哥倫比亞大學的工程師們發(fā)明了一種強大的 3D 光子電子芯片，它可以克服人工智能最大的硬件挑戰(zhàn)之一：耗能的數(shù)據(jù)傳輸。他們的設計將基于光的數(shù)據(jù)移動與 CMOS 電子設備相結合，以實現(xiàn)極高的效率和帶寬。這一突破可能會重塑 AI 硬件，使系統(tǒng)更智能，能夠以更快的速度傳輸數(shù)據(jù)，同時消耗更少的能源——這對于自動駕駛汽車、大規(guī)模 AI 模型等未來技術至關重要。

3D光子芯片模塊。圖片來源：Keren Bergman

人工智能 (AI) 具有推動重大技術突破的潛力，但其進展因能源效率低下和數(shù)據(jù)傳輸瓶頸而放緩?，F(xiàn)在，哥倫比亞工程大學的研究人員開發(fā)出了一種有前途的解決方案：一種 3D 光子電子平臺，可顯著提高能源效率和帶寬密度。這些是構建更快、更強大的 AI 硬件的關鍵步驟。

這項研究發(fā)表在《自然光子學》雜志上，由電氣工程系查爾斯·巴徹勒教授凱倫·伯格曼領導，介紹了一種將光子學與先進的互補金屬氧化物半導體 (CMOS) 電子技術相結合的新方法。這種集成實現(xiàn)了高速、節(jié)能的數(shù)據(jù)通信，并直接解決了人工智能最大的硬件限制之一：快速移動大量數(shù)據(jù)而不消耗電量。

“在這項研究中，我們提出了一項能夠以前所未有的低能耗傳輸大量數(shù)據(jù)的技術，”伯格曼說?！斑@項創(chuàng)新突破了長期以來限制傳統(tǒng)計算機和人工智能系統(tǒng)中數(shù)據(jù)移動的能源障礙?！?/p>

電氣工程研究生、論文合著者邁克爾·卡倫 (Michael Cullen) 與凱倫·伯格曼 (Keren Bergman)（前景）在光波研究實驗室一起工作。圖片來源：Timothy Lee/哥倫比亞工程學院

哥倫比亞大學工程團隊與康奈爾大學 Ilda 和 Charles Lee 工程學教授 Alyosha Christopher Molnar 合作開發(fā)了一款 3D 集成光子電子芯片，該芯片在緊湊的芯片空間內(nèi)擁有 80 個光子發(fā)射器和接收器的高密度。該平臺提供高帶寬（800 Gb/s），具有出色的能效，每比特僅消耗 120 飛焦耳。帶寬密度為 5.3 Tb/s/mm2，這項創(chuàng)新遠遠超出了現(xiàn)有基準。

該芯片專為低成本而設計，將光子器件與 CMOS 電子電路集成在一起，并利用商業(yè)代工廠生產(chǎn)的組件，為廣泛的行業(yè)采用奠定了基礎。

該團隊的研究重新定義了數(shù)據(jù)在計算節(jié)點之間的傳輸方式，解決了長期以來的能源效率和可擴展性瓶頸。通過 3D 集成光子和電子芯片，該技術實現(xiàn)了無與倫比的節(jié)能和高帶寬密度，擺脫了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)局部性限制。這個創(chuàng)新平臺使 AI 系統(tǒng)能夠高效傳輸大量數(shù)據(jù)，支持以前由于能源和延遲限制而不切實際的分布式架構。

由此產(chǎn)生的進步有望實現(xiàn)前所未有的性能水平，使該技術成為未來各種應用計算系統(tǒng)的基石，從大規(guī)模 AI 模型到自主系統(tǒng)中的實時數(shù)據(jù)處理。除了 AI 之外，這種方法還具有為高性能計算、電信和分解式內(nèi)存系統(tǒng)帶來變革的潛力，標志著節(jié)能、高速計算基礎設施新時代的到來。

編譯自/ScitechDaily