英偉達與光學的新前沿：人工智能的革命

在當前的技術環境中，光學一詞不再僅僅代表公衆對事件或公司的看法。今天，光學與技術創新、速度和性能同義，尤其是在人工智能領域。

在這場革命的主角中，Nvidia脫穎而出，它是市值最大的美國科技公司，正在果斷地專注於新的光學數據傳輸解決方案。

Quantum-X 和 Spectrum-X：Nvidia 的賭注

根據最近的報告，Nvidia 正在準備明年推出兩款新的光網路交換系統：Quantum-X (InfiniBand) 和 Spectrum-X。

這些設備承諾每個端口達到高達1.6 Tb/s的速度，與當前解決方案相比，消耗的能源要少得多。結果是？延遲大幅降低，韌性更強，以及大規模計算系統前所未有的部署速度。

這一轉變標志着一個歷史性的時刻，工程師們選擇通過光而非電衝動來傳輸信號。

伴隨着越來越強大的大型語言模型(LLM)的出現、計算成本的降低以及系統復雜性的增長，這是一場範式轉變。許多人在問：光是否將是確保復雜系統實時運行的關鍵？

臺積電模型：光學路線圖

一些行業報告表明，英偉達正在遵循臺積電這家臺灣半導體制造巨頭已經概述的戰略。臺積電的計劃被稱爲COUPE，分爲三個階段：

1. 階段 1：一個能夠提供 1.6 Tbps 最大帶寬的光學引擎。

2. 第二階段：在CoWoS封裝(中集成共同打包的光學組件與開關)，以實現高達6.4 Tbps。

3. 階段3：實施COUPE-on-CoWoS中介，預期性能接近12.8 Tbps。

但共同封裝光學是什麼意思？它是光收發器在芯片上的直接集成，消除不同芯片結構之間的中介組件的需要。這是進一步減少延遲和提高能效的基礎性進步。

光學競賽：不止是英偉達

光學革命不僅僅關乎Nvidia。其他硬件巨頭也在這個方向上進行大規模投資。

例如，博通正在開發Bailly，這是一款基於CPO (Co-Packaged Optics)的以太網交換機，承諾速度達到51.2 Tbps，並減少能耗。目標是將這項技術集成到其自己的ASIC StrataXGS Tomahawk 5中。

IBM 正在努力將光學電路引入數據中心，而 AMD 最近收購了一家專注於硅光子學的公司。

AMD的技術與工程高級副總裁Brian Amick強調，這項收購將使我們能夠快速擴大能力，以支持和開發用於下一代人工智能系統的共同封裝光子和光學解決方案。

人工智能中光子學的未來

軌跡與變革性影響

光子技術將在人工智能的傳播中成爲主流。

根據一份行業文件，光子學的進展正在激發人們對光子計算的興趣，作爲處理人工智能的一種有前景的模式。深度學習尤其提供了優化光子設計、開發智能光學系統和管理光學數據分析的新途徑。

光子技術在人工智能計算中的應用將對包括光通信、自動駕駛和天文觀測在內的多個領域產生變革性影響。

研究者的願景

來自賓夕法尼亞大學的一篇文章強調了像Deep Jariwala這樣的研究人員在納米尺度上開發這些技術的工作。

Jariwala 描述了他所在領域許多人的夢想：一個未來，唯一的電子組件是計算機旁邊的強激光器。與其將計算機連接到電源插座，不如使用連接到激光器的光纖電纜。一個全新的接口，可能會徹底改變我們對分布式網路的構思。

邁向分布式網路的新紀元

光學的競爭代表了未來人工智能和硬件最引人入勝和具有戰略意義的挑戰之一。

光學和光子解決方案的整合有望克服當前在速度、能效和可擴展性方面的限制。Nvidia與該領域的主要參與者一起，正在爲一個新的時代鋪平道路，在這個時代，光將成爲技術創新的主要載體。

隨着這些技術成爲IT基礎設施的不可或缺的一部分，我們將見證分布式網路的徹底轉變，對所有依賴人工智能和高性能數據處理的行業產生深遠影響。