光子算數CEO白冰：光子AI晶元的架構創新與技術挑戰

科技 04-17

摩爾定律正在失效，信息急需突破物理極限，硅光子技術成為超越摩爾研究領域的發展方向之一。

2017年，來自艾克塞特大學、牛津大學和明斯特大學的研究人員領導的研究小組研發了一種模擬人腦突觸行為、利用光子集成電路的「光子晶元」。他們使用了特殊的相變材料與集成電路，模擬人腦的神經突觸作用設計「光子突觸」。

而在2016年，麻省理工學院的研究團隊與合作研究者也曾提出了使用光子代替電子為理論基礎的計算晶元架構，他們將之稱為可程序設計納米光子處理器。2017年6月，他們針對可程序設計納米光子處理器在《自然-光子》雜誌上進行了論文發表。

將光子效應用於神經網路計算是一個非常前沿的研究，或許未來光子晶元將會是最適合用於人工智慧計算的硬體架構。但放在當下，還處於非常不成熟的階段。

光子算數是我國的一家從事光子人工智慧晶元研發的初創團隊。公司CEO白冰是北京交通大學電子工程學院的博士研究生，研究方向包括硅基光子集成器件、非線性光學材料、板卡級光電異構計算架構、光電混合神經網路模型等。

白冰此前給出過一個光子人工智慧晶元的定義：「光子人工智慧晶元是指採用硅基光子集成技術，讓光提供算力，為人工智慧應用提供高性能的硬體支持。」

協處理加速晶元是白冰對光子人工智慧晶元在AI計算的「角色」定位。光子AI晶元的加速的對象是是矩陣運算，因此也可稱為光子協處理加速晶元。

相關的產品形態是計算板卡，板卡上搭載兩塊晶元，一塊是電子晶元（FPGA或是ASIC）,另一塊是光子協處理加速晶元，兩者形成板卡級的異構協同計算，其中電子晶元完成控制和非線性計算的部分，光子晶元協處理加速晶元完成矩陣計算的部分。如果將Xilinx的FPGA晶元按照石頭級、白銀級、黃金級進行分類，光子協處理方案相當於選取Xilinx石頭級的FPGA晶元，用光子晶元做協處理加速形成異構板卡，去實現搭載黃金級FPGA晶元的Xilinx板卡的性能。」這是白冰對於光子AI晶元的價值進行的一個非常有趣的比喻。

那麼，光子AI晶元距離產業化落地還有多遠？光子AI晶元矩陣計算加速的原理又是什麼？ 4月23日晚7點，光子算數CEO白冰將在智東西公開課進行講解，主題為《光子AI晶元的架構創新與技術挑戰》。白冰老師將圍繞光子AI晶元的底層硅光器件、架構創新、技術挑戰及未來發展趨勢為大家帶來系統講解。