聊聊光子計算

這里說的不是大號透鏡那套光學計算（Optical Computing），而是能上芯片、能做產品路線圖的光子計算（Photonic Computing）。

1）它到底牛在哪里？

• 帶寬恐怖：光的并行度高、天然支持多路復用（顏色=波長），數(shù)據(jù)大巴一車一車拉。

• 幾乎沒熱：波導里沒有電阻電容那套焦耳熱，通道級能耗很低（注意，是通道，不是系統(tǒng)）。

• 時延極低：光速加成，尤其適合超低時延互連/推理鏈路。

翻譯成人話：做“搬運”和“加權求和”類的密集操作，光子像開了掛；但要當全能選手，還早。

1. 光?電（OE/EO）轉換

2. 模?數(shù)（ADC/DAC）轉換

• 真正燒功耗的往往不是“光算”，而是這些轉換環(huán)節(jié)，系統(tǒng)里能吃掉大半的能耗。

• 產業(yè)界的務實選擇：先把“光互聯(lián)”做強做滿（NVLink的光版、Intel Optical I/O、Ayar Labs 這類 ），先不做“光計算”核心。

  因為今天把芯片間/板間的電連線換成光纖，賬能算得過；把矩陣乘法全丟給光，賬常常算不過。

• 光器件要“喂光”才耦合得進去，尺寸很難無腦縮；微環(huán)諧振器做到 ~10 μm 左右已經(jīng)逼近極限，再小耦合就崩。

• 端側/可穿戴不友好：你不會給手環(huán)塞個 5 cm × 5 cm 的芯片。

• 但在數(shù)據(jù)中心/HPC：大 die 不是原罪。甚至可以玩wafer-scale（整片晶圓上陣），工藝節(jié)點也不用卷 7 nm，150 nm 級就能跑。

Possible 路線：光子晶體、超表面、薄膜鈮酸鋰等新型器件，把“有效尺寸”再往納米量級推。

• 純衍射“全光計算”（比如固定光掩模做卷積）能效爆表但難以重構，換任務要換“mask”。

• 做成“通用圖靈機”意義上，光+電混合是現(xiàn)實解：可編程、可更新、可上量產配套。

• 你繞不開一圈外圍：DAC/ADC、驅動、探測、時鐘、溫穩(wěn)、校準……

• 項目管理翻譯：BOM 胖、版圖大、良率風險高、測試門檻高。

• 學術爽點：傅里葉、卷積、矩陣乘法等能“光學一次性做完”。

• 產品現(xiàn)實：重構難、任務窄，一換任務就要換結構；相比之下，存內計算（電子）在小模型推理上又快又可編程。

• 結論：做特定算法的“光加速器”可以；做通用CPU/GPU的替身，不現(xiàn)實（目前）。

1. 光互聯(lián)優(yōu)先（Now）

• 芯片內/芯片間/機柜間的高速低功耗鏈路，最有ROI。

• KPI 關注：帶寬密度（Tbps/mm）、能效（pJ/bit）、BER、插損預算、耦合良率。

“少轉換”的光子計算（Next）

• 目標：減少 OE/EO + ADC/DAC 次數(shù)，把“算”盡量放在光域里做完、一次性讀出。

• 典型器件：MZI（馬赫-曾德爾陣列）、微環(huán)諧振器（MRR）做矩陣運算。

光子存內計算 / 相變材料（PCM）（Next-Plus）

• 用相變材料當“可調電/光學權重”，做類模擬矩陣乘。

• 風險點：耐久度、器件偏差、寫入一致性、溫漂。

• 適配場景：推理為主、低精度友好的模型塊（如注意力/全連接）。

光學蓄水池（Reservoir）計算（Exploring）

• 很前沿，偏黑箱；適合時序/信號處理。

• 產品不確定性高，先做PoC別一上來排期。

光子 cache/register（延遲環(huán)）（Exploring）

• 用延遲環(huán)暫存數(shù)據(jù)，做流水/調度。

• 難點在系統(tǒng)級調度與時鐘對齊，工程復雜度爆表。

算存融合（Compute-in-Memory with Photonics）（Moonshot）

• MZI/MRR + 其他存儲體融合，潛在收益大，工藝復雜度更大。

需求場景

光互聯(lián)

光子計算

芯片/板/機柜之間超大帶寬（> Tbps）

? 立刻上

? 不必

超低時延鏈路

? 高性價比

?? 僅特定算子

數(shù)據(jù)中心/HPC（面積不敏感）

?? 試點特定算子（如矩陣乘）

端側/可穿戴（面積/成本敏感）

?? 極少數(shù)高速接口

? 基本不考慮

特定固定算子（卷積/矩陣）且低重構需求

??

? 作為加速器

通用可編程計算

? 還是交給CPU/GPU/ASIC

7）做產品要盯的 KPI/風控點

• 系統(tǒng)能效：別只看“光路”pJ/OP，要把 OE/EO + ADC/DAC 算進去。

• 帶寬密度 & 耦合效率：fibre-to-chip / chip-to-chip 的耦合良率、封裝良率。

• 可重構規(guī)模：權重更新速度、可編程維度（多少×多少的矩陣）、精度（比特數(shù)）。

• 溫度與漂移：諧振器熱漂補償成本（功耗+控制復雜度）。

• 良率 & 測試：大面積/wafer-scale 的工藝波動、量產測試時長。

• 軟硬協(xié)同：編譯棧/校準/映射工具是否跟上（沒有工具鏈，硬件等于擺設）。

Phase 0：光互聯(lián)打底（0–12個月）

• 目標：把板級/機柜級鏈路先光起來，做實測 pJ/bit閉環(huán)。

• 里程碑：可量產的800G/1.6T 模塊或Chiplet 光I/O小批驗證。

Phase 1：特定算子光加速（并行推進，PoC 6–12個月）

• 選單一矩陣乘場景（如 Transformer FC/Attention 的某段），用MZI/MRR 陣列做演示。

• 做系統(tǒng)級能效對比（含轉換），設定“贏面閾值”（比如 >1.5× GPU 的系統(tǒng)能效才考慮集成）。

Phase 2：少轉換架構（12–24個月）

• 系統(tǒng)架構把ADC/DAC 從環(huán)外挪到環(huán)內，或降低位寬/采樣率；

• 打通編譯/映射/校準工具鏈，和模型同學一起定精度容錯策略。

Phase 3：量產可行性評審（18–36個月）

• 看BOM/良率/可測性是否達標；選DC/HPC 單一場景先小規(guī)模商用。

• 我們的目標算子是什么？是矩陣乘還是卷積？算子稀疏/低比特能不能利用？

• 一條數(shù)據(jù)從“電域進”到“電域出”，經(jīng)歷了幾次轉換？每次的能耗/時延是多少？

• 溫控怎么做？熱漂補償的功耗是否把優(yōu)勢吃掉了？

• 良率與校準策略是什么？大規(guī)模陣列如何快速量產測試？

• 上層軟件/編譯棧是否能把模型自動映射到光域陣列，并做誤差感知訓練/校準？

• 短期：把“光”用在互聯(lián)上，立竿見影。

• 中期：把“光”用在特定算子的加速器上，謹慎嘗鮮，一切以系統(tǒng)級能效為王。

• 長期：等“少轉換”架構與新器件成熟，才可能迎來通用性更強的光子計算平臺。

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