[半导体投资联盟]【专利解密】光子算数推出“硅光子+AI”芯片

【嘉德点评】光子算数提出的此项专利 , 利用光学分束器将调制器所出射的光信号分成多束光子信号 , 以使得每个调制器可以负责多路光路的传输 , 从而增大光子人工智能芯片内所包含的传输光路的数量 , 提高其并行计算的能力 , 同时减少调制器的使用数量 , 降低光子人工智能芯片封装和测试的难度 。
[半导体投资联盟]【专利解密】光子算数推出“硅光子+AI”芯片
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集微网消息 , 通信和人工智能可谓是最炙手可热的科技辞藻 , 在通信与AI的结合下 , 未来也将会是一个万物互联的智能时代 , 那么当前较为火热的硅光子芯片与人工智能相结合会产生什么样的火花呢?
随着人工智能的高速发展 , 传统的纯电芯片构架方案逐渐显得力不从心 , 能耗压力更为显著 。 这时 , 光通信产业中的硅光子芯片技术迅速崛起 , 为AI芯片的下一步发展提供了可能 。
【[半导体投资联盟]【专利解密】光子算数推出“硅光子+AI”芯片】光子人工智能芯片是指采用硅基光子集成技术 , 让光提供算力 , 为人工智能应用提供高性能的硬件支持 , 其主要用于处理人工智能算法 。 为了实现人工智能算法中的海量并行计算 , 以提高光子人工智能芯片的计算能力 , 则需要使光子人工智能芯片内部有若干条独立传输的光路 。
目前 , 常通过增加调制器数量的方式来解决上述问题 。 但是 , 由于调制器具有一定的面积 , 且每个调制器均具有较多独立的pin脚 , 因此 , 调制器数量的增多会导致光子人工智能芯片面积和pin脚数量的增多 , 进而加大光子人工智能芯片封装和测试的难度 , 而这就在一定程度上限制了光子人工智能芯片计算能力的进一步提高 。 所以 , 如何降低调制器的使用数量 , 并提高光子人工智能芯片的计算能力 , 是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题 。
有鉴于此 , 光子算数申请了一项名为“一种光子人工智能芯片”(申请号:201910791210.X)的发明专利 。 该专利发明的光子人工智能芯片可以降低调制器的使用数量 , 并提高光子人工智能芯片的计算能力 。
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图1光子人工智能芯片的内部结构示意图
上图1是本发明提供的一种光子人工智能芯片的内部结构示意图 , 它主要包括:调制器1、光传输介质2以及计算模块3 。
在光子人工智能芯片进行计算时 , 调制器1会接收带有待计算信息的电信号 , 并将接收到的电信号转换为对应的光信号 , 光学分束器可以将调制器1转换成的光信号分成多束光子信号 。 为了实现多束光子信号的独立传输 , 每个调制器1所对应的光传输介质2的数量与光子信号的束数相等 , 即每个调制器1对应有n个光传输介质2 , 以形成n条独立传输的光路 。 其中 , n个光传输介质2与n束光子信号一一对应 。 计算模块3则用来从光传输介质2中接收子光信号 , 并对接收到的子光信号进行计算 。
也就是说 , 通过光学分束器将每个调制器1所输出的光信号一分为多(形成广播结构) , 以使得每个调制器1可以同时负责多路光路的传输 , 从而提高光路传输的并行度 , 进而提高光子人工智能芯片的计算能力 。
另外 , 由于通过光学分束器使得每个调制器1同时负责多路光路的传输 , 那么就会使得光子人工智能芯片内包含的传输光路的数量远大于调制器1的数量 , 即可以在提高光子人工智能芯片计算能力的同时减少调制器1的使用数量 , 从而减少芯片的面积和pin脚数量 。
在光子人工智能芯片中 , 计算模块3含有多个计算单元31 , 其中每个计算单元31对应连接一个光传输介质2 , 这样就可以通过计算单元31分别对光传输介质2传输过来的光子信号进行计算 , 从而提高光子人工智能芯片的计算效率 。
光子算数提出的此项专利 , 利用光学分束器将调制器所出射的光信号分成多束光子信号 , 以使得每个调制器可以负责多路光路的传输 , 从而增大光子人工智能芯片内所包含的传输光路的数量 , 提高其并行计算的能力 , 同时减少调制器的使用数量 , 降低光子人工智能芯片封装和测试的难度 。


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