光子计算领域双雄出现!一篇顶刊论文,两位麻省理工学院天才的故事

科学
光子计算领域双雄出现!一篇顶刊论文,两位麻省理工学院天才的故事
麻省理工科技评论 2020-09-08

2020-09-08

光子计算机时代已经缓缓拉开帷幕
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光子计算机时代已经缓缓拉开帷幕

刚刚过去的 8 月,由 IEEE 主办的第 32 届 Hot Chips 成功落幕,光计算创业公司 Lightmatter 展示的 AI 推理专用光子芯片——Mars,作为压轴大戏,给观众留下了极为深刻的印象。

Lightmatter 表示,在相同的芯片面积下,光子芯片的时延是电子芯片的千分之一,能耗是电子芯片的千分之一,工作频率是后者的十倍。

光子计算领域双雄出现!一篇顶刊论文,两位MIT天才的故事

图 | Lightmatter 公开资料(DeepTech 整理)

并且,Lightmatter 对媒体表示,将于明年秋季推出商用产品。

显然,这次不是又一个 “狼来了” 的故事,光子芯片是真的来了。

那么,光子芯片是什么?光子芯片能做什么?是否可以用在我们的笔记本电脑上?为了搞清楚这些问题,DeepTech 联系到与 Lightmatter 共同领跑这一领域的曦智科技(Lightelligence)创始人兼 CEO 沈亦晨。

有趣的是,这两家公司均于 2017 年 9 月成立,并且它们的 CEO 都出身麻省理工学院,更为巧合的是,2017 年他们分别以一作、二作的身份,在顶级期刊 Nature Photonics 发表了将光计算应用于人工智能领域的关键论文。

诸多共同点的背后,隐藏着怎样的故事?

光子芯片到底有多快?

有媒体称 “光子芯片较电子芯片快 1000 倍”,“我个人认为这个说法并不准确。” 沈亦晨说。

首先,达成 1000 倍的约束条件很重要。如果仅就光子的纯计算部分,从光已经转换成光信号起,到完成计算止,这个过程所花的时间,说光子芯片较电子芯片快 1000 倍,倒不为过。

但如果计算整个光子计算机系统所需要的时间,那么就要加上光电转换、数模转换以及内存和数字电路所花费的时间,肯定是达不到 1000 倍的。

其次,在不同的应用、算法环境下,所得到的结果是不同的。未来随着越来越多的光部件渗入到电子计算机之中,光子计算机整体的速率会超过电子计算机越来越多。

根据沈亦晨的判断,“在短期之内,光子计算机与电子计算机基于通用 Benchmark,在相同的节点之下,前者领先后者5 到 10 倍是非常合理的数字。对于特定的问题,比如退火算法等,现有的硬件条件已经可以做到百倍速率的提升。1000 倍可能是光子计算机提升的上限,需要把光的存储之类问题全部解决才可能达到。”

但毫无疑问,光子芯片将在能耗、通量和延时,三个层面超越以 Intel 为代表的传统电子芯片,沈亦晨笃定地说。

光子芯片如何计算?

Lightmatter 光子芯片的基础计算单元被称作 MZI。

这是一种光干涉仪,可以用来观测从单独光源发射的光束分裂成两道准直光束之后,经过不同路径与介质所产生的相对相移变化,MZI 为英文缩写。

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图 | 马赫-曾德尔干涉仪时常用于空气动力学、等离子物理学与传热学领域,可以测量气体的压强、密度和温度的变化。在本图里,设想分析一支蜡烛的火焰。两种输出影像都可以被观测到,一个显示出白色火焰,另一个显示出黑色火焰(来源:维基百科)

这个构想最早产生于 1891 年,一百多年后的今天,它已经变成了下图的样子。

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图 | MZI 实物图(来源:曦智科技)

Lightmatter 的芯片实际上由两个垂直堆叠的芯片组成。顶部是一个 50 平方毫米的 12nm 工艺 ASIC,用于存储内存并协调控制位于下面的 150 平方毫米的 90nm 工艺光计算芯片,布线距离不超过 1 毫米。两个核芯均采用格芯代工,使用标准 CMOS 工艺制造。

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图 | Lightmatter Mars 芯片结构图(来源:Lightmatter)

本次演示的 Mars 光计算芯片的工作频率为 1 GHz,由 64x64 矩阵 64 个维度向量组成光矩阵乘法器,数据在不到 200 皮秒的时间内传播到整个芯片,整个核心由 50 毫瓦的激光发射器驱动。

在一次计算过程中,DAC(数字模拟转换器)接收数字输入信号,将其转换为模拟电压,并使用该电压来驱动激光器(该技术已在光纤发送器中广泛使用)。

来自该激光器的光进入计算阵列,这里的基础计算单元就是 MZI。进入 MZI 的相干光分为两部分,每半部分的相位调整不同。将具有不同相位的信号组合会导致相长或相消干涉,从而有效地调节通过 MZI 的光的亮度,该调节可被视为乘法运算。

在波导管(可理解为承载光的“电线”)相遇的地方,信号被有效地加在一起。这是光 MAC(Multiply-accumulate 乘积累加)的基础,最终计算阵列输出的光到达光电二极管,完成相应的计算。

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图 | Lightmatter Mars 光学计算过程(来源:Lightmatter)

Lightmatter 的研发人员说道,这些元器件的损耗极低,静态功耗几乎为零,且几乎不会产生 “电子泄漏” 现象。

两条 MZI 路径

曦智科技的基础计算单元,也使用 MZI,但是在 MZI 的结构及 MZI 阵列的架构上,都采用了与 Lightmatter 不同的方式。

MZI 的计算原理可以通俗地解释为,它有两条“手臂”,通过某种方式改变了两条手臂的光程,以此来改变光通过两条手臂之后相互干涉的结果。

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图 | MZI 矩阵乘法原理图(来源:Lightmatter)

Lightmatter 采用的是名为 NOEMS(Nano Optical Electro Mechanical System)的方案,这是一种机械式元件,原理是通过施加电压,让两条手臂在静电的作用下产生机械形变,以此改变手臂的物理长度。

曦智使用的是电驱动式的 MZI,具体做法是通过在两条手臂之中加入电子,在改变了电子密度的同时,也改变了光的介电常数,以此来改变光程。

而电子的移动速度,是远远快于两条手臂的物理形变速度的,所以曦智的调制频率(reprogram)可以达到几十个 GHz,而 Lightmatter 只能到 100MHz,前者高出两个数量级。

“当然,曦智的方式也并非完美,但我们在我们认为重要的部分做了取舍。”沈亦晨说。

“我不对 Lightmatter 的方案进行好坏的评价,但我个人认为他们的方案是一个非常大胆的尝试。当看到他们在网上公开的技术架构之后,我们的第一反应是对工艺和封装的改动太大了,这条路可能会比较坎坷”。他补充道。

根据 Lightmatter 曝光给外界的 PPT 来看,他们的光子芯片架构是将所有的 MZI 连接到了一起,有点像三国赤壁之战中曹操的铁索连舟。

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图 | Lightmatter 的光子芯片架构(来源:Lightmatter)

“这样的结构之下,一旦单个 MZI 节点出现问题,可能整个系统都会受到影响。而我们的架构中,因为实现光计算的原理不同,所以并不需要将所有的 MZI 直接相连,因此具有更强的容错性。”

“我可以理解 Lightmatter 为什么选择这样一种方案,因为以他们光计算的原理、架构来说,机械式很可能是一个最优的选择。但这样的方案接下来要面临的就是产业成熟度,以及对于环境的敏感性等这些在产品和工程上的挑战。”

曦智的时间表

去年 2 月,曦智已经做出了第一款产品雏形,DeepTech 此前也有报道《用光挑战 “世界 7 大数学难题” 之首,麻省理工团队再证光学计算潜力》。

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图 | 曦智科技光子芯片原型版卡

“经过一年多的研发改良,我们手上已经有了较之前领先得多的芯片。”沈亦晨自信地说。

在使用环境方面,曦智的光子芯片并不会比电子计算机有更严格的要求,在芯片内封闭的环境中,很少有外界手段能影响到光的运行,这方面反而电子更容易受到外界的影响而产生串扰。

和电信号相比,光信号基本不受电磁干扰。所以,在信号传播距离超过 1 到 2 毫米的情况下,维持电信号信噪比所需的能耗会很快超过光电转换带来的额外能耗。

一些来自外界的震动,也基本不会对曦智的光子芯片产生影响,因为他们采用的是 全固态结构,没有任何的机械活动部分。“反而 Lightmatter 的机械式 MZI 可能会受此影响,当然这是我的个人推测。”沈亦晨如此说。

曦智的芯片包含了数万个基础光子器件,光电信号转换的效率大概是 0.1~1 pj/bit,激光发射器采用同光通讯一样的设备,在这方面的相关技术已经非常成熟。

当 DeepTech 问及光子芯片的发布时间,沈亦晨表示,目前曦智已经可以作出非常明确的时间安排,但是暂时还是希望保持一定的神秘感。他补充道,这将是一个很近的时间节点,肯定会在一年之内。

据悉,未来曦智光子芯片将以板卡及服务器的方式推出,同时也会以授权的方式向电子芯片设计厂商提供光子芯片的 IP,以此来提升现有产品的性能。“我们的供应商全都是世界一流的大厂,而且供应链也已经打通。”

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图 | 曦智科技原型光子芯片效果图(来源:曦智科技)

沈亦晨补充道,曦智的光子芯片前期将倾向用于 AI 推理芯片,后续会研发 AI 训练芯片,同时也会在几个非典型 AI 的应用场景,如药物研发、材料研发、量子模拟方向、超算方向等领域推出对应的产品。

“我们的产品适用于各种公有、私有云服务及终端服务器。此外,可用于超算及矿机的光子芯片产品也已经处于筹备当中,但这些绝不是曦智的第一款产品。”沈亦晨强调。

光子芯片由于其基本的运作原理,非常适合于做矩阵乘法,尤其是稠密的、高并发式的计算。而这恰恰是人工智能神经网络所需要的。

除此之外,光子芯片在片上传输方面的优势也很大,如:传统计算机内存到计算单元的数据搬运,以及计算单元之间的搬运。

沈亦晨说,利用这一点,一方面可以据此推出自有的光子芯片,另一方面传统计算机也可以使用光计算技术对芯片进行改造。其效果就像是把古人的驿站,替换成现在的高铁。

“我们的技术可以帮助 Intel、NVIDIA 等巨头升级它的芯片,而非单纯地取代。严格来讲,曦智的初代光子芯片属于光电混合芯片,也可以理解为协处理芯片,并没有完全将传统的集成电路抛弃。”

“两强”争霸

目前,在光子芯片这个赛道,曦智科技与 Lightmatter,已经成为了事实的领跑者,谁先行发布量产的光子芯片,谁就可以赢得先发优势。而在公司的背后,也同样是沈亦晨与 Lightmatter 创始人兼 CEO 尼古拉斯 · 哈里斯(Nicholas Harris)之间的竞争。

这两位同样天才的年轻博士,因同一篇论文而开始了同样的事业。

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图 | 沈亦晨与 Harris 合作的论文

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图 | 该论文登上了当期的 Nature 子刊封面

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图 | 沈亦晨与 Harris 在麻省理工学院的创业大赛中获得 10 万美元奖金,他们一左一右共同举起了象征奖金的广告板

沈亦晨对这段往事并不想多谈,他只是说:“共同写作一篇 Paper 很简单,长不过一两年,但是共同创业可能是三五年、十年甚至是一辈子的事情,我们只是各自寻找了合适自己的团队、合作伙伴和投资人。”

想到未来,沈亦晨的眼神微光闪动。

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