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06-17
半导体核心技术编译EE Times 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）应用步伐不断加快，行业和公司预计将使用这些系统和工具。
随着这些数据密集型应用的复杂性不断增长，计算单元之间的高速传输和高效通信的需求变得至关重要。
这种需求引发了人们对光学互连的兴趣，特别是在 XPU（CPU、GPU 和存储）之间的短距离连接的背景下。
硅光子学正在成为一项有前途的技术，它可以提高性能、成本效率和热管理能力，与传统方法相比，从根本上提高人工智能/机器学习应用的能力。
硅光子在人工智能互连方面的优势在管理各行业对AI/ML应用不断增长的需求方面发挥着关键和专业的作用。
这些组件需要快速交换数据并消耗尽可能少的功耗，同时保持高计算密度。
硅光子学可以实现 CPU 和 GPU 等计算单元之间更好的通信。
还可以改进存储单元，以提高人工智能应用的计算能力和效率。
硅光子布局示例（OpenLight） 激光集成对于在各种系统中生成、调制和操纵光信号至关重要。
但这一直是硅光子学的一个挑战。
片上光互连即将到来 为了跟上市场需求，一些公司已经开始投资片上光互连，旨在实现从一个激光器到数百个激光器的可扩展性，并克服传统电互连带来的挑战。
使用硅光子技术的短程光学互连提供了一种解决方案，能够以低功耗实现高速数据传输，并提高热效率（pj/bit）。
这对于减少热量产生并保持系统高效运行非常重要。
此外，硅光子的集成可以创建更小、更密集的光子集成电路 (PiC)，从而促进对 AI/ML 工作负载至关重要的高密度带宽连接。
异质集成可以实现激光器和波导之间更有效的连接，从而实现更好的耦合并降低功耗。
此外，随着新激光器的开发，热效率得到提高，并且通道数量和每个通道的潜在波长数量实现了可扩展性。
克服高密度带宽连接的挑战传统的硅光子和类似技术无法有效满足人们对产品性能和成本日益增长的需求。
在后端制造的情况下，公司可以通过消除与无源硅光子芯片耦合的外部激光器的需要来节省大量运营和资本支出。
通过在每平方英寸的硅上使用更多的通道并将不同的有源组件组合在一起，可以降低功耗，并且可以显着增加每个 PIC 的整体带宽。
在人工智能/机器学习应用中，硅光子学允许使用短程光学互连在相对较短的距离内高效传输数据。
在自然语言处理、图像识别、自动驾驶等人工智能应用领域，需要对大数据集进行实时处理和分析。
快速高效地传输数据对于实时决策和优化系统性能至关重要。
硅光子能够高速传输数据并实现组件之间的高效通信，有助于提高该领域人工智能系统的整体有效性和性能。
通过利用硅光子技术，公司能够优化其人工智能/机器学习系统并释放更强大的计算能力，从而实现更准确和响应更灵敏的结果。
硅光子在人工智能领域的未来前景硅光子在人工智能领域的前景非常广阔。
由于硅光子有潜力彻底改变人工智能算法并进一步提高人工智能系统的能力，因此在人工智能中使用硅光子可以促进更智能的系统的开发，这些系统可以处理复杂的任务并提高性能和效率。
随着架构师进一步开发人工智能网络，硅光子和异构集成将改变交换层，取代传统的分组交换。
这将在所需的互连密度下实现更低的延迟和功耗。
相信硅光子将成为未来人工智能/机器学习系统的颠覆性技术，与传统电信号解决方案相比具有显着优势。
反过来，这可能会突破人工智能领域的可能性界限。
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