光速AI革命：矽光子技術如何重塑硬體未來

一項突破性的AI加速平臺正以「光」取代傳統電力運算，可能徹底改變人工智慧的訓練與部署模式。這項技術採用先進III-V族半導體製成的光子積體電路，在能耗效率與運算速度上，都遠勝傳統矽基GPU。這不僅能大幅降低能源成本，更有望將AI效能推向全新境界，從資料中心到智慧系統都將迎來變革。

人工智慧正在重塑各行各業，但深度學習與龐大資料集所需的運算力，目前主要依賴圖形處理器(GPU)。然而GPU的高耗能與擴充套件限制已成為發展瓶頸，業界亟需更高效且永續的硬體解決方案。

最新發表於《IEEE量子電子學精選期刊》的研究提出革命性方案：基於光子積體電路(PIC)的AI加速平臺。這項由惠普實驗室資深科學家Bassem Tossoun博士主導的研究顯示，整合III-V族化合物半導體的光子晶片，能以更低能耗執行AI運算任務。

有別於傳統電子分散式神經網路(DNN)，這項技術採用光學神經網路(ONN)，透過光子而非電子進行運算。由於光速傳輸特性與極低能耗損失，ONN在提升AI效率方面展現驚人潛力。

「矽光子雖易製造卻難擴充套件，我們的平臺能作為光子加速器基礎元件，在能耗效率與擴充套件性上都超越現有技術。」Tossoun博士解釋道。研究團隊採用異質整合技術，結合矽光子與III-V族半導體，整合雷射與光放大器以降低光損耗。

製程始於400奈米厚的絕緣層上矽(SOI)晶圓，透過微影、乾蝕刻與摻雜技術製作MOSCAP元件與雪崩光二極體(APD)。隨後選擇性生長矽與鍺形成APD的吸收層、電荷層與倍增層，再透過晶片對晶圓接合技術整合III-V族半導體。

「這種異質整合平臺具備開發光子與光電運算架構的所有關鍵元件，特別適合採用連續類比值的光子加速器。」Tossoun博士強調。此平臺能在單一光子晶片上整合光學神經網路所需元件，包括晶片雷射、高速光偵測器與非揮發性相位調變器等。

測試資料顯示，其能效表現較其他光子平臺提升290倍，比最先進數位電子技術高出140倍。這項突破不僅降低能耗成本、提升運算效率，更將推動資料中心承載更多AI工作負載，為各領域AI應用開創可能。

這項技術將有效解決運算與能源挑戰，為未來高效永續的AI加速硬體鋪路！相關研究成果已發表於2025年1月9日出刊的《IEEE量子電子學精選期刊》。