集成光子学在计算领域的机会与挑战【光子学公开课 第133期】

news2024/9/20 15:05:24

没有听懂,自己浅浅记录一下

背景

深度学习与大模型带来的算力需求(需要的算力指数型提高)
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解决方案

算力池化和算力网络

传统的主机服务,可能会存在闲置资源。

->改变商业模式:不是出售硬件服务,而是出售算力。类比水电公司不应该出售的是发电机/水库而是水与电

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新的GPU架构?
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算力网络新范式

主要聚焦于集成光学对算力网络的贡献

全电设计:稀疏矩阵的情况下效率不高
延迟与功耗的协调

光子集成设计的优势:
低延迟:光速通过
高能耗:只主要在光的产生、接受、转化上会有能耗
尺寸不敏感:

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光子矩阵运算的实现方式

  1. 级联MZI(2017年的np)
  2. WDM
  3. WDM+PCM:相变材料控制状态,后续维护工作小,能耗更低
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挑战

集成难度较大
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