产品模型图
随之而来的问题是 ， 光子芯片会带来哪些改变或者说变革？沈亦晨说："光子芯片整体而言是对电子芯片的补充 ， 在个别场景会是一个颠覆 ， 比如大数据处理以及优化的相关场景 。"
服务器和数据中心也正是曦智科技光子芯片落地的首选场景 ， 这是因为数据中心的环境相对可控 ， 并且这一市场会更多地考虑附加值 ， 使光子芯片的算力优势能够更好地发挥出来 。
虽然沈亦晨没有透露商用光子芯片的发布时间 ， 但他表示应该不会太久 。
当然 ， 想要在数据中心以及大数据处理相关的场景实现颠覆 ， 光子芯片也面临不少挑战 。"首先是技术上的挑战 ， 包括集成度的提升、封装等 。其次是软件生态的挑战 ， 要让客户接受新的软件 。"沈亦晨认为 ， "客户对于产品的感兴趣程度一定程度上可能也取决于硬件底层架构的优越性 ， 所以和同类数字芯片初创公司相比 ， 我们在底层硬件上的一些不同点 ， 也是我们的机会所在 。"
新的机会自然也不会是光子芯片的专属 ， 量子计算以及神经拟态计算也都是很有前景的技术 。沈亦晨说 ， 光计算与量子计算在应用的探索上有部分重叠 ， 竞争肯定会存在 ， 关键的是哪一种技术能够更快更好地解决挑战 。但神经拟态的算法也可以运行在光子芯片上 ， 甚至更适合 ， 所以神经拟态计算和光子计算没有竞争关系 。
雷锋网小结
作为当下最受关注的技术 ， AI的应用和发展将给众多行业带来颠覆 。而AI进步的前提是有性能和能效足够高的AI芯片 。为了能够满足AI需求 ， 业界一方面在现有的架构上进行创新 ， 推出更好的数字AI芯片 。另一方面 ， 积极探索新的计算技术 ， 包括量子计算、神经拟态计算、光子计算 。
虽然光子计算是其中受关注程度最低的 ， 不过随着以曦智科技为代表的公司在该领域上取得更多突破 ， 光子计算将会获得更大的关注 ， 与其它技术一起变革对算力需求更高、满足现有计算技术无法满足的应用需求 。


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