評估新的數(shù)據(jù)中心計算范式

在自動駕駛和大型語言模型（LLM）等顛覆性人工智能(AI)應(yīng)用的推動下，半導(dǎo)體行業(yè)再次處于拐點(diǎn)。像OpenAI的ChatGPT這樣的LLM突然在日常對話中流行起來，因?yàn)椤傲奶鞕C(jī)器人”的復(fù)雜性似乎已經(jīng)跨越了對話能力的門檻。這項(xiàng)技術(shù)集成到各種服務(wù)中的潛力似乎是無限的。

這種程度的智能化需要從數(shù)據(jù)中分析和提取信息，以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲、傳輸和處理能力，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備的計算能力提出了挑戰(zhàn)。finance Online估計，2021-2024年的數(shù)據(jù)消費(fèi)量將從2021年的74澤字節(jié)(相當(dāng)于1萬億的數(shù)據(jù)單位)增長到2022年的94澤字節(jié)，以及2023年和2024年分別增長到118澤字節(jié)和149澤字節(jié)。這些數(shù)字是驚人的，而目前數(shù)據(jù)中心的計算能力很難跟上。

數(shù)據(jù)中心的去中心化計算系統(tǒng)和大規(guī)模分布式計算系統(tǒng)已無法滿足日益增長的計算能力需求。

當(dāng)然，工程師不斷開發(fā)更復(fù)雜的模型來分析和使用數(shù)據(jù)，并最終提高生產(chǎn)力。然而，傳統(tǒng)的提高計算功率的方法受到物理原理的限制，傳統(tǒng)的單片機(jī)計算功率路徑是不可持續(xù)的。更多的創(chuàng)新正在迅速成為IT市場的當(dāng)務(wù)之急，這對半導(dǎo)體行業(yè)來說也是一個機(jī)遇。

傳統(tǒng)計算機(jī)芯片的性能增長遇到了瓶頸。自從60年前半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)起步以來，計算能力的進(jìn)步由摩爾定律(預(yù)測晶體管密度每18個月翻倍)和登納德定律(隨著晶體管密度的提高，功率密度保持不變)描述。

這兩種技術(shù)的結(jié)合，使得芯片能夠在保持恒定能量和面積消耗的同時，不斷提高計算能力。隨著芯片制造過程向5nm和3nm移動，晶體管密度接近物理極限。摩爾定律正在減緩。登納德定律于2004年左右結(jié)束，導(dǎo)致了"電源墻"，隨著晶體管密度的提高，電源和散熱受到挑戰(zhàn)。在先進(jìn)的過程中，膠帶和設(shè)計成本更高，并創(chuàng)建了"成本墻"。傳統(tǒng)的單芯片計算能力提升路徑是不可持續(xù)的。

當(dāng)然，人們一直在努力提高和更好地利用計算能力。突破當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的瓶頸和克服挑戰(zhàn)需要底層技術(shù)的創(chuàng)新。

現(xiàn)在出現(xiàn)了一種新的方法——一種基于大規(guī)模光電集成技術(shù)的數(shù)據(jù)中心計算范式,用于下一代數(shù)據(jù)中心的發(fā)展。其結(jié)果是大規(guī)模的光電集成取代傳統(tǒng)的數(shù)字電路，引入基于集成硅光子學(xué)的信息處理和互聯(lián)能力。

集成硅光學(xué)技術(shù)的光電混合數(shù)據(jù)中心，結(jié)合了光學(xué)計算、芯片和芯片間光學(xué)網(wǎng)絡(luò)以及其他技術(shù)，垂直提高單節(jié)點(diǎn)計算能力(scale-up)，和水平提高大規(guī)模分布式計算的效率(scale-out)。其中一個解決方案側(cè)重于基于硅光子學(xué)的新的數(shù)據(jù)中心計算范式。

即使摩爾定律和登納德定律還在繼續(xù)，去中心化計算系統(tǒng)也無法滿足計算能力的指數(shù)增長。相反，隨著資源消耗的增加，必須在數(shù)據(jù)中心部署大規(guī)模分布式計算系統(tǒng)來滿足計算需求。

硅光子計算提供了一種超越摩爾定律的計算能力增強(qiáng)途徑，因?yàn)榫A級片上光網(wǎng)絡(luò)使計算范式能夠有效地與傳統(tǒng)的電子芯片和存儲芯片一起工作，以提高單個節(jié)點(diǎn)的計算能力。與所有新技術(shù)一樣，新的計算范式將在供應(yīng)鏈、生態(tài)系統(tǒng)和商業(yè)模式上經(jīng)歷一個過渡階段。

從底層組件到頂層應(yīng)用軟件開發(fā)都需要創(chuàng)新。然而，基于硅光子學(xué)的新計算范式的前景是令人感興趣的，其可以幫助控制數(shù)據(jù)中心的挑戰(zhàn)，從澤字節(jié)到京字節(jié)甚至更遠(yuǎn)。

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