摘要：他们的设计将基于光的数据移动与 CMOS 电子设备相结合，以实现无与伦比的效率和带宽。这一突破可能会重塑 AI 硬件，使系统更智能，能够以更快的速度传输数据，同时消耗更少的能源——这对于自动驾驶汽车、大规模 AI 模型等未来技术至关重要。

哥伦比亚大学的工程师们发明了一种强大的 3D 光子电子芯片，它可以克服人工智能最大的硬件挑战之一：耗能的数据传输。

他们的设计将基于光的数据移动与 CMOS 电子设备相结合，以实现无与伦比的效率和带宽。这一突破可能会重塑 AI 硬件，使系统更智能，能够以更快的速度传输数据，同时消耗更少的能源——这对于自动驾驶汽车、大规模 AI 模型等未来技术至关重要。

人工智能 (AI) 具有推动重大技术突破的潜力，但其进展因能源效率低下和数据传输瓶颈而放缓。现在，哥伦比亚工程大学的研究人员开发出了一种有前途的解决方案：一种 3D 光子电子平台，可显著提高能源效率和带宽密度。这些是构建更快、更强大的 AI 硬件的关键步骤。

这项研究发表在《自然光子学》杂志上，由电气工程系查尔斯·巴彻勒教授凯伦·伯格曼领导，介绍了一种将光子学与先进的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 电子技术相结合的新方法。这种集成实现了高速、节能的数据通信，并直接解决了人工智能最大的硬件限制之一：快速移动大量数据而不消耗电量。

“在这项研究中，我们提出了一项能够以前所未有的低能耗传输大量数据的技术，”伯格曼说。“这项创新突破了长期以来限制传统计算机和人工智能系统中数据移动的能源障碍。”

哥伦比亚大学工程团队与康奈尔大学 Ilda 和 Charles Lee 工程学教授 Alyosha Christopher Molnar 合作开发了一款 3D 集成光子电子芯片，该芯片在紧凑的芯片空间内拥有 80 个光子发射器和接收器的高密度。该平台提供高带宽（800 Gb/s），具有出色的能效，每比特仅消耗 120 飞焦耳。带宽密度为 5.3 Tb/s/mm²，这项创新远远超出了现有基准。

该芯片专为低成本而设计，将光子器件与 CMOS 电子电路集成在一起，并利用商业代工厂生产的组件，为广泛的行业采用奠定了基础。

该团队的研究重新定义了数据在计算节点之间的传输方式，解决了长期以来的能源效率和可扩展性瓶颈。通过 3D 集成光子和电子芯片，该技术实现了无与伦比的节能和高带宽密度，摆脱了传统数据局部性限制。这个创新平台使 AI 系统能够高效传输大量数据，支持以前由于能源和延迟限制而不切实际的分布式架构。

由此产生的进步有望实现前所未有的性能水平，使该技术成为未来各种应用计算系统的基石，从大规模 AI 模型到自主系统中的实时数据处理。除了 AI 之外，这种方法还具有为高性能计算、电信和分解式内存系统带来变革的潜力，标志着节能、高速计算基础设施新时代的到来。

这项合作研究得到了康奈尔大学莫尔纳实验室、空军研究实验室和达特茅斯学院的参与。该项目获得了美国国防高级研究计划局 ( DARPA ) 和美国能源部高级研究计划局 (ARPA-E) 的资助，凸显了其在推进国家技术能力方面的关键作用。

专注半导体领域更多原创内容

关注全球半导体产业动向与趋势

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

今天是《半导体行业观察》为您分享的第4073期内容，欢迎关注。

来源：爱就对了a