面向AI的光学算力增强：光交换和光计算
面向AI的光学算力增强：光交换和光计算
随着人工智能大模型参数量突破万亿级，算力的瓶颈已不再仅仅是单芯片的晶体管密度，而是互连带宽（I/O）和能效比（TOPS/W）。硅基光子技术正在重构这一格局，它不仅是数据的“搬运工”，更是未来的“计算者”。
一、 光通信的“立交桥”：光交换 (Optical Switching)
在讨论硅基光交换时，我们必须明确其在数据中心架构中的物理位置。它不仅仅是芯片上的互连，更是解决大规模集群扩展性（Scalability）的关键。
1. 定位：Scale-out 网络的“核心枢纽”
目前的硅基光交换器件（如 MEMS 光开关、MZI 阵列开关）主要针对的是 Scale-out（水平扩展） 层面的互连，即 机柜与机柜之间（Rack-to-Rack） 甚至 集群与集群之间 的通信。
在分布式 AI 训练中，All-to-All 通信模式频繁。光交换技术允许网络拓扑根据流量需求进行 动态重构（如论文中提到的微秒/纳秒级切换），建立直通光路，绕过拥堵的电交换节点。
- CPO (Co-Packaged Optics) 是“匝道”： CPO 技术将光引擎与 GPU/Switch 芯片封装在一起，解决了芯片到外部世界的“最后一厘米”高功耗问题。这相当于从芯片这个“工厂”修了一条直通高速公路的匝道。
- 光交换机 (Optical Switch) 是“立交桥”： 当数据离开 GPU 节点进入网络后，传统的架构需要经过多层电交换机（Spine-Leaf 架构），每次经过交换机都要进行“光-电-光”转换（O-E-O），带来巨大的延迟和功耗。硅基光交换旨在替代核心层的 电交换机，实现全光路由（O-O-O）。
2. 架构示意图
二、 硅光计算核心：三大技术路线大比拼
在光计算领域，没有完美的器件，只有最适合场景的妥协。以下是对三种主流光计算单元的对比。
1. 技术路线对比表
| 特性 | 微环谐振器 (MRR) | MZI 阵列 (酉矩阵) | 相变材料 (PCM) 存内计算 |
|---|---|---|---|
| 核心原理 | 波长选择性调制。利用光的干涉增强，在特定波长处进行幅度调制。 | 干涉仪网络。通过改变两臂相位差，实现光能量的重新分配（线性变换）。 | 材料相变。利用GST等材料晶态/非晶态的折射率差异，非易失地存储权重。 |
| 优势 | 高密度、波分复用 (WDM)。单个波导可并行处理数十个波长的乘法，算力密度极高。 | 宽带、高鲁棒性。对波长漂移不敏感，数学模型（SVD分解）成熟，制造工艺最成熟。 | 零静态功耗、存算一体。断电后权重不丢失，无需频繁搬运数据，能效比理论最高。 |
| 劣势 | 热敏感性极高。需要复杂的温控电路（Heater）来锁定谐振波长，增加了控制功耗。 | 尺寸大。级联规模受限（很难做到64x64以上），难以实现大规模并行计算。 | 写入速度慢、寿命有限。相变过程慢（纳秒级），且材料循环擦写次数有限制。 |
| 适用场景 | 卷积神经网络 (CNN)，高吞吐量矩阵乘法。 | 神经网络推理，高保真线性变换。 | 边缘计算，低功耗推理，权重固定的模型。 |
2. 未来主流预测
- 短期（3-5年）：MZI 阵列。由于工艺成熟度和对环境的耐受性，MZI 方案在早期商业化中最稳妥。目前曦智科技等头部企业多采用此路线。
- 中期（5-10年）：MRR (微环)。随着热调控算法和材料（如 SiN 氮化硅，热敏感度低）的进步，MRR 凭借 波分复用 带来的超高算力密度，将成为高性能计算中心的主流选择。
- 终极形态：混合架构 (Hybrid)。未来极可能出现 "PCM on MRR" 或 "PCM on MZI" 的架构。即利用 PCM 做非易失的权重存储（省去维持电压），利用 MRR 做高速的输入调制，结合两者的优点，实现真正的超低功耗、超高速光计算。
三、 矩阵运算的“三国杀”：CMOS vs. 存算一体 vs. 光计算
AI 计算的核心是 矩阵乘加运算 (MAC)。为了突破传统瓶颈，三种技术流派各有千秋。
1. 原理与优劣势深度解析
A. 传统 GPU (CMOS 数字逻辑)
- 原理： 冯·诺依曼架构。数据在 DRAM（显存）和计算单元（Core）之间搬运。计算是基于布尔逻辑的数字开关切换。
- 优势： 精度极高（FP32/FP64），通用性强，软件生态（CUDA）不可撼动。
- 劣势： 内存墙 (Memory Wall)。90% 的功耗消耗在数据搬运上，而非计算本身。
B. 存算一体 (In-Memory Computing, IMC)
- 原理： 利用存储单元（如 RRAM、SRAM）的物理特性直接计算。利用 欧姆定律（电压 x 电导 = 电流）做乘法，利用 基尔霍夫定律（电流汇聚）做加法。
- 优势： 打破内存墙。权重固定在单元内，输入电压即可得结果，能效比极高。
- 劣势： 模拟计算受噪声影响大，精度通常较低，难以进行大规模浮点训练。RRAM等忆阻器目前良率和集成度、写次数还远不能与SRAM相比，只能用于小规模推理inference场景，无法用于训练。
C. 光计算 (Optical Computing)
- 原理： 被动传输即计算。光信号通过调节器（代表权重）时，光强衰减或相位改变即完成“乘法”；多路光信号汇聚即完成“加法”。
- 优势： 天然并行与光速低延时。光具有波长维度（颜色），可以多路并行互不干扰。
- 劣势： 光电转换（ADC/DAC）开销大，且光器件体积远大于晶体管。
（传统的“光学卷积”（如4f系统）利用透镜的光学傅里叶变换特性进行物理层面的直接模拟 见博文《用光学计算加速AI模型中的卷积和矩阵乘法操作》；而现代光计算AI芯片（如MZI/MRR阵列）则是将卷积操作在数学上转化为矩阵乘法（GEMM），利用光子器件作为通用矩阵计算单元，从而具备了传统光学系统缺乏的可编程性和通用性。一个是物理层面的直接模拟，一个是数学层面的通用计算。）
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