刚刚过去的8月，由IEEE主办的第32届HotChips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。
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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，年他们分别以一作、二作的身份，在顶级期刊NaturePhotonics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倍”，“我个人认为这个说法并不准确。”沈亦晨说。
首先，达成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。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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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年，一百多年后的今天，它已经变成了下图的样子。
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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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LightmatterMars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1GHz，由64x64矩阵64个维度向量组成光矩阵乘法器，数据在不到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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LightmatterMars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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MZI矩阵乘法原理图（来源：Lightmatter）
Lightmatter采用的是名为NOEMS（NanoOpticalElectroMechanicalSystem）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MHz，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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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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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0.1~1pj/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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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（NicholasHarris）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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沈亦晨与Harris合作的论文
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该论文登上了当期的Nature子刊封面
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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。
