此外 ， 另一个研究途径是发展先进的非线性集成光子计算体系结构 ， 即通过将电子电路和数千或数百万个光子处理器集成到合适的体系结构中 ， 同时利用光子和电子处理器的混合光电框架可能在不久的将来 ， 带给AI硬件革命性的变化 。这些硬件将在通信、数据中心操作和云计算等领域具有重要的应用 。
不管哪一种技术路径 ， 架构创新成为未来计算创新的关键驱动力已经成为业界共识 。
比如英特尔近年来一直在推进的XPU战略 ， 就是用不同的架构去处理不同类型的数据 ， 根据处理速度和带宽的不同要求去优化 。其中 ， CPU适宜处理标量架构 ， GPU则适宜处理矢量运算 ， AI则更多是块状运算 ， FPGA则适合做一些稀疏的运算 ， 可以大幅度降低I/O以及计算的消耗 。“把它们整合起来就能各取所需 ， 打组合拳会好过只用一种武器去解决所有问题 。”在今年世界人工智能大会期间 ， 英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强指出 ， 他还特别介绍了集成光电的创新路径 ， 认为光是替代铜的非常好的互联介质替代品 。而针对光本身的一些问题 ， 如光的器件都比较大 ， 光和电之间的转换也比较困难且效率不高 。而英特尔正在从几个方面解决这一问题 。首先是把光器件与电器件紧密封装在一起 ， 减少两端转换的损耗；其次是制作出收发器 ， 以更小的模式放到服务器当中 ， 比如硅光产生、光的发射、调制 ， 接收端的检测、放大等光处理的中间过程的几个模块做成非常小的模块 ， 可以和CMOS光处理器件整合到一个芯片中 ， 这样集成的光电可以大幅度缩小系统的尺寸和功耗 。
超越摩尔的探索之路刚刚开始 ， 但无论是传统电子芯片 ， 还是未来的光与量子 ， 都需要经过一个漫长的技术积累的过程 。在传统电子芯片时代 ， 国外巨头们正是通过漫长的技术迭代 ， 通过产业落地和应用的规模化 ， 诞生了一个又一个“伟大的科技公司” 。同理 ， 在未来的光与量子计算的领域 ， 也必将经历这样一个过程 。（校对/Sharon）
来源：爱集微APP

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