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賓州大學開發出矽光子晶片取代矽晶片，加快AI訓練
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https://bit.ly/3UWFrYn
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美國賓州大學的工程師開發了一種新晶片，它使用光波而不是電力來執行訓練人工智慧
(AI)所必需的複雜數學。 該晶片有可能從根本上加快電腦的處理速度，同時降低能源消
耗。
今天，人類正在建造每秒可以執行五千萬次運算的百億億次(quintillion)之超級電腦。
近年來的這一些努力，儘管讓運算規模逐步有所增加，但賓州大學發現所有運算技術仍遵
循20世紀60年代首次使用的原理進行。
原本研究人員一直致力於開發基於量子力學(Quantum Mechanics)的運算系統，但要讓量
子電腦獲得廣泛使用，預計至少還需要幾年的時間。如今隨著AI模型在技術上的爆炸性成
長導致了對能夠處理大量資訊的電腦的需求。然而，其發現低效率的運算系統導致能源的
高消耗。
賓州大學工程與應用科學學院教授 Nader Enghata 領導的團隊設計了一種矽光子(SiPh)
晶片，可以利用光進行數學運算。該團隊轉向光，因為它是人類已知的最快的數據傳輸方
式。然而，使用廣泛豐富的矽可確保該技術能夠快速擴展。
他們的目標是開發一個平台來執行所謂的向量矩陣乘法，這是神經網路開發和功能中的核
心數學運算，而神經網路是當今人工智慧工具的電腦架構。
他們透過使特定區域的矽變薄（例如150奈米）而不是使用高度均勻的矽晶片來實現這一
目標。這些高度的變化，在無需添加任何其他材料之下，使他們能夠控制光在晶片中的傳
播方法。因為高度的變化可以分佈，使光以特定的模式散射，從而使晶片能夠以光速執行
數學運算。
這一研究團隊表示，這種新設計已經準備好用於商業應用。研究人員聯繫一家商業晶圓代
工廠來製造他們的SiPh晶片。由於晶圓代工廠只能設計市場上現有尺寸的晶片，因此必須
對晶片設計進行相應修改並立即準備部署。
研究團隊表示，SiPh晶片可以取代現今許多公司用來訓練和分類AI模型的繪圖處理器
(GPU)。他們建議 SiPh平台可以作為AI公司使用的現有基礎設施的附加元件。
除了能夠更快地執行運算和更少的電力消耗之外，SiPh晶片還可以解決資料隱私問題。由
於晶片可以平行執行多個運算，因此在執行運算時，不需要將資訊儲存在工作記憶體中。
由於沒有人可以侵入不存在的記憶體來存取你的訊息，所以其能夠解決資料隱私的問題。
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