Lightmatter | 光子技術(shù)與人工超級智能的道路

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引言
隨著傳統(tǒng)硅基處理器接近其極限，開發(fā)創(chuàng)新解決方案以推動下一代人工智能(AI)發(fā)展變得越發(fā)重要。本文探討了當前計算范式面臨的挑戰(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]。

摩爾定律的終結(jié)與新挑戰(zhàn)的興起
" P3 d. T: s0 V/ G* z近五十年來，摩爾定律一直是推動計算進步的主要動力。這一原理指出，微芯片上的晶體管數(shù)量大約每兩年翻一番，支撐了計算系統(tǒng)日益增長的復雜性和性能。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。

傳統(tǒng)硅基計算進展的放緩帶來了重大挑戰(zhàn)，特別是在AI應用對更強大計算能力需求呈指數(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。

  `+ `! g, S+ L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間呈指數(shù)增長。

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芯片上集成更多晶體管的趨勢。然而，從長遠來看，這種方法難以持續(xù)，因為我們正接近芯片制造技術(shù)的物理極限。

6 a4 R  P7 H; D- D% I光子技術(shù)
隨著傳統(tǒng)計算方法逼近極限，光子技術(shù)成為滿足我們計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：
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更高速度：光傳播速度快于電信號，實現(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。
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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ASI發(fā)展的極具吸引力的選擇。

! p3 r: m  z: Y/ M5 ?( u8 x$ y( H最大尺寸芯片的興起
隨著摩爾定律放緩，業(yè)界正轉(zhuǎn)向創(chuàng)造更大、更強大的芯片以滿足性能要求。這一趨勢正引領我們走向所謂的"最大尺寸芯片"甚至"晶圓級"計算。

, b) F3 P' `6 k8 u圖2描繪了從2000年到2030年預計的全球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。

* V1 c  r" g1 H# u: Q" U; E上圖說明了全球300毫米晶圓產(chǎn)量的預計增長。隨著每個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)界為彌補摩爾定律放緩而推動更大、更強大芯片的努力。
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( a" S; j4 y9 _% xCerebras和Tesla已經(jīng)在開發(fā)晶圓級引擎，推動當前制造技術(shù)的極限。隨著我們接近硅基技術(shù)的極限，關注點正在轉(zhuǎn)向優(yōu)化互連和探索新材料與架構(gòu)。
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' r2 Q' C2 y* u  ]7 c- @8 W2 `互連挑戰(zhàn)與解決方案
$ H0 _& e- J; L! I2 q隨著向更大的芯片和更復雜的AI系統(tǒng)邁進，高效連接這些組件的挑戰(zhàn)變得尤為重要。AI超級計算機中所需的互連數(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)絡拓撲，展示了光子鏈路數(shù)量如何隨集群大小和拓撲結(jié)構(gòu)而變化。

上圖展示了各種互連網(wǎng)絡拓撲。拓撲選擇顯著影響AI工作負載的性能，并決定了每個處理單元所需的互連數(shù)量。隨著集群規(guī)模增大，這些互連的復雜性也隨之增加。
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圖4說明不同互連拓撲中每個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展。
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該圖進一步強調(diào)了集群大小與互連需求之間的關系。無論選擇何種拓撲，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)
2 V. D* h- W4 ]& W8 W認識到傳統(tǒng)計算架構(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)建了一個新的計算機芯片組裝平臺，并管理先進AI系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)移動。
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圖5描繪了由Lightmatter技術(shù)支持的數(shù)據(jù)中心，展示了整個設施如何作為一個單一、統(tǒng)一的計算機運作，以最大化大型AI模型訓練的性能。
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上圖說明了Lightmatter支持的數(shù)據(jù)中心概念。與孤立的計算島不同，整個數(shù)據(jù)中心作為一個巨大的計算機運作。這種方法最大化了訓練最大AI模型的計算性能，可能為ASI的發(fā)展創(chuàng)造條件。
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# p" M' P7 v* s& O$ ^1 l& ?Passage技術(shù)支持當前芯片尺寸和未來的晶圓級芯片，為AI計算不斷發(fā)展的需求提供了可擴展的解決方案。通過實現(xiàn)更高效的互連和數(shù)據(jù)移動，Passage解決了當前高性能計算系統(tǒng)中的一個關鍵瓶頸。

+ w8 E; i. v) ~% M8 \1 P/ j4 W未來之路
1 K/ J, L& T7 u展望計算的未來和ASI的潛在發(fā)展，光子技術(shù)作為一項關鍵使能技術(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)擴展我們計算能力的途徑，超越了僅靠硅所能實現(xiàn)的范圍。

向基于光子技術(shù)的計算系統(tǒng)過渡可能分幾個階段進行：

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

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

創(chuàng)建能夠使用光進行數(shù)據(jù)傳輸和計算的全光子計算系統(tǒng)。
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9 u3 w+ A) `# j1 a( H% X8 ~  e隨著這些技術(shù)的成熟，可能會看到全新計算范式的出現(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)的能力可能促進創(chuàng)建遠超人類認知能力的神經(jīng)網(wǎng)絡和AI系統(tǒng)。
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結(jié)論
' z  U9 F2 }* t  W9 k. U通向人工超級智能的旅程與我們推動計算技術(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)成為維持和加速進步的有望解決方案。
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通過實現(xiàn)更快、更高效、更可擴展的計算架構(gòu)，光子技術(shù)有潛力開啟AI新領域，并可能為ASI創(chuàng)造條件。Lightmatter的Passage技術(shù)代表了實現(xiàn)這一未來的關鍵步驟，改變構(gòu)建和互連計算系統(tǒng)的方式。
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參考文獻
[1] Lightmatter, "Interconnect Is All You Need: Final Nodes, Big Chips, and Photonics," Medium, Oct. 16, 2024.
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