本文由大国重器（ID:ElectronicComponent）授权转载，作者：长青
“世界首个光子神经形态芯片”到底有多厉害？
你的疑问这里都有解！
11月18日，麻省科技评论网站报道了该进展，从20日起多个知名中文网站迅速大面积编译转载，因为转载的数量太多，本公号就没有推送，但心中留存疑问，到底是什么，有多厉害，下面这张图是什么？随后有部分公号对这个进展做了延伸解读，但感觉就进展本身仍未说清楚。所以，以解决疑问的方式推送本文，欢迎交流和探讨。
2016年11月，美国普林斯顿大学研制出“全球首个光子神经形态芯片”，经对比验证，运算速度远高于传统计算机。
1.更准确的名字
此次研制出的芯片更准确的说法应该是“全球首个可模拟神经网络的硅光电芯片”，即全球首次用光电方式模拟了众多神经网络中的一种，也是此次进展的第一个“全球首次”。
此前，IBM等公司在研发神经形态芯片时采用的是中央处理器类似的发展模式，即分别研发微电子芯片、架构、编程语言和配套程序包。而此次进展采用直接模拟神经网络，难度降低、环节减少，但应用范围也因此受限。此外，此次用“光”代替“电”以进一步显著提升信息处理速度。
2.实现单片集成的核心
此次进展的第二个“全球首次”是采用调制器作为神经元，而非此前所用的有源激光器器件，尽管后者可表现出类似神经元的尖峰行为，具有更丰富的光处理能力，但在制备其所需的Ⅲ-Ⅴ材料平台上难以集成其他光电器件。而调制器可用硅光电技术来实现，因此可与其他光电器件进行单片集成，有效克服光信息处理系统成本高昂和体积巨大等缺点。
3.实现原理
此次突破的核心是实现了具有相同反应特性的多个神经元节点，每个节点工作在一定的光波波长，包含一个微环权重组和光电调制器等。微环权重组由刻蚀在硅衬底、可重置的连续波滤波器组成，当光在其中循环传播时可被赋予不同权重，然后送入调制器来改变节点的输出激光，输出激光的一部分会反馈回节点以产生一个带有非线性特征的反馈回路。节点的这种工作方式在数学上可等效为“连续时间循环神经网络”，即神经网络的一种。节点结构如下图。
图 节点结构图
4.效果验证
研究人员用“神经编译器”仿真了一个带有49个节点的光电神经网络，在完成一个实验性差分系统仿真任务时，计算速度比传统CPU快1960倍。
5.意义
研究人员后续将开展更多测试，以及实现更大规模神经网络。尽管此次进展仅是对神经网络中的一种网络进行了模拟，存在适用范围受限的缺点，但作为光电领域开展神经形态芯片研究的一次大胆尝试，具有重要的启发意义。
6.资金和制造支撑
该研究由美国国家科学基金会（NSF）“提高射频频谱利用”（EARS）项目提供资金支持，NSF国家纳米基础设施网络下属华盛顿纳米制造厂提供制造服务，加拿大国家科学和工程研究委员（NSERC）“硅电光集成电路”（SiEPIC）项目提供制造支持。
7.是否作出样片？
研究人员在绝缘体上硅（SOI）上做出了一些样品，但并未告知太多细节。根据研究人员在2016年7月发布的一篇论文，以及上述制造支撑部分的内容，推断研究人员制造出了芯片，但所含有节点数量较少。上述49个节点仍应停留在仿真阶段。
问题来了，下面这张图是什么？答案是不知道。这张图没有出现在作者在2016年7月和11月份发的论文中，也没有出现在麻省科技的报道中。怀疑是某中文网站在转载报道时贴上的一张图，然后被不明就里的更多中文网站当成芯片图继续转载……
再说两句
关于硅光电集成，2016年10月法国悠乐公司曾表示硅光电市场即将起飞，市场规模到2025年达到数十亿美元。
硅光电技术的“用在哪”和“何时来”再探讨
产业链上的多层次全方位思考
硅光电技术正在持续吸引注意力和投资，其作为数据中心铜互连技术的有力竞争，提出了“是什么”及“何时到来”的新问题。
光传输优势
光是速度的极限，传递数据量更大、能耗和产生的热量更少，且无关距离的远近。而且，多位专家也都曾表示，攻击光传输的难度比铜线传输大得多。
投资和研究力度增加
硅光电领域的投资和研究力度在增加。一项由加州大学圣巴巴拉分校开展的研究显示，2009年至2015年间，硅光电领域的论文数量翻了一倍，约为1.4万篇，而在2005年，该领域的论文数量大约只有500篇。
过去大多数研究由获得资助的学术机构或政府部门开展，今天大多数投资是来自企业。加州大学圣巴巴拉分校的教授、美国集成光电制造创新中心（AIM）副CEO John Bower说，格罗方德、惠普、英特尔和Juniper Networks都在距离追求光电的异质集成，Ciso也在该市场投入巨资，格罗方德也加大在硅光电技术产业化上的投资。
设计工具获得进展
设计工具也在获得有效进展。明导（Mentor Graphics）和Cadence已有硅光电设计方面的工具流。Synopsys在扩展其光电仿真软件产品线，如2012年收购的RSoft Design Group。
预期发展阶段
现在的问题是，基础架构多快能被研发和部署来在新应用和新市场中使用硅光电技术。
短期和中期目标更多地聚焦于在数据中心和网络内的应用，在这些领域中，因为视频、各种类型图像（包括嵌入式视觉和虚拟/增强现实）、物联网中的大量传感器产生了大量数据。光通信首次大量部署始于上世纪90年代，使用光纤作为互联网的支柱，然后扩展到数据中心应用，用于在服务器机架之间、服务器和存储器之间通信。长期目标是封装内芯片间和芯片内的通信，最终将替代SerDes、传统接口，甚至传统晶体管。但这可能需要十年甚至更多的时间。
面临挑战
要真正推进该技术，需要解决大量技术和商业相关挑战。例如，
基于砷化镓、InAs、InGaAs等材料的光源需要更紧密地耦合进制造过程来获取规模效益，而这在过去是个问题，因为这些Ⅲ-Ⅴ族材料很难与传统硅工艺兼容。加州大学圣巴巴拉分校的教授Bower表示，真正的挑战是将光源集成到硅上作为制造工艺的一部分。现在的方法是使用量子阱，产生一个Ⅲ-Ⅴ材料的三明治，如砷化镓，位于InGaAS等另一个三五族材料层之中，以此来产生激光源。正在进行用量子点替换量子阱的研究，通过改变量子点的尺寸或形状即可实现精细调整。随着加入电流，量子点在特定频率发出光，这将减少集成光源的成本，降低功率门限，增加随着时间的可靠性。
Bower还表示，还需要工具能够有效处理波导侧壁的平整程度、空间分离和波导和器件中芯片级变化。以及，现在需要做的是增加这些激光器的寿命，目标是4000小时，我们已经看到寿命已达2100个小时，但这对任何人都不够。
市场预期
这些挑战将以多快的速度被克服还不确定，而对该市场规模的评估已证实引起一定关注。
格罗方德预期硅光电器件市场将在3年内变成30亿美元的规模。受益于工艺技术的持续改进，光源更容易集成到硅中，是推进该技术发展的最主要因素。而且考虑到数据增长速率，硅光电是可能解决方案中的最终候选者。
格罗方德高级研究员Ted Letavic表示：“IP流量将占据大量带宽，移动数据用量将到2020年将达到每月30.6艾字节（二的六十次方）”。Letavic认为，硅光电应用的第一个重要影响将是数据中心的重新架构。除了一、两个大型数据中心，现有想法是建立多个小型数据中心，并使用硅光电互连。“光互联将替代铜互连，增加微波和毫米波传输效率。在5G中，将需要一个从数据中心到小蜂窝的高速互连。到边缘节点的速度需要至少达到每秒1gigabit，小蜂窝和基站间的数据速度需要达到每秒16～25gigabits。”
他说，网络规模扩大中将包含异质网络或HetNets，而这些将受益于光电集成。随着时间流逝，光电集成技术将发展到2.5D、3D和单片封装。“热光效应仍然需要非常精确的模型，需在波导设计方面进行持续改进。同时，还需要更多结构性工具组来保障可靠性。”
图为混合硅Ⅲ-Ⅴ光电放大器示例。量子阱是红色部分。
对硅基半导体技术的复用
Bower说：“三十层掩膜板是常态，每个芯片上有超过300个组成部分。我们需要光电版的‘摩尔定律’”。
在制造领域，麻省理工学院电子和计算机科学专家Duane Boning说：“最敏感的参数，如线宽和边缘粗糙度已在硅中处理完成了。敏感度延缓了IC应用，但随着格罗方德从200毫米迁移至300毫米工艺，将在光电领域带来一个重大改进。你能够获得更精细的工艺控制。互补金属氧化物（CMOS）技术仍超前几代，但我们在光电中看到的是已经获得了足够的反馈来理解更细微的变化。例如，我们理解晶圆的厚度，我们已经必须处理与温度有关的如此多变化，以此来适应和调整结构”。这些工艺中的一部分可能很难用于硅光电领域，但是不需要重新研究。
在设计领域，Cadence的资深工程师Gilles Lamant说：“有很多东西是我们在硅半导体先进节点学到的，如自加热，这个解决方案对光电子非常有用，因其提供了一个温度图。我们同样必须处理鱼鳍上线边缘的平整度，这对于波导非常有用。也有可能为光电子提供其他东西，如可制造设计”。
在工艺设计工具领域，Mentor Graphics的Pyxis IC Station的产品市场经理Chris Cone表示，要创造一个带有光电的设计，你得选择一个套件，然后基于2个或3个定制化器件。“光电是一个新市场，因此从基础上而言，你正在设计一个全新器件。但你仍需要为设计规则检查（DRC）和电路布局（LVS）进行验证、光刻仿真，你仍然需要如你在CMOS中所做的全套工作”。
荷兰PhoeniX软件公司的CEO Twan Korthorst表示，公司从2008年起就与比利时微电子中心（IMEC）合作为硅光电研发套件。
生物领域的应用
PhoeniX也在研究其他领域，包括生物光子学，其中的传感部分是由光实现的，而非电。“一些光并未限制在波导中，它受周围涂覆有化学物质的环所影响，这样的化学物质可能对某种细菌敏感。我们看到生物学领域的一些商业化公司正致力于此”。
Mentor的Cone指出另一生物医学应用，包括由微毛细血管阵列组成的传感器。“你能够基于分子源挑出分子，然后你使用光学与之发生反应，找出血液中的潜在病原体”。
现有技术能否让位？
硅光电有望大幅减少延迟，这并不是唯一的难题。对于以光速运动的数据，其他的事情也都必须得加速。这意味着信号需要以超越今天的速度被处理和传输。在芯片级最终将出现这样的需求，因为在不断变薄电线中的RC延迟、更小的接触、在大多数先进节点电介质可预测的击穿电压的减小。
eSilicon市场副总裁Mike Gianfagna说：“总有对于越来越高通信速度的需求，已经体现在带有SerDes的高端网络和计算领域，以及在高带宽存储器和任务关键堆叠的接口中。对于更高带宽的持续稳定需求，使得SerDes是目前最重要的部件。相当于为新技术的发展设置了门槛，因其已有可靠性部署。”
硅光电技术多久才能足够地好，SerDes何时将失去动力，需求将为硅光电的发展提供动力，是个未知数。
Arteris市场副总裁Kurt Shuler说：“在网络领域，一直在谈论带宽、低延迟技术将替代SerDes。对于一些利基市场的部分芯片，光电将发挥作用，也许在未来我们还能看到芯片到芯片的光通信。我们已经在与CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）委员会合作，那里每一件事都将使用一个CCIX控制器在PCIe PHY上运行。未来，它将不在板级。但是你仍然需要一个物理连接，但光电产生更少热量。”
Shuler表示，在芯片级，最大的瓶颈是SOC和DRAM之间的通信。“以高带宽存储器（HBM）和混合存储立方体（HMC）为例，每一个人都在围绕其工作，但两者的重要组成部分之一——DRAM依然速度慢且廉价。因此，在此限制下，如何使得每一件任务都运转得更快？一个解决方案是增加更多的SRAM。你能够在缓存一致性和代理缓存中增加，如果任何部分能够用它而非仅是处理器能用，能够带来帮助。但是在DRAM中，它不仅仅是延迟和带宽的问题，也有关功耗。”
ARM的员工Greg Yeric说：“如果你能够看一眼路线图上的趋势，有一个趋势是离开硅。所用材料包括锗和InGaAs等，很令人不可思议的是光电不会成为其中的一部分。某一天你将看到封装中有一个专用的光电芯片是提供给真正关心性能的人。我们同样看到向等离子等离子体转变。在纳米制造能力的帮助下，你能够制造出正确的厚度、薄膜类型，并从一个光子转化为等离子”。
这些技术何时能够转变为富有生机的市场机会，也许依赖于其他技术的成本。另一个经典的比较是在以太网（Ethernet）领域，曾经每一个人都预测当无线变得无处不在时以太网将死去，然而发生的事情却全然相反。
Marvell开关产品线的高级总监Lixin Zhou说：“因为规模经济，产业界都在迁移到以太网。如果你寻求高性能计算，这些中的大多数现在都基于以太网。过去是InfiniBand和Fibre信道，现在是Fibre信道。”当以太网在1980年出现时，传输速率是2.94Mbits/s。而最新的以太网速度则高达100Gbits/s，在现有收发机中的以太网速度是从25Gbps/line增加道10Cbps/线缆，用于4线缆连接，在流量控制中还提供更多的间隔。
对于新技术是否有足够的初始接受，如光电，也许依赖于应用，但问题是没有任何事情是静止不动的。所以，当光电确定是在发展初期，是需要在有其他技术的背景下来考虑，包括坚持摩尔定律，其他大量无关光电互连的事情。
结论
光电的前景巨大。尚不明晰速度或者功耗和热影响是主要驱动力，也许是其中一个或全部。但是不清楚何时会发生，或者哪一块市场会首先出现。
这是一个仍在萌芽期的技术，变化仍然在制造流中电子设计的几乎各个方面产生旋涡。量子计算、神经网络、人工智能和机器学习这些都对数据传输所需的数据量和速度产生影响。光电将是其中的一块，这个市场将会有多大、将在哪里出现，是作为服务器和存储器机架间的通信信道，还是进一步移到芯片上，以及何时都是大问号。
然而，没有任何事情移动速度可以快过光速，随时大量资金进入该领域的研究，市场预期将获得迅速发展。
