科技日報記者 劉霞

隨著人工智能（AI）訓(xùn)練等復(fù)雜任務(wù)的規(guī)模持續(xù)擴大，各行各業(yè)對算力提升的需求也與日俱增。傳統(tǒng)電子計算架構(gòu)受限于“馮·諾依曼瓶頸”等問題，而量子計算目前仍處于發(fā)展初期。在這樣的背景下，用光而非電來處理數(shù)據(jù)的光計算技術(shù)應(yīng)運而生，并逐漸嶄露頭角。

世界經(jīng)濟論壇官網(wǎng)日前在一篇報道中指出，近年來，光計算呈現(xiàn)加速發(fā)展趨勢。部分技術(shù)路線發(fā)展迅猛，正逐步走出實驗室，邁向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，未來有望在智算中心、新材料研發(fā)等多領(lǐng)域應(yīng)用中大放異彩。高德納公司已將光計算納入《2025年數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)成熟度周期》報告，顯示出該技術(shù)正日益獲得行業(yè)領(lǐng)袖與投資者的重視與青睞。

光計算優(yōu)勢顯著

光是一種傳播極快、信息維度豐富且能耗極低的物理媒介。光計算以光子替代電子作為計算載體，與傳統(tǒng)的電子計算相比，擁有更多優(yōu)勢：首先，光具有波長、相位、振幅、偏振和波導(dǎo)模式等多個物理維度，天然支持并行計算，因此光子器件特別適用于科學(xué)計算、機器學(xué)習(xí)等高密集型任務(wù)；其次，光子運行幾乎不產(chǎn)生熱量，能耗優(yōu)勢顯著；此外，光子器件具備更寬的帶寬，在處理寬帶模擬信號時性能遠(yuǎn)超電子器件；而且，光學(xué)器件在運算速度方面表現(xiàn)尤為出色，響應(yīng)迅捷，幾乎無延時，顯著提升計算時效。

光計算充分利用了光在速度與效率上的天然優(yōu)勢，有望為當(dāng)前的計算范式帶來革命性突破。

不同架構(gòu)各有千秋

當(dāng)前，光計算技術(shù)領(lǐng)域已涌現(xiàn)出多種架構(gòu)，它們各有優(yōu)劣。

自由空間光學(xué)（FSO）是最早出現(xiàn)的光計算形式。FSO系統(tǒng)借助透鏡、空間光調(diào)制器和光掩模等元件，在空氣或真空中對光進(jìn)行操控以處理信息。

FSO在走向?qū)嵱没^程中面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一在于提升系統(tǒng)的耐用性與可靠性。這要求科學(xué)家進(jìn)一步優(yōu)化光機械工程，例如集成固態(tài)光學(xué)模塊、內(nèi)置空間光調(diào)制器（SLM）或采用光子超材料。此外，目前用于調(diào)控光路的SLM響應(yīng)速度遠(yuǎn)低于電子器件。不過，新一代更快、更高分辨率的調(diào)制器已在研發(fā)中，有望突破這些限制。

光子芯片則整合了激光器、分束器、干涉儀等微型光學(xué)元件，可便捷地融入現(xiàn)有電子架構(gòu)。該技術(shù)路線雖發(fā)展迅速，但多數(shù)方案難以擴展至更復(fù)雜的計算任務(wù)。為此，一些公司另辟蹊徑，從研制全光學(xué)AI芯片轉(zhuǎn)向開發(fā)光學(xué)互連設(shè)備——利用光在電子組件間高速傳輸數(shù)據(jù)。這一路徑依賴新材料與新器件的創(chuàng)新，以降低信號損耗、提升計算精度。鈮酸鋰在早期實驗中已展現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。

光纖系統(tǒng)則依托成熟的光纖通信基礎(chǔ)設(shè)施，借助光纖中的導(dǎo)光實現(xiàn)復(fù)雜計算，尤其適用于求解優(yōu)化問題和人工智能中的難題。一個典型例子是“相干伊辛機”（CIM），它通過光纖環(huán)路發(fā)送光脈沖以執(zhí)行運算。遺憾的是，其關(guān)鍵功能仍依賴電子設(shè)備實現(xiàn)，為此不得不頻繁進(jìn)行光—電轉(zhuǎn)換，導(dǎo)致計算速度大幅下降。未來該系統(tǒng)或轉(zhuǎn)向基于芯片的架構(gòu)，以提升集成度和可擴展性。

此外，也有科學(xué)家正在開發(fā)多芯特種光纖，以借助不同纖芯同步處理多項計算。不過，這類多芯光纖系統(tǒng)目前多數(shù)仍處于實驗室研究階段。

技術(shù)瓶頸亟待突破

目前，光計算發(fā)展正值關(guān)鍵窗口期。在全球?qū)Ω?、更環(huán)保、更強算力的迫切需求下，光計算系統(tǒng)提供了一種新的可能——既能與傳統(tǒng)硅基系統(tǒng)互補，也有望在部分場景中實現(xiàn)超越。

短期內(nèi)，全光學(xué)自由空間系統(tǒng)似乎最具可行性；而融合光與電的混合系統(tǒng)也大有可為——若能通過光電—光轉(zhuǎn)換技術(shù)減少能量損失，其作用將更加突出；集計算與存儲于一體的“內(nèi)存計算”架構(gòu)也極具潛力。

從中期看，結(jié)合空間與時間維度的新型處理架構(gòu)，或?qū)⒈憩F(xiàn)出更卓越的性能與能效。

盡管光計算發(fā)展勢頭強勁，但在走向商業(yè)化應(yīng)用之前，仍有一些技術(shù)瓶頸亟待突破。

首先是精度與穩(wěn)定性問題。鑒于光學(xué)系統(tǒng)易受元件錯位、溫度波動或信號隨機噪聲的干擾，目前研究人員正通過閉環(huán)反饋系統(tǒng)、實時自動校準(zhǔn)等技術(shù)提升其抗干擾能力。

光學(xué)數(shù)據(jù)的存儲也是一大難題。針對這一點，基于光學(xué)腔的系統(tǒng)或可徹底避免數(shù)據(jù)在處理器與內(nèi)存之間遷移產(chǎn)生的損耗。

集成與封裝方面同樣存在挑戰(zhàn)。但3D封裝技術(shù)和新材料的創(chuàng)新，或許能提升可擴展性并降低成本。