人工智能（IA）的教授需要高效和可持续的基础设施来处理天文数量的数据。传统方法依赖于图形处理单元(GPU)，难以满足这些日益增长的要求。硅光子集成电路的进展提供了一种革命性的替代方案，结合了强大和高效。
*消除能量损耗*成为推动人工智能未来应用的绝对必要条件。*采用可扩展架构*使用光神经网络可能会改变技术格局。*优化处理速度*同时降低能源成本是创新的主要挑战。
革命性的硬件平台
最近的研究导致了一种新的用于人工智能（IA）的加速硬件平台，利用硅光子集成电路。这一进展由惠普实验室的首席科学家Bassem Tossoun博士领导，在能量消耗和可扩展性方面提供了卓越的性能。
人工智能基础设施的当前挑战
现有的人工智能基础设施依赖于图形处理单元（GPU），这带来了各种问题。高处理需求和随之而来的能源成本仍然是其使用的关键挑战。因此，采用更高效和可持续的人工智能基础设施被认为是人工智能未来发展的有前景的路径。
光子集成电路：关键优势
根据发表在IEEE选定量子电子学主题杂志上的研究，光子集成电路（PICs）在可扩展性和能效方面超过基于GPU的架构。通过使用III-V族化合物半导体，这些电路可以更高效地实现人工智能工作负载。
神经网络架构
光加速器采用光神经网络（ONNs），以光速运行，能量损失最小。Tossoun博士指出，尽管硅光子技术易于制造，但其复杂集成电路的可扩展性仍然是一个挑战。他们的平台可以作为基础，用于更高能效的光加速器。
先进制造过程
芯片的制造依赖于绝缘体上的硅晶圆（SOI）。该过程包括光刻、干刻和掺杂，涉及MOSCAP和雪崩光电二极管（APDs）的设备制造。选择性生长的硅和锗使得设计APDs的关键层成为可能。
异质集成
异质集成通过结合硅光子和III-V族半导体构建硬件。这种方法减少了光损耗，同时提高了光子集成电路的可扩展性。
人工智能的未来展望
这一独特的光子平台允许在单一芯片上集成各种设备。活性组件如集成激光器和放大器，以及快速探测器，有助于构建强大的光神经网络。所使用的材料使得能效达到其他光子平台的2.9 × 10²倍。
未来应用与机遇
这项革命性技术所提供的可能性正在改变人工智能和机器学习(ML)应用的格局。数据中心将能够处理更多的人工智能任务，同时优化能源成本。这一进展解决了许多关于计算和能源的问题，从而实现了该领域的可持续发展。
相关来源和研究
为了深入研究这些主题，相关研究，如STMicroelectronics引入的一种创新光子芯片以优化数据中心，也在这个领域展现出有前景的影响：点击这里。此外，将光神经网络与分布式声学检测相结合以监测基础设施，展示了光子技术在各种应用中的日益融合：了解更多。
关于硅光子技术的可扩展和可持续人工智能硬件的常见问题解答
什么是硅光子？
硅光子是指在硅芯片上使用集成光子电路来操作光信号，相比于传统的电子电路，提供了速度和能效方面的显著优势。
硅光子如何提高人工智能硬件的能效？
硅光子可以以光速进行操作，并且极大减少能量损失，从而降低与训练人工智能模型相关的能源成本。
光子集成电路相对于图形处理单元（GPU）的主要优势是什么？
光子集成电路比GPU更具可扩展性和能效，可以大幅度降低能量消耗，执行复杂的人工智能任务。
光子设备制造中的异质集成是什么？
异质集成涉及结合不同材料，如硅和III-V族化合物半导体，创造高效且集成的设备，提高光子集成电路的性能和密度。
硅光子在人工智能中的潜在应用有哪些？
硅光子可以广泛应用于各个领域，包括机器学习、大规模数据处理和加速分析算法，从而实现更先进的人工智能应用的发展。
在现有人工智能基础设施中采用硅光子技术还面临哪些挑战？
主要挑战包括制造的可扩展性、需要与现有人工智能系统的互操作性、以及优化不同人工智能工作负载的性能。
使用硅光子技术对人工智能的环境影响是什么？
使用硅光子技术可以减少数据中心的碳足迹，因为其能耗更低，从而促进更可持续和环保的技术基础设施。
