隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）應用的快速發(fā)展，我們可以預見各行各業(yè)和公司將在日常流程中使用這些系統(tǒng)和工具。隨著這些數(shù)據(jù)密集型應用的復雜性不斷增加，對計算單元之間高速傳輸和高效通信的需求變得至關重要。

這種需求引發(fā)了人們對光互連的興趣，特別是在XPU（CPU、GPU和內(nèi)存）之間的短距離連接方面。與傳統(tǒng)方法相比，硅光正在成為一種有前途的技術，它可以提高性能、成本效益和熱管理能力，最終改善AI/ML應用的功能。

硅光在人工智能中的優(yōu)勢

硅光互連在管理各行業(yè)對AI/ML應用日益增長的需求方面發(fā)揮著關鍵且專業(yè)的作用。這些組件需要快速交換數(shù)據(jù)，并盡可能少地消耗電力，同時保持高計算密度。硅光可實現(xiàn)CPU和GPU等計算單元之間的良好通信，內(nèi)存單元也可以得到改進，以提高AI應用的計算能力和效率。

硅光子學示例布局（來源：OpenLight）

激光集成對于生成、調(diào)制和操縱光信號并將其引入各種系統(tǒng)至關重要。但這一直是硅光領域的一大挑戰(zhàn)。

片上光互連技術

為了滿足市場需求，各公司已開始投資片上光互連，以實現(xiàn)從一個激光器到數(shù)百個激光器的可擴展性，從而超越傳統(tǒng)電互連所帶來的挑戰(zhàn)。

使用硅光技術的短距離光學互連提供了一種解決方案，它能夠?qū)崿F(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸，同時降低功耗并提高熱效率（pj/bit）。這對于減少熱量產(chǎn)生并保持系統(tǒng)高效運行非常重要。

此外，硅光集成可以創(chuàng)建更小、更密集的光子集成電路（PiC），從而促進對AI/ML工作負載至關重要的高密度帶寬連接。異構(gòu)集成可以更有效地連接激光器和波導，從而實現(xiàn)更好的耦合并降低功耗。此外，隨著新型激光器的發(fā)展，熱效率得到提高，通道數(shù)量和每個通道的潛在波長數(shù)量也得到了擴展。

克服高密度帶寬連接的挑戰(zhàn)

在后端制造的情況下，公司可以節(jié)省大量的運營支出和資本支出，而無需使用外部耦合到無源硅光芯片的激光器。通過每平方英寸硅使用更多的通道并將不同的有源元件組合在一起，可以使用更少的功率并顯著增加每個PIC的總帶寬。

易飛揚硅光800G光模塊產(chǎn)品

硅光允許使用短距離光學互連在AI/ML應用中高效傳輸數(shù)據(jù)。在使用AI應用（如自然語言處理、圖像識別和自動駕駛）的情況下，大型數(shù)據(jù)集會被實時處理和分析。

快速高效地傳輸數(shù)據(jù)對于實時決策和最佳系統(tǒng)性能至關重要。硅光能夠提供高速數(shù)據(jù)傳輸和組件間高效通信，有助于提高這些領域中AI系統(tǒng)的整體效率和性能。

通過利用硅光技術，能夠優(yōu)化其AI/ML系統(tǒng)并釋放更強大的計算能力，以獲得更準確、更靈敏的結(jié)果。

硅光在人工智能領域的未來

前路充滿希望。硅光技術有可能徹底改變?nèi)斯?a href="http://www.asorrir.com/v/" target="_blank">智能算法并進一步提升人工智能系統(tǒng)的功能，在人工智能中使用硅光技術可以開發(fā)出更智能的系統(tǒng)，以更高的性能和效率處理復雜的任務。

隨著架構(gòu)師進一步發(fā)展AI網(wǎng)絡，硅光與異構(gòu)集成將改變交換層，取代傳統(tǒng)的分組交換，這將在所需的互連密度下實現(xiàn)更低的延遲和更低的功耗。

相信硅光技術將成為未來AI/ML系統(tǒng)的一項顛覆性技術，與傳統(tǒng)電信號解決方案相比，它具有顯著優(yōu)勢。這反過來又可以突破AI領域的可能性界限。

審核編輯 黃宇