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光计算在AI领域呈现高速的发展，具有广阔的应用前景。

最近，中国科学院半导体研究所集成光电子学国家重点实验室微波光电子课题组李明研究员-祝宁华院士团队研制出一款超高集成度光学卷积处理器。相关研究成果以Compact optical convolution processing unit based on multimode interference为题，发表在《自然-通讯》上。这标志着我国在光计算方面有了重大突破。中信建投更是直接喊出此项技术的突破在AI领域具有广阔前景。英伟达挑战重重？据了解，光计算是一种利用光波作为载体进行信息处理的技术，具有大带宽、低延时、低功耗等优点，提供了一种“传输即计算，结构即功能”的计算架构，有望避免冯·诺依曼计算范式中存在的数据潮汐传输问题。中信建投指出，近年来光计算在AI领域呈现高速的发展，具有广阔的应用前景。以Lightmatter和Lightelligence为代表的公司，推出了新型的硅光计算芯片，性能远超目前的AI算力芯片，据Lightmatter的数据，他们推出的Envise芯片的运行速度比英伟达的A100芯片快1.5到10倍。光芯片能够挑战英伟达的AI芯片吗？

此外，英伟达的主要竞争对手AMD周二推出了一款最新的人工智能GPU芯片MI300X，这款芯片将于今年晚些时候开始向部分客户发货。

自今年年初以来，AMD的股价已翻了一番，不过由于尚未有公开的大客户宣布已经决定使用该芯片，AMD发布新品当天股价下跌超3.6%；而英伟达股价上涨近4%，收盘后市值首次超过1万亿美元。人工智能时代群雄争霸背后，算力功不可没。图形芯片GPU是OpenAI等公司用来构建尖端人工智能应用程序的关键芯片。目前英伟达在这一领域的主导地位依然无人能撼动，但变化可能会在未来发生。光计算的发展趋势受益于光子独特的优势,光计算技术在构建高速、高算力和高能效比的专用计算加速器方面被寄予厚望,目前已经涌现出了许多极具吸引力的方案。特别是对于涉及运算量巨大的二维矩阵-矩阵乘加操作的专用场景,光计算有望在算力和能效比等方面实现超越当前最先进电子计算机几个数量级的性能提升。不同于电子计算通过构建逻辑门实现通用数字计算,主要受深度学习驱动而复兴的光计算更倾向于模拟计算。深度学习(DL)已成为智能时代的强大驱动力，并已广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、等等。然而，DL中80%以上的计算是矩阵-矩阵乘-累加(MM-MAC)运算。大规模MM-MAC运算在算法转换成CPU可执行代码时，会产生大量的内存访问需求。受限于电子计算机的冯诺依曼架构和芯片上铜线互连极限的物理约束，深度神经网络(DNNs)的训练效率和速度受到严重制约。根据德利马的研究以及其他人。训练最先进的DNNs所需的计算能力大约每3.5个月翻一番。与传统的电子计算相比，由于光子的高并行性、高速度和低功耗，光计算有望构建具有高计算能力和能效比的人工智能(AI)加速器。从长期来看，除了AI技术，碳中和的战略目标与为快速增加的数据处理需求提供高计算能力的数据中心的显著能耗之间的矛盾将继续加剧。在实用量子计算机出现之前，发展节能、高效、高计算能力的光电智能计算是最有前途的解决方案。光计算市场竞争格局AI市场可分为训练芯片以及推理芯片。其中训练芯片市场以GPU为主，Nvidia凭借V100 NVLink、V100PCIe等系列产品占据了90%的市场份额，考虑到AMD公司产品也是GPU，因此GPU占据了训练芯片市场95%的份额。国内公司中，虽然华为公司推出了Atlas系列产品，并且在性能、功耗等主要指标上不弱于V100，但是由于软件生态等因素，尚未实现大规模应用。推理芯片的市场较为多元化，虽然Nvidia的T4、P4等产品仍占据约65%的份额，但是GPU产品不再是一家独大。以华为、寒武纪、比特大陆为代表的的中国公司，凭借ASIC、FPGA等产品，通过合适的价格和落地解决方案，占据了大约20%的市场份额。目前，光计算领域公司主要有国内的曦智科技、光子算数，国际有LightMatter、Lumious Computing等。Nvidia、Intel、华为也开始进行光计算芯片的研发。Nvidia在2020年12月公开了其光计算研发的计划，采用片间光互连的技术在其旗舰级AI超级电脑中引入光芯片。Intel在与MIT初创企业Ayar Labs开展片间光互连的研究。华为在2019年4月宣布光计算为重点研发的创新2.0技术。根据平安证券预测，全球AI计算芯片市场规模将从2021年的85亿美元增长至2025年的300亿美元，其中推理芯片比重将从44%增长至超过50%，总市场规模从37亿美元增长至156亿美元，5年CAGR约为43%。 ▼最新活动▲