- 換道超車 光芯片的能與不能
- 2023年11月07日 來源：北京商報(bào)
提要：在采訪中米磊說，任何一種技術(shù)取得突破，都需要長期的積累和投入，以及更長時(shí)間的轉(zhuǎn)化和落地。“當(dāng)然，這些都是一些實(shí)操的問題，只要有需求，很多技術(shù)和細(xì)節(jié)都能夠慢慢解決，我們不用過于擔(dān)心量產(chǎn)或者其他的問題，從長遠(yuǎn)看，有需求拉動(dòng)的話，這些都不是問題。”
“集成光路將是半導(dǎo)體領(lǐng)域60年一遇的‘換道超車’。”近日，我國首份光子產(chǎn)業(yè)白皮書《光子時(shí)代：光子產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》(以下簡稱《白皮書》)在2023全球硬科技創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)布。前言的最后一段，寫下了這樣一句話。
2023年，乘風(fēng)大模型浪潮，作為原動(dòng)力的算力成為全球焦點(diǎn)。但當(dāng)英偉達(dá)以“賣鏟人”身份賺得盆滿缽滿的時(shí)候，危險(xiǎn)的信號(hào)也已時(shí)時(shí)預(yù)警：一面是新一輪人工智能掀起全球算力貼身“肉搏”的緊迫現(xiàn)實(shí)，一面是電子芯片摩爾定律接近失效、高耗能、低性能情況越發(fā)突出的力不從心。
“你相信光嗎？”幾年前的語境下“光”是光伏，現(xiàn)在成了光芯片。重壓之下，傳統(tǒng)芯片捉襟見肘，但這束光能否照進(jìn)現(xiàn)實(shí)實(shí)現(xiàn)曲線救國，仍需要技術(shù)和時(shí)間的驗(yàn)證。
光的世紀(jì)
“科技革命沿著‘機(jī)-電-光-算’的邏輯推演，21世紀(jì)將是光的世紀(jì)。”在綜述部分，《白皮書》就做了這樣一個(gè)預(yù)判。
2023全球硬科技創(chuàng)新大會(huì)平行論壇——2023光子產(chǎn)業(yè)發(fā)展暨硬科技成果轉(zhuǎn)化論壇上，《白皮書》由中科創(chuàng)星創(chuàng)始合伙人、陜西光電子先導(dǎo)院執(zhí)行院長米磊博士發(fā)布。而在2016年，米磊就曾提出過一個(gè)“米70定律”，他認(rèn)為，光學(xué)技術(shù)會(huì)是未來一項(xiàng)非常關(guān)鍵的基礎(chǔ)技術(shù)，其成本會(huì)占到未來所有科技產(chǎn)品成本的70%。
相比電子，光子的優(yōu)勢(shì)顯而易見：傳輸信息時(shí)具有極快的響應(yīng)時(shí)間，信息容量比電子高3-4個(gè)量級(jí)，具有極強(qiáng)的存儲(chǔ)、計(jì)算能力，極強(qiáng)的并行、互聯(lián)能力，以及超低的能耗表現(xiàn)。
這些優(yōu)勢(shì)讓光子在信息產(chǎn)業(yè)迸發(fā)出了巨大的應(yīng)用價(jià)值，聚光燈之下，光子芯片的時(shí)代同樣到來了。
近年來，隨著人工智能時(shí)代的到來，對(duì)算力的要求也水漲船高，但電子芯片已經(jīng)逼近物理和經(jīng)濟(jì)成本的極限，以至于摩爾定律失效的討論越來越多。進(jìn)入2023年，大模型浪潮更在硬件供應(yīng)和算力需求暴漲的錯(cuò)配下引發(fā)了“算力荒”，傳統(tǒng)電芯片越來越捉襟見肘。
而光子芯片不僅能夠?qū)ΜF(xiàn)有電子芯片性能進(jìn)行大幅度提升，解決電子芯片解決不了的功耗、訪存能力和計(jì)算機(jī)整體性能等難題，還可以在信息的獲取、傳輸、處理等領(lǐng)域催生眾多新的應(yīng)用場(chǎng)景。
在接受北京商報(bào)記者采訪時(shí)，米磊直言，人工智能時(shí)代是由算力支撐起來的，光子芯片就是下一代算力中競(jìng)爭力顯著的技術(shù)，且已經(jīng)得到大廠驗(yàn)證，趨勢(shì)非常明顯。
“從這個(gè)角度判斷，下一個(gè)時(shí)代將是光芯片和電芯片的融合”，米磊稱，硅光技術(shù)能夠有效提升GPU的整體性能、大幅降低其功耗，有效解決目前的算力瓶頸，“也就是說，下一代算力很可能會(huì)是光子計(jì)算甚至量子計(jì)算”。
有望突破算力天花板
9月中旬，芯片圈傳來了個(gè)大消息。臺(tái)積電將與博通、英偉達(dá)等客戶共同開發(fā)硅光子技術(shù)，計(jì)劃于明年下半年開始接受訂單，預(yù)計(jì)在2025年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。外界的評(píng)價(jià)是：有望突破算力天花板，成為下一代AI算力的“革命性技術(shù)”。
對(duì)于傳言的真實(shí)性，北京商報(bào)記者聯(lián)系了臺(tái)積電，但截至發(fā)稿未收到回復(fù)。不過有業(yè)內(nèi)人士告訴記者，事情本身是確定的，只是其中細(xì)節(jié)非常多，外界信息并沒有那么準(zhǔn)確。
光電芯片從業(yè)者李樺(化名)對(duì)北京商報(bào)記者分析稱，臺(tái)積電宣傳的硅光技術(shù)，就是利用硅材料的優(yōu)勢(shì)，將硅基光電芯片和集成電路做系統(tǒng)集成，提升速度。
光子與電子的結(jié)合，被視為破解算力困境的“法寶”。特別是在國內(nèi)市場(chǎng)電子芯片復(fù)雜、被動(dòng)的處境之下，一個(gè)更迫切的問題擺在了面前：當(dāng)下一輪全球科技競(jìng)爭很可能聚焦在底層算力上，光子芯片能否在關(guān)鍵時(shí)刻頂上來？
事實(shí)上，理解光子芯片對(duì)于算力的跨越式支撐，其中還存在著一個(gè)概念上的“混淆”。
在接受北京商報(bào)記者采訪時(shí)，洛微科技CTO孫笑晨指出，在提升AI計(jì)算方面，光電芯片可以在兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)發(fā)揮作用，其一是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算本身起到加速器的作用，其二是通過芯片間更加密集的互聯(lián)，增加數(shù)據(jù)傳輸帶寬，從而在系統(tǒng)層面提高AI計(jì)算的整體性能。
“AI的大規(guī)模應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)中心的算力提升有了很大的需求”，李樺稱，這里的算力指的是單位能耗下的算力，一味增加CPU數(shù)量可以提升整體算力，但是會(huì)帶來巨大的能耗。硅光技術(shù)的發(fā)展，可以提升數(shù)據(jù)中心的信息傳輸速度，并大幅度降低能耗，進(jìn)而提升單位能耗下的算力。
李樺總結(jié)稱，目前在光通信領(lǐng)域，光電芯片只是提升數(shù)據(jù)傳輸效率，數(shù)據(jù)的計(jì)算依然依靠集成電路來完成。
長春理工大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究院常務(wù)副院長蔡紅星也對(duì)北京商報(bào)記者提到，雖然在一些細(xì)分領(lǐng)域，光電芯片已經(jīng)能夠處理一些算法固定、流程簡潔的計(jì)算，不過其成熟度遠(yuǎn)不如電子計(jì)算，尤其是在多元化的需求以及通用的人工智能計(jì)算領(lǐng)域，依然有賴于傳統(tǒng)的電子計(jì)算。
但比起跟計(jì)算本身較勁，光芯片在互聯(lián)方面發(fā)揮的作用很可能起到“曲線救國”的作用。
孫笑晨表示，當(dāng)AI模型快速增大，對(duì)訓(xùn)練方面的并行和數(shù)據(jù)帶寬需求越來越高，就需要芯片間進(jìn)行更高效的互聯(lián)以便提高整體性能，這種互聯(lián)包括計(jì)算卡之間的互聯(lián)、芯片間的互聯(lián)以及芯片組內(nèi)部計(jì)算和存儲(chǔ)單元的互聯(lián)。由于在帶寬、功耗及速度方面的絕佳優(yōu)勢(shì)，光互連成為解決帶寬需求的關(guān)鍵所在。
“這是一個(gè)完全可以預(yù)見的市場(chǎng)，在光互連模組和芯片方面，中國廠商也具備足夠技術(shù)實(shí)力和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)。如果在這條路線上發(fā)力推動(dòng)甚至先落地的話，國產(chǎn)AI計(jì)算很可能就會(huì)在整體上達(dá)到一個(gè)有競(jìng)爭力的程度。”孫笑晨補(bǔ)充稱，當(dāng)下在提高AI計(jì)算能力方面，美國的主要技術(shù)思路仍然聚焦在了提高芯片本身性能上。
在光通信領(lǐng)域，光模塊扮演著光、電信號(hào)相互轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵角色。根據(jù)LightCounting數(shù)據(jù)，2022年全球光模塊企業(yè)TOP 10中，中國企業(yè)已占據(jù)7席，其中中際旭創(chuàng)等企業(yè)已實(shí)現(xiàn)800G高速光模塊批量出貨。
計(jì)算“蹺蹺板”
在業(yè)內(nèi)看來，臺(tái)積電聯(lián)合客戶開發(fā)硅光技術(shù)，瞄準(zhǔn)的就是光通信在芯片互聯(lián)方面的巨大潛力。“在光通信領(lǐng)域，光電芯片在數(shù)據(jù)中心上的應(yīng)用，已經(jīng)占據(jù)了一半的市場(chǎng)份額。”有業(yè)內(nèi)人士說。
但從長遠(yuǎn)角度來看，在互連上的應(yīng)用很可能會(huì)是光電芯片的“小目標(biāo)”，其真正的星辰大海，仍然要落在計(jì)算本身。
據(jù)了解，一個(gè)巨大的AI模型中，每一層網(wǎng)絡(luò)都需要進(jìn)行矩陣運(yùn)算，一個(gè)大矩陣還可能需要拆成幾個(gè)小矩陣進(jìn)行計(jì)算。也就是說，在大模型中，矩陣乘加運(yùn)算是一個(gè)反復(fù)、循環(huán)的計(jì)算過程，每次循環(huán)，矩陣上的元素權(quán)重都會(huì)被更新。
“與電子相比，光的矩陣乘加運(yùn)算非常快，但一涉及到權(quán)重的更新，光的速度就會(huì)變慢。”
孫笑晨稱，從實(shí)際情況來看，光計(jì)算的瓶頸其實(shí)并沒有卡在計(jì)算上，而是卡在了矩陣運(yùn)算更新參數(shù)的階段，“這就像是一個(gè)蹺蹺板，解決了一部分問題，另一部分問題又翹起來了，導(dǎo)致無法從整體上實(shí)現(xiàn)跨越性的性能提高”。
這也解釋了為什么光在數(shù)學(xué)運(yùn)算領(lǐng)域首先瞄準(zhǔn)的方向是大模型的推理，而不是訓(xùn)練。因?yàn)橛?xùn)練需要海量數(shù)據(jù)的輸入，不斷重復(fù)計(jì)算動(dòng)作時(shí)，效率上的問題就會(huì)更加突出。
目前業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)同，光互連會(huì)比光計(jì)算先一步落地。孫笑晨認(rèn)為，在光互連領(lǐng)域，要實(shí)現(xiàn)比較有競(jìng)爭力的結(jié)果，也需要產(chǎn)業(yè)界整體的認(rèn)可和合作，從產(chǎn)業(yè)鏈的角度、整個(gè)系統(tǒng)的角度合力進(jìn)行技術(shù)攻關(guān)和商業(yè)落地。
李樺則將關(guān)注的重點(diǎn)放在了光電芯片整體的規(guī)模上。他提到，與集成電路市場(chǎng)相比，當(dāng)下光電芯片市場(chǎng)體量很小，這也導(dǎo)致了從事光電芯片的企業(yè)，尤其是以生產(chǎn)線為主的企業(yè)，單純做光電芯片的話，無法養(yǎng)活這條生產(chǎn)線，進(jìn)而導(dǎo)致其無法投入更多精力做研發(fā)。
此外，如果單純聚焦在光通信領(lǐng)域，體量也仍然大不起來，再加上短期內(nèi)光計(jì)算體量很難出現(xiàn)大幅提升，除非出現(xiàn)更多應(yīng)用場(chǎng)景，比如傳感方面有更多的應(yīng)用，可能才會(huì)解決這個(gè)問題。
在新技術(shù)的發(fā)展過程中，需求的作用不可忽視。
在采訪中米磊說，任何一種技術(shù)取得突破，都需要長期的積累和投入，以及更長時(shí)間的轉(zhuǎn)化和落地。“當(dāng)然，這些都是一些實(shí)操的問題，只要有需求，很多技術(shù)和細(xì)節(jié)都能夠慢慢解決，我們不用過于擔(dān)心量產(chǎn)或者其他的問題，從長遠(yuǎn)看，有需求拉動(dòng)的話，這些都不是問題。”
事實(shí)上，《白皮書》的開篇就做了這樣一個(gè)結(jié)論：“對(duì)我國而言，既要在電子芯片領(lǐng)域盡快補(bǔ)短板，也要盡早在光子芯片等新賽道布局發(fā)力。雙管齊下，抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的機(jī)遇，未來才有望實(shí)現(xiàn)‘非對(duì)稱趕超’。”
