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AI 一篇论文引发的AI芯片革命：这次真想要了摩尔定律的命

光子计算时代到来了吗？几家中美芯片创企正试图给出正面的回答 。2020年6月 ， LightOn发表用光学神经网络训练芯片运行AI模型的新论文；7月 ， 曦智科技拿到由和利资本投资的数千万美元A+轮融资；8月 ， Lightmatter在芯片顶会Hot Chips上展示了其光子芯片的架构细节；12月 ， 光子算数宣布其打造的光电混合AI加速计算卡已交予服务器厂商客户做测试 。
_本文原题是：一篇论文引发的AI芯片革命：这次真想要了摩尔定律的命
来源：智东西  文|心缘
在加速人工智能（AI）这条赛道上 ， 光子计算芯片这条创新的技术方向正异军突起 。这是一群勇敢的探路人 ， 他们在期待和争议中前行 ， 一步一个脚印地试图证明自己判断方向的正确性 。
光子AI芯片距离产业化落地还有多远？在这一赛道的创业者们 ， 能给计算芯片带来新的惊喜吗？
本文福利：在2020年第32届Hot Chips会议上 ， 孵化于麻省理工学院的初创公司Lightmatter展示了新一代硅光子芯片Lightmatter Mars 。推荐Lightmatter在Hot Chips上的演讲报告 ， 可在公众号聊天栏回复关键词【智东西150】获取 。
01．一篇顶刊论文引出的新型赛道
随着摩尔定律滞缓 ， 硅光子技术成为超越摩尔定律的研究方向之一 。
2017年 ， 来自英国艾克塞特大学、牛津大学和明斯特大学的研究人员 ， 宣布了其类脑光驱动芯片研究成果 。他们用特殊相变材料和光子集成电路模拟人脑神经突触 ， 使得这款芯片在测试中的数据传输速度达300Gbps ， 比当时现有标准处理器要快10-50倍 ， 同时功耗大幅降低 。
在同年5月的美国麻省理工学院10万美元创业大赛上 ， 一支来自麻省理工学院（MIT）的团队凭借用纳米光子芯片执行AI任务 ， 成功斩获大奖 。
AI 一篇论文引发的AI芯片革命：这次真想要了摩尔定律的命
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▲主创团队在2017年赢得麻省理工学院10万美元创业大赛
1个月后 ， 主创团队的研究成果登上顶级期刊《自然·光子学》的封面 ， 论文描述了一种利用光学干涉进行神经网络计算的创新方法 。当时 ， 国际著名光学科学家、斯坦福大学终身教授David Miller评价称：“这一系列研究成果极大地推动了集成光学未来取代传统电子计算芯片的发展 。”
这篇光子芯片论文的一作及通讯作者是MIT博士后沈亦晨 ， 二作是尼克·哈里斯（Nick Harris） 。不久之后 ， 这些论文合著者将成为商业上的竞争对手 ， 开启各自的创业之旅 ， 并分别获得来自谷歌、百度等科技巨头的投资 。
AI 一篇论文引发的AI芯片革命：这次真想要了摩尔定律的命
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▲麻省理工学院团队论文登上《自然·光子学》封面
论文链接：https：//www.nature.com/articles/nphoton.2017.93
光子是当前速度最快的粒子 ， 相较电子 ， 速度更快而功耗极低 。此前光学技术通常应用于通信传输领域 ， 借助光的更快速度、更高容量等特点实现数据的远距离传输 ， 但在计算领域进展缓慢 。
实际上 ， 光计算的研究历史并不短暂 。在国外 ， 1950年代前后 ， 贝尔实验室等机构花费大量精力来设计光学计算机部件；在国内 ， 1987年中科院上海光学精密机械研究所王之江院士曾于《中国科学院院刊》上撰文 ， 提出了极具前瞻性的发展光计算技术的建议 ， 并于此后在光学神经学逻辑计算方面开展了大量的工作 。
由于光计算的应用场景并不清晰 ， 软硬件体系也不够完善 ， 关于如何用光子代替电子芯片执行计算的想法长期停留在研究阶段 ， 鲜少在实际应用中发挥广泛的作用 。
直到摩尔定律趋于滞缓 ， AI的巨轮开始起航 。
02．光子AI芯片的优势：
速度快、功耗低、擅长并行计算
作为统治计算的一个基准法则 ， 摩尔定律指出 ， 微处理器芯片上的晶体管数每18-24个月翻一番 ， 曾长期作为推动电子设备小型化和互联网普及的关键动力 。
但这是芯片制造商及供应商竭力维系摩尔定律的结果 ， 随着逼近物理尺寸极限、散热难题即将成为无法克服的挑战 ， 以及许多关键的计算密集型应用发展提速 ， 人们对摩尔定律的未来产生了更多疑虑 ， 对芯片技术创新的需求也愈发迫切 。

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