Lightmatter | 光子技術(shù)與人工超級智能的道路

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
隨著傳統(tǒng)硅基處理器接近其極限，開發(fā)創(chuàng)新解決方案以推動(dòng)下一代人工智能(AI)發(fā)展變得越發(fā)重要。本文探討了當(dāng)前計(jì)算范式面臨的挑戰(zhàn)，并介紹光子技術(shù)作為有望克服這些限制并為人工超級智能(Artificial Super Intelligence，ASI)創(chuàng)造條件的新興技術(shù)[1]。
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摩爾定律的終結(jié)與新挑戰(zhàn)的興起
3 G' m* D( m1 e8 W% K- o近五十年來，摩爾定律一直是推動(dòng)計(jì)算進(jìn)步的主要?jiǎng)恿Α＿@一原理指出，微芯片上的晶體管數(shù)量大約每兩年翻一番，支撐了計(jì)算系統(tǒng)日益增長的復(fù)雜性和性能。然而，隨著不斷逼近硅晶體管的基本物理極限，摩爾定律已不再適用。
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: u' t0 }& X2 n傳統(tǒng)硅基計(jì)算進(jìn)展的放緩帶來了重大挑戰(zhàn)，特別是在AI應(yīng)用對更強(qiáng)大計(jì)算能力需求呈指數(shù)級增長的情況下。需求與能力之間的這種不匹配促使研究人員和工程師探索替代技術(shù)和方法，以保持創(chuàng)新步伐。

圖1展示了NVIDIA GPU和Intel Xeon CPU的硅芯片面積增長，說明了芯片尺寸隨時(shí)間呈指數(shù)增長。
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% k& j/ |8 t& G上圖展示了NVIDIA GPU和Intel Xeon CPU的硅芯片面積增長。芯片尺寸的指數(shù)級增長直接反映了為保持性能提升而需要在單個(gè)芯片上集成更多晶體管的趨勢。然而，從長遠(yuǎn)來看，這種方法難以持續(xù)，因?yàn)槲覀冋�接近芯片制造技術(shù)的物理極限。

  {0 z6 I/ {4 J7 j8 v光子技術(shù)
# I% d6 M  w6 `7 u隨著傳統(tǒng)計(jì)算方法逼近極限，光子技術(shù)成為滿足我們計(jì)算需求的有望解決方案。光子技術(shù)利用光而非電信號傳輸和處理數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)電子技術(shù)，這種技術(shù)具有以下優(yōu)勢：

更高速度：光傳播速度快于電信號，實(shí)現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)傳輸和處理。

更低功耗：光子系統(tǒng)能效可能高于電子系統(tǒng)。

更大帶寬：基于光的系統(tǒng)可同時(shí)傳輸更多信息，提高整體系統(tǒng)容量。

信號衰減減少：與電信號相比，光信號在長距離傳輸中衰減較小。

3 @: U+ y: \6 K; S1 |- \這些優(yōu)勢使光子技術(shù)成為滿足AI日益增長的需求并可能促進(jìn)ASI發(fā)展的極具吸引力的選擇。
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最大尺寸芯片的興起
' b7 E1 I# _' r5 z" u隨著摩爾定律放緩，業(yè)界正轉(zhuǎn)向創(chuàng)造更大、更強(qiáng)大的芯片以滿足性能要求。這一趨勢正引領(lǐng)我們走向所謂的"最大尺寸芯片"甚至"晶圓級"計(jì)算。

圖2描繪了從2000年到2030年預(yù)計(jì)的全球300毫米晶圓產(chǎn)量，顯示了晶圓產(chǎn)量可能大幅增加以滿足不斷增長的需求。
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上圖說明了全球300毫米晶圓產(chǎn)量的預(yù)計(jì)增長。隨著每個(gè)封裝中的硅面積呈指數(shù)級增長以滿足AI性能路線圖的要求，我們可能會看到晶圓產(chǎn)量顯著增加。這一趨勢凸顯了業(yè)界為彌補(bǔ)摩爾定律放緩而推動(dòng)更大、更強(qiáng)大芯片的努力。

( a- k. }* Y  F' q6 t( ICerebras和Tesla已經(jīng)在開發(fā)晶圓級引擎，推動(dòng)當(dāng)前制造技術(shù)的極限。隨著我們接近硅基技術(shù)的極限，關(guān)注點(diǎn)正在轉(zhuǎn)向優(yōu)化互連和探索新材料與架構(gòu)。
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互連挑戰(zhàn)與解決方案
隨著向更大的芯片和更復(fù)雜的AI系統(tǒng)邁進(jìn)，高效連接這些組件的挑戰(zhàn)變得尤為重要。AI超級計(jì)算機(jī)中所需的互連數(shù)量隨處理單元(XPU)數(shù)量的增加而迅速增長。
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圖3可視化了不同的互連網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�，展示了光子鏈路�?shù)量如何隨集群大小和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)而變化。

- X" f2 S2 U) \8 a# c1 v& E1 I7 F上圖展示了各種互連網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�。拓�(fù)溥x擇顯著影響AI工作負(fù)載的性能，并決定了每個(gè)處理單元所需的互連數(shù)量。隨著集群規(guī)模增大，這些互連的復(fù)雜性也隨之增加。

/ u' z* L) Z2 Z1 t" _1 g" A+ T- A圖4說明不同互連拓?fù)渲忻總�(gè)GPU的互連數(shù)量，展示了互連需求如何隨集群大小增加而擴(kuò)展。

3 x! F- e1 U1 [該圖進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了集群大小與互連需求之間的關(guān)系。無論選擇何種拓?fù)洌�互連數(shù)量都隨集群大小增長，通常超過GPU數(shù)量本身的增長。
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Lightmatter的Passage技術(shù)
" W, c; \, I" B5 s6 D2 o認(rèn)識到傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的局限性，像Lightmatter這樣的公司正在開發(fā)創(chuàng)新解決方案來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。Lightmatter的Passage技術(shù)利用光子技術(shù)創(chuàng)建了一個(gè)新的計(jì)算機(jī)芯片組裝平臺，并管理先進(jìn)AI系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)移動(dòng)。
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5 z3 b+ r3 A  F" N- u% ]圖5描繪了由Lightmatter技術(shù)支持的數(shù)據(jù)中心，展示了整個(gè)設(shè)施如何作為一個(gè)單一、統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)運(yùn)作，以最大化大型AI模型訓(xùn)練的性能。
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上圖說明了Lightmatter支持的數(shù)據(jù)中心概念。與孤立的計(jì)算島不同，整個(gè)數(shù)據(jù)中心作為一個(gè)巨大的計(jì)算機(jī)運(yùn)作。這種方法最大化了訓(xùn)練最大AI模型的計(jì)算性能，可能為ASI的發(fā)展創(chuàng)造條件。

9 E0 V0 w6 f$ G( B% X0 j5 APassage技術(shù)支持當(dāng)前芯片尺寸和未來的晶圓級芯片，為AI計(jì)算不斷發(fā)展的需求提供了可擴(kuò)展的解決方案。通過實(shí)現(xiàn)更高效的互連和數(shù)據(jù)移動(dòng)，Passage解決了當(dāng)前高性能計(jì)算系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵瓶頸。
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+ o% t. F' C. b% i未來之路
展望計(jì)算的未來和ASI的潛在發(fā)展，光子技術(shù)作為一項(xiàng)關(guān)鍵使能技術(shù)脫穎而出。通過克服傳統(tǒng)電子系統(tǒng)的限制，光子技術(shù)提供了一條繼續(xù)擴(kuò)展我們計(jì)算能力的途徑，超越了僅靠硅所能實(shí)現(xiàn)的范圍。

% f) E9 N8 J+ ?0 _% p; [# W* S/ T! F向基于光子技術(shù)的計(jì)算系統(tǒng)過渡可能分幾個(gè)階段進(jìn)行：

在傳統(tǒng)電子系統(tǒng)中集成光子互連，提高數(shù)據(jù)移動(dòng)效率。

開發(fā)混合電光計(jì)算架構(gòu)，利用兩種技術(shù)的優(yōu)勢。

創(chuàng)建能夠使用光進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算的全光子計(jì)算系統(tǒng)。
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隨著這些技術(shù)的成熟，可能會看到全新計(jì)算范式的出現(xiàn)，這些范式最終可能釋放ASI的潛力。以前所未有的速度處理和傳輸海量數(shù)據(jù)的能力可能促進(jìn)創(chuàng)建遠(yuǎn)超人類認(rèn)知能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和AI系統(tǒng)。
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結(jié)論
1 ~8 U) Q& f6 R5 T- Y4 D通向人工超級智能的旅程與我們推動(dòng)計(jì)算技術(shù)邊界的能力密不可分。隨著接近傳統(tǒng)硅基系統(tǒng)的極限，光子技術(shù)成為維持和加速進(jìn)步的有望解決方案。
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3 ?( X7 |) D. g通過實(shí)現(xiàn)更快、更高效、更可擴(kuò)展的計(jì)算架構(gòu)，光子技術(shù)有潛力開啟AI新領(lǐng)域，并可能為ASI創(chuàng)造條件。Lightmatter的Passage技術(shù)代表了實(shí)現(xiàn)這一未來的關(guān)鍵步驟，改變構(gòu)建和互連計(jì)算系統(tǒng)的方式。
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參考文獻(xiàn)
[1] Lightmatter, "Interconnect Is All You Need: Final Nodes, Big Chips, and Photonics," Medium, Oct. 16, 2024.

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