引言
随着传统硅基处理器接近其极限，开发创新解决方案以推动下一代人工智能(AI)发展变得越发重要。本文探讨了当前计算范式面临的挑战，并介绍光子技术作为有望克服这些限制并为人工超级智能(Artificial Super Intelligence，ASI)创造条件的新兴技术[1]。
摩尔定律的终结与新挑战的兴起
近五十年来，摩尔定律一直是推动计算进步的主要动力。这一原理指出，微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，支撑了计算系统日益增长的复杂性和性能。然而，随着不断逼近硅晶体管的基本物理极限，摩尔定律已不再适用。
传统硅基计算进展的放缓带来了重大挑战，特别是在AI应用对更强大计算能力需求呈指数级增长的情况下。需求与能力之间的这种不匹配促使研究人员和工程师探索替代技术和方法，以保持创新步伐。
图1展示了NVIDIA GPU和Intel Xeon CPU的硅芯片面积增长，说明了芯片尺寸随时间呈指数增长。
上图展示了NVIDIA GPU和Intel Xeon CPU的硅芯片面积增长。芯片尺寸的指数级增长直接反映了为保持性能提升而需要在单个芯片上集成更多晶体管的趋势。然而，从长远来看，这种方法难以持续，因为我们正接近芯片制造技术的物理极限。
光子技术
随着传统计算方法逼近极限，光子技术成为满足我们计算需求的有望解决方案。光子技术利用光而非电信号传输和处理数据。相比传统电子技术，这种技术具有以下优势：
更高速度：光传播速度快于电信号，实现更快的数据传输和处理。
更低功耗：光子系统能效可能高于电子系统。
更大带宽：基于光的系统可同时传输更多信息，提高整体系统容量。
信号衰减减少：与电信号相比，光信号在长距离传输中衰减较小。
这些优势使光子技术成为满足AI日益增长的需求并可能促进ASI发展的极具吸引力的选择。
最大尺寸芯片的兴起
随着摩尔定律放缓，业界正转向创造更大、更强大的芯片以满足性能要求。这一趋势正引领我们走向所谓的"最大尺寸芯片"甚至"晶圆级"计算。
图2描绘了从2000年到2030年预计的全球300毫米晶圆产量，显示了晶圆产量可能大幅增加以满足不断增长的需求。
上图说明了全球300毫米晶圆产量的预计增长。随着每个封装中的硅面积呈指数级增长以满足AI性能路线图的要求，我们可能会看到晶圆产量显著增加。这一趋势凸显了业界为弥补摩尔定律放缓而推动更大、更强大芯片的努力。
Cerebras和Tesla已经在开发晶圆级引擎，推动当前制造技术的极限。随着我们接近硅基技术的极限，关注点正在转向优化互连和探索新材料与架构。
互连挑战与解决方案
随着向更大的芯片和更复杂的AI系统迈进，高效连接这些组件的挑战变得尤为重要。AI超级计算机中所需的互连数量随处理单元(XPU)数量的增加而迅速增长。
图3可视化了不同的互连网络拓扑，展示了光子链路数量如何随集群大小和拓扑结构而变化。
上图展示了各种互连网络拓扑。拓扑选择显著影响AI工作负载的性能，并决定了每个处理单元所需的互连数量。随着集群规模增大，这些互连的复杂性也随之增加。
图4说明不同互连拓扑中每个GPU的互连数量，展示了互连需求如何随集群大小增加而扩展。
该图进一步强调了集群大小与互连需求之间的关系。无论选择何种拓扑，互连数量都随集群大小增长，通常超过GPU数量本身的增长。
Lightmatter的Passage技术
认识到传统计算架构的局限性，像Lightmatter这样的公司正在开发创新解决方案来应对这些挑战。Lightmatter的Passage技术利用光子技术创建了一个新的计算机芯片组装平台，并管理先进AI系统中的数据移动。
图5描绘了由Lightmatter技术支持的数据中心，展示了整个设施如何作为一个单一、统一的计算机运作，以最大化大型AI模型训练的性能。
上图说明了Lightmatter支持的数据中心概念。与孤立的计算岛不同，整个数据中心作为一个巨大的计算机运作。这种方法最大化了训练最大AI模型的计算性能，可能为ASI的发展创造条件。
Passage技术支持当前芯片尺寸和未来的晶圆级芯片，为AI计算不断发展的需求提供了可扩展的解决方案。通过实现更高效的互连和数据移动，Passage解决了当前高性能计算系统中的一个关键瓶颈。
未来之路
展望计算的未来和ASI的潜在发展，光子技术作为一项关键使能技术脱颖而出。通过克服传统电子系统的限制，光子技术提供了一条继续扩展我们计算能力的途径，超越了仅靠硅所能实现的范围。
向基于光子技术的计算系统过渡可能分几个阶段进行：
在传统电子系统中集成光子互连，提高数据移动效率。
开发混合电光计算架构，利用两种技术的优势。
创建能够使用光进行数据传输和计算的全光子计算系统。
随着这些技术的成熟，可能会看到全新计算范式的出现，这些范式最终可能释放ASI的潜力。以前所未有的速度处理和传输海量数据的能力可能促进创建远超人类认知能力的神经网络和AI系统。
结论
通向人工超级智能的旅程与我们推动计算技术边界的能力密不可分。随着接近传统硅基系统的极限，光子技术成为维持和加速进步的有望解决方案。
通过实现更快、更高效、更可扩展的计算架构，光子技术有潜力开启AI新领域，并可能为ASI创造条件。Lightmatter的Passage技术代表了实现这一未来的关键步骤，改变构建和互连计算系统的方式。
参考文献
[1] Lightmatter, "Interconnect Is All You Need: Final Nodes, Big Chips, and Photonics," Medium, Oct. 16, 2024.
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