據分析，人工智能、自動駕駛汽車和其他需要快速處理大量數據的系統目前需要運行現代先進計算負載，而該技術可以滿足日益增長的需求。
當今最先進的微處理器芯片可以包含數百億個晶體管，它們的銅互連電路在運行時產生大量熱量。不過，與光子不同，電子具有質量和電荷——當它們流經金屬或半導體材料時，會被硅和金屬原子散射，使它們振動并產生熱量。因此，提供給微處理器的大部分電力都被浪費了。
未來如果計算機用光子而不是電子來傳輸數據，它們的性能會更好，消耗的能量也會更少。使用光傳輸數據在處理器芯片和它們之間的聯系，將有望大幅提高計算機的速度(片上速度和到通信速度)，并減少需要獲得授權的操作步驟流程，有望帶來更快、更強大、更高效的計算機。
來自eMarketer的一份最新調研顯示，越來越多的公司正在開發硅光子半導體芯片，從而為計算機等設備提供更快的速度、更大的功率并提高運行效率。
據分析，人工智能、自動駕駛汽車和其他需要快速處理大量數據的系統目前需要運行現代先進計算負載，而該技術可以滿足日益增長的需求。
光子學領域的一家公司Luminous Computing已經在A輪融資中籌集到了1.05億美元，投資者中包括比爾·蓋茨(Bill Gates)。據the Next Platform公司最近透露，它計劃使用基于光的技術建造一臺AI超級計算機。當下，超算是機構和國家非常注重的產品，而AI+超算越來越成為一種新的計算趨勢。
惠普企業(HPE)與Ayar實驗室達成了一項多年戰略合作，利用這家初創公司的硅光子技術。據報道，該技術可以達到電子I/O電路帶寬的1000倍，而功率只有十分之一，用于HPE Slingshot。
歐洲的研究人員則研發出了一種新的硅鍺發光合金，以獲得相應的光子芯片，這將給計算機帶來革命性的變化。他們的下一步是開發一種硅兼容激光器，它將集成到電子電路中，并成為光子芯片的光源。
去年3月，Lightmatter公司稱計劃在今年晚些時候推出其首款基于光的人工智能芯片Envise。它將提供包含16個芯片的服務器刀片，適合傳統的數據中心。
隨著創新的驅動器越來越多地沖破數據瓶頸，光子學可以推進最苛刻的技術領域——如AI、量子計算和自動化。它也可能讓我們更接近家庭，以更快的物聯網和下載速度和更高的流質量。
據Luminous首席行政官Marcus Gomez稱，從十年前的AI型號最多有1億參數，一小時乘坐一臺電腦訓練。如今，模型有10萬億參數，每年需要成千上萬的機器培養 - 放緩，光子學可以加快訓練的幾天。
由于光子學期間相較電子產品而言使用的能量較少，因此它也適用于AVS形態的產品，這必須從能量密集的激光雷達、雷達和相機，緊湊的車輛電池以及縮小范圍處理大量數據。
這也是哈佛和波士頓大學與Luminous達成合作的一大驅動因素，主要是將其電光計算解決方案應用于自動駕駛方面的問題。
近期，在俄烏沖突以及新冠疫情的雙重影響下，半導體與芯片行業也遭受牽連。據悉，這可能會對烏克蘭供應半導體生產所需的原材料氣體氖、氬、氪和氙的長期能力產生負面影響。預計這場沖突也會影響到光電子行業，不利于它的前景。
Luminous計劃在24個月內實現其系統設備上市銷售，但這可能會推遲，除非采取措施回收和回收氖氣(neon gas)或更有效地使用它。
光子學在芯片與電子行業的應用讓人期待。一方面，光子學可能會顛覆電子行業;但另一方面，它的新穎性加上供應鏈的挑戰可能會延緩應用。（文章采集自OFweek光通訊網，如涉及版權問題請聯系我們刪除）
