自動駕駛和大型語言模型（LLM）等待顛覆性人工智能(AI)在應用的推動下，半導體行業(yè)再次處于拐點。像OpenAIChatGPT這樣的LLM在日常對話中突然流行起來，因為“聊天機器人”的復雜性似乎已經(jīng)跨越了對話能力的門檻。這項技術(shù)似乎有無限的潛力整合到各種服務中。

這一程度的智能化需要從數(shù)據(jù)中分析和提取信息，以及強大的數(shù)據(jù)存儲、傳輸和處理能力，這對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備的計算能力提出了挑戰(zhàn)。FinanceOnline估計，2021-2024年的數(shù)據(jù)消費將從2021年的74澤字節(jié)(相當于1萬億的數(shù)據(jù)單位)增加到2022年的94澤字節(jié)，以及2023年和2024年的118澤字節(jié)和149澤字節(jié)。這一數(shù)字令人驚嘆，目前數(shù)據(jù)中心的計算能力難以跟上。

數(shù)據(jù)中心的分散計算系統(tǒng)和大規(guī)模分布式計算系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足日益增長的計算能力需求。

當然，工程師不斷開發(fā)更復雜的模型來分析和使用數(shù)據(jù)，最終提高生產(chǎn)力。然而，由于物理原理的限制，傳統(tǒng)的單片機計算功率路徑是不可持續(xù)的。更多的創(chuàng)新正在迅速成為IT市場的重中之重，這也是半導體行業(yè)的機遇。

傳統(tǒng)計算機芯片的性能增長遇到了瓶頸。自60年前半導體行業(yè)起步以來，摩爾定律(預測晶體管密度每18個月翻一番)和登納德定律(隨著晶體管密度的增加，功率密度保持不變)描述了計算能力的進步。

結(jié)合這兩種技術(shù)，芯片可以不斷提高計算能力，同時保持恒定的能量和面積消耗。隨著芯片制造過程向5nm和3nm移動，晶體管密度接近物理極限。摩爾定律正在放緩。登納德定律于2004年左右結(jié)束，導致“電源墻”。隨著晶體管密度的提高，電源和散熱受到挑戰(zhàn)。在先進的過程中，膠帶和設(shè)計成本更高，并創(chuàng)造了“成本墻”。提高傳統(tǒng)單芯片計算能力的路徑是不可持續(xù)的。

毫無疑問，人們一直在努力提高和更好地利用計算能力。要突破當前數(shù)據(jù)中心的瓶頸，克服挑戰(zhàn)，就必須創(chuàng)新底層技術(shù)。

目前，基于大規(guī)模光電集成技術(shù)的數(shù)據(jù)中心計算范式已經(jīng)出現(xiàn)了一種新的方法，用于下一代數(shù)據(jù)中心的發(fā)展。因此，基于集成硅光子學的信息處理和互聯(lián)能力被大規(guī)模光電集成取代傳統(tǒng)數(shù)字電路。

結(jié)合光學計算、芯片和芯片之間的光學網(wǎng)絡等技術(shù)，集成硅光學技術(shù)的光電混合數(shù)據(jù)中心可以垂直提高單節(jié)點的計算能力。(scale-up)，大規(guī)模分布式計算和水平提高效率(scale-out)。其中一種解決方案側(cè)重于基于硅光子學的新數(shù)據(jù)中心計算范式。

即便摩爾定律和登納德定律仍在繼續(xù)，分散計算系統(tǒng)也不能滿足計算能力的指數(shù)增長。相反，隨著資源消耗的增加，為了滿足計算需求，必須在數(shù)據(jù)中心部署大規(guī)模的分布式計算系統(tǒng)。

硅光子計算提供了一種超越摩爾定律的增強計算能力的方法，因為晶片上光網(wǎng)絡可以有效地與傳統(tǒng)的電子芯片和存儲芯片一起工作，從而提高單個節(jié)點的計算能力。和所有新技術(shù)一樣，新的計算范式將經(jīng)歷供應鏈、生態(tài)系統(tǒng)和商業(yè)模式的過渡階段。從底層組件到頂層應用軟件開發(fā)都需要創(chuàng)新。然而，基于硅光子學的新計算范式的前景是有趣的，這有助于控制數(shù)據(jù)中心的挑戰(zhàn)，從澤字節(jié)到京字節(jié)甚至更遠。

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標簽：自動駕駛,語言模型,聊天機器人,數(shù)據(jù)中心,邊緣計算