来源：Laser Focus World

Keren Bergman在IEEE 第 74 届电子和元件技术会议 (ECTC) 上，进行了一次主题演讲，介绍了将光子芯片与电子端、计算和内存以及计算系统边缘的其他组件更紧密结合的不同技术和方法。我们有幸与Keren Bergman进行了一次对话。

我们知道光学对于通过移动数据进行通信非常有用，但我们如何能将光子学应用于各种规模的计算系统（从片上系统到大型计算机）中？以及，将数据移动引入光学领域进行计算的最佳方法是什么？

这些问题正是美国哥伦比亚大学电气工程教授兼综合科学与工程中心科学主任Keren Bergman目前在光学、光子学和计算交叉领域探索的众多问题中的两个。

将光子学引入计算系统的推动力很大程度上是受到机器学习中人工智能（AI）应用的寒武纪式大爆发的影响，因为全球大多数数据中心都在运行 AI 应用程序。

Keren Bergman表示：“过去十年，我们在光通信领域取得了巨大进步。以前，我们主要将光通信用于长距离光纤系统。但近期取得的进展正在实现芯片上光学元件的集成（以硅光子的形式），并将光学接口从电子平面带到光学平面，甚至到芯片。”

而这也带来了一些机遇：光学接口是否可以连接到计算机芯片和内存芯片，实现这些计算机系统内的光通信？

Keren Bergman表示：“这是一个非常有趣的研究/技术问题，这一问题的出现主要是由于人工智能在计算方面的主要驱动力，以及在光子学方面，基于在芯片上集成光子而建立的庞大生态系统”。

设计工作

光子为千万亿次级系统（每秒进行千万亿次计算）甚至百亿亿次级系统（每秒进行千万亿次计算）带来的最大好处之一是，它有可能在系统内传输更多的通信带宽。

如今，在电子领域内移动数据受到限制，是因为高带宽通信“损耗很大，需要指数级增长的电力来移动越来越多的数据”，Keren Bergman表示。“转向光域的原因在于我们可以以更高的能源效率做到这一点——以更低的能耗在远距离传输数据。而且在芯片上的每条线路和引脚内，我们可以插入更多带宽，因为光子本质上是玻色子，不会相互干扰。”

密集排列的电子系统往往会面临产生串扰、干扰及其他问题。但在光域中，数据可以在不同的颜色、波长或通道上进行调制，并且所有数据都在同一根电线、光纤或波导内共同传播，而不会相互干扰。它能够为芯片腾出更多单位面积/单位长度的带宽。

“光学在这里提供了两个优势：我们可以获得非常高的带宽密度——大约每毫米数兆兆位，”Keren Bergman表示。2“它还能以低于皮焦耳每比特的能量将数据传输到数百米或数公里之外。”

那面临的挑战是什么呢？那就是将这些光子芯片与电子端、计算和内存以及计算系统边缘的其他组件共同封装或共同集成。

解决这个问题的一种方法是尽可能以最有效的方式对光学链路和电子器件进行共同设计。“从光学角度来说，有很多波长可供选择，”Bergman说。“它们是由光梳产生的——一束激光可以同时高精度地产生100 多种不同的颜色。”

这就引出了一个问题：每个波长通道的正确数据调制频率是多少，才能与该接口电气端的正确数据频率相匹配？

“这些都是重要的设计问题，”Bergman说，“其他问题则与封装有关。”光子芯片由硅制成，因此看起来就像电子芯片。我们如何将其封装在一起，以便与电子端对接？有多种方法可以增强集成度，例如3D 集成，甚至是单片集成，其中光子和电子共存于同一芯片内。”

解决共封装的高温问题

研究界和业界正在思考如何将这些不同技术（光子和电子）组合在同一个异构封装中。其中两个关键问题与高温有关：我们如何冷却封装？我们如何保持一定的温度以实现最佳性能？

光子是一种热敏感技术，“如果光子芯片的温度发生变化，其折射率也会发生变化，”Bergman解释道。“我们要让光子芯片适应温度变化——因为温度变化来自周围环境和接口的电气端。”

在3D封装中，电子端产生的高温会影响光子芯片的性能，因此了解热环境并进行补偿/设计至关重要。

“我们可以通过多种方式实现这一目标，”Bergman说，“有一种方法是采用闭环电路，即使温度发生变化，也能保持光子芯片的工作点。另一种方法是将光子芯片设计得尽可能无热相变。”

这些方法本质上可以补偿温度变化。“一种材料的温度会随着折射率的变化而朝一个方向改变，而另一种材料的温度会朝相反的方向改变——这为我们设计光子芯片提供的一种内在鲁棒性，”Bergman补充道。

电子器件才是问题所在

稍微扩大范围，深入当今的系统内部，“我们在3D中拥有非常好的电子连接，并且内存和图形处理单元 (GPU) 之间也有电子芯片，” Bergman说。

虽然这种连接在能耗和带宽方面表现良好，但电子器件的问题在于，当需要在系统内移动数据时，会消耗大量的能源，而且带宽可能会下降多达两个数量级。

将光子像接口一样引入芯片可以使整个系统的通信更加流畅，从而完全消除系统内当前存在的两个数量级的锥度。

“它将大大加快应用程序的执行时间以及我们设计系统的方式，”Bergman说。“将光子纳入系统不仅仅是一种技术替代，它还能让我们将人工智能系统的性能提高几个数量级，同时保持能耗不变。我们可以改变能源消耗的曲线。”

转折点

我们已经到达了一个转折点，目前光子仍然比如今的电子互连基础设施更昂贵——因为制造业和整个半导体生态系统比光子成熟得多。

“各个公司希望将这些系统商业化并加以部署。然而尽管能源和性能很重要，但在实际系统和项目中，成本最终还是最重要的。因此，我们陷入了两难境地：我们能否将光子引入完整的制造模式，从而实现大规模生产，最终降低成本？”

Bergman对我们实现这一目标持乐观态度，因为计算方面的供应商要么已经开发了，要么正在探索共封装光学/光子学项目，因此这一目标确实指日可待。“但我们还没有完全实现，”她表示。

未来可期

未来光子学显然将实现超大规模计算及其他计算。对于电气版本的连接性而言，扩展将意味着“我们基本上需要一座核电站来满足系统的电力消耗，”Bergman说。“这就是为什么结束能源消耗曲线并实现未来系统的可扩展性如此重要。”

Bergman 及其同事还致力于将灵活性融入到互连之外的通信系统中，以确保交换机也具有波长选择性，使系统能够适应特定应用的通信性质。

“这种灵活、适应性强的互联互通是我们正在研究的另一个振奋人心的领域，这一领域是增加波长域之外的带宽，探索空间/模态域，因此对于每个波长，你也可以在该颜色或波长内拥有正交独立的空间模式，” Bergman说。“当它增加时，它就会形成一股波，从而进一步增加带宽密度。”

拓展阅读

1. A. Rizzo et al., Nat. Photon., 17, 781–790 (Jun. 2023).

2. A. Rizzo et al., IEEE J. Sel. Top. Quantum Electron., 29, 1–20 (Feb. 2023).

原文链接：

https://www.laserfocusworld.com/optics/article/55042908/co-packaging-photonics-and-electronics-poses-challenges

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