本文摘要:在研究计划研发中开展光子基础研究和早期应用,反对发展四大研究领域和三大能力与技术,明确提出每个研发领域的机遇和目标。

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在研究计划研发中开展光子基础研究和早期应用,反对发展四大研究领域和三大能力与技术,明确提出每个研发领域的机遇和目标。除了上述高速构建相干光发射机和接收机之外,光子芯片构建技术还有两个更重要的分支,即微波光子(IMWP)芯片的构建,主要用于军用和民用无线电系统,如意大利的PHODIR(基于光子学的全数字雷达)、俄罗斯基于微波光子学的有源相控阵雷达系统ROFAR、欧洲的GAA(下一代SAR的光子前端)和HAMLET项目等。二、数字光子芯片,如光学DSP、光子计算芯片、光子AI芯片等。

总的来说,中国的光子建筑技术还处于追赶阶段。制约我国光子构建技术发展的突出问题包括学科和研究的碎片化、人才匮乏、缺乏系统架构的研究和设计、工艺装备研发力量薄弱、缺乏标准化和规范化的光子构建技术平台、芯片PCB和测试分析技术落后。幸运的是,这个领域仍然不构成垄断和巨头。如果我们落后于布局,精心组织,专注于交付,我们仍然有机会和时间窗口在前面。

(1)搭建微波光子(IMWP)芯片的无线技术平台经过数十年从数字无线电到软件无线电的演进,下一代无线技术平台即将问世。未来,全球电信网络以及雷达、通信和航空航天行业正在出现的大规模应用都需要全新的技术来解决这些问题。当前的电子技术允许大容量和超宽带连接。

鉴于微波光子芯片具有更高的精度、更大的比特率、更强的灵活性和抗干扰能力,被指出是具有竞争力的下一代无线技术平台。俄罗斯甚至称完全退出微波电子学,转而专攻微波光子学是可能的。目前,俄罗斯约有850家公司参与微波光子学的研发。

此外,欧盟还联合开发了一种新型的mMIMO收发器芯片,只有28GHz毫米波的光子,并将于2018年底发布第一版。参与研发计划的公司和研究机构包括LioniX、Solvates、SATRAX、Linkra、Fraunhofer HHI和NTU的ICCS,它们通过异构建设,整合了PolyBoard和TriPleX的优势。

在构建微波光子芯片领域,我国还处于基础研究阶段。最近完成的国家973计划“面向宽带绿色终端的微波光子器件与集成系统基础研究”围绕微波光子相互作用下的高带宽切换机制、低精细控制方法和低柔性协调机制三大科学问题,在微波光子的机理、关键器件和原型系统等方面取得了最重要的突破,并为未来发展获得了相应的理论和技术支持。项目组开发了覆盖L/S/Ku/Ka波段的柔性星形微波光子柔性卫星转发器原型,构建了分布式、大动态、协同的智能无线通信(I-RoF)原型系统和研究平台。本项目取得的“宽带建设、稳定相位传输、多频重构”等创新成果已在嫦娥三号X波段信标信号采集、北斗导航低轨卫星轨道监测、微波光子柔性卫星转发器等国家基础工程中得到测试和应用。

微波光子芯片主要构建光域的射频信号处理,其功能可以覆盖区域无线系统的整个射频信号链,包括滤波、IQ调制、UC/DC(上切换/下切换)、频率合成器、AWG(给定波形分解)、光子ADC/光子DAC等。随着相干光学、微波光子学、超大规模光子集成电路、光频垒、光子模数转换器和光子数字信号处理技术的发展,微波光子芯片的构建甚至可以发展到大规模ASPIC或PSoC(光子专用集成电路),并有可能实现大规模集成
在规划发展路径上,可以先满足国防、航天、5G/B5G、6G移动通信的市场需求,从单片或单功能建设入手,提高设计和工艺水平,逐步发展微波光子芯片的大规模建设。

(2)指出高性能光子计算芯片和光子AI芯片光子计算是打破摩尔定律的有效途径之一,更适合线性计算。光子器件的供电速度比电子器件慢,光波具有不同的波长、频率、偏振态和振幅信息,可以用来表示不同的数据。

因此,光子计算具有固有的高维并行计算特性。光子计算强大的线性计算能力将成为未来高性能计算的圣杯。2016年,麻省理工学院明确提出用光子代替电子作为计算芯片架构的理论,称之为可编程纳米光处理器。

埃克塞特大学、牛津大学和明斯特大学这三所低校准大学正在引领光子计算芯片的研发。科罗拉多大学的研究人员成功开发了世界上第一个通过光子处理和传输信息的微处理器芯片。2017年,英国的0ptalysys公司宣布推出第一代高性能台式超级光子计算机(最低处理速度超过9Pfps)。

其光子处理器使用PCI扩展卡与普通电脑通信(PCI扩展卡作为升级图形处理器或服务器的标准组件)。与此同时,0ptalysys还分享了一个五角大楼的研究项目——超级计算机的桌面技术,以及一个欧洲项目——提高天气建模的能力。Optalysys计划在2020年前发布Efps级更高性能的系统。

除了传统的高性能计算,光子芯片也将是未来AI计算的硬件架构,有可能从目前的GPU中完全淘汰,是未来量子计算的候选方案之一。在过去的十年里,在基础研究和构建光子计算芯片的基本过程上的投资开始得到回报。

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2016年,普林斯顿大学开发了世界上第一个光子神经形态学芯片。该芯片具有超快的计算能力,利用光子解决了神经网络电路速度受限的问题,从而开创了光子计算的新篇章。

2017年,牛津大学的研究人员为类似的热力学材料和光子构建技术开发了一种光子芯片,可以形成类似人脑的“光子神经元”,其运行速度比人脑神经元慢1000倍。法国初创公司Light0n成功开发了一个通过激光处理数据的系统。

该公司的目标是通过在机器学习中向随机数据添加信息来传输数据。不同的是,Light0n的系统利用了光通过半透明材料时再次出现的随机衍射效应,这使得更容易实现完全相同的效果。

light lighting计划在2019年第一季度发布光子计算芯片。Lightmatter公司也在利用光子技术来提升电子计算机的性能,并完全出售新的、功能强大的计算芯片来推动下一代人工智能的发展。

我国在这一领域的研究和产业化基本空白,自然要下大力气统筹规划,否则在未来的光子信息时代,我们将再次遭受“核心和大脑缺失”的痛苦。(3)加强光子构建所涉及的基础研究和人才培养如上所述,我国光子构建技术的发展面临着学科和研究碎片化、人才匮乏、缺乏系统架构研究和设计等问题。国内光子学相关的研究机构很多,专业比较复杂。

有武汉光电国家实验室、建筑光电子学国家重点实验室、信息光子学与光通信国家重点实验室、上海交通大学光子学建设与量子信息实验室、南京大学微波光子技术研究中心、东南大学先进设备光子学中心、南京航空航天大学微波光子学实验室、中国科学技术大学量子材料与光子学实验室、浙江大学光子材料与器件实验室、厦门大学半导体光子学研究中心、 中国科学院上海微系统与信息技术研究所信息功能材料国家重点实验室,中山大学光电材料与技术国家重点实验室,各校光电科学与工程系。因此,建议创建“微电子学”的“微光子学”两个学科,规范和加强光子构建技术的人才培养。同时,它引导研究机构共同努力,专注于各自优势领域的成功发展,从而最终构成整体突破。(4)优化光子构建产业生态,构建长期战略合作机制,加强光子构建技术生产设备研发,打造光子构建芯片开放式加工平台,为高端光子构建芯片研发生产提供技术支撑和服务。

建立光子建筑设计制造技术标准化体系,增强全行业国际话语权。希望打造光子学,打造产业协作联盟,整合产业内集中的R&D力量,完善创意体系和产业生态环境。张江光子国家实验室共同承担的硅光子学基础专项已经有了突破,不具备光子构建芯片的生产能力。

预计中国第一条硅光子R&D试验线将于今年内在上海建成。之前可以结合PolyBoard和TriPleX的优势,扩展成一个异构平台,未来将作为光子构建芯片的开放流程平台。(5)加强国际合作,努力实现我国光子建筑技术的跨越式发展。中国在光子构建技术领域与欧美、日本、俄罗斯有一定差距。

要充分利用荷兰、意大利、西班牙、德国、比利时、俄罗斯、日本等光子构建芯片等高端技术的优势,加强交流合作,快速提升光子构建技术研发能力。同时,张江光子国家实验室建成,搭建光子技术国际交流平台。此外,加大对光子建筑行业核心人才的引进,进而推动落实反对低收入和涉及人才回国创业的反对政策。引领并希望资本在必要时推出适当的合资和收购,慢慢提升中国光子建设的行业自律能力。

4.寻求AI芯片创新架构的突破今年以来,AI芯片初创企业呈现出爆发式的快速增长,各种AI芯片xpu如雨后春笋般涌现,已经有数十款。目前基于多核CPU、GPU或FPGA架构的AI芯片本质上并不是真正的AI芯片。本质上,他们用现有的、成熟的架构和技术来对付全新的人工智能,并没有革命性的技术突破。

他们往往满足不了AI的市场需求,很多所谓的xPU最后都会短命。一般来说,CPU和GPU是为了运行原始程序而设计的,而不是数据驱动的。机器学习几乎和CPU、GPU处置不一样。是对程序进行数据的大量训练,然后在不开发具体程序的情况下开发推理小说的过程。

几乎肯定有不同类型的处理器。人工智能芯片必须回收用于训练数据,必须善于处理数据之间的联系,如响应相关性和其他关系
第一种创造性架构的方向是计算和存储(内存中处理)的集成,即向分布式存储单元添加计算功能。其中,英国Graphcore公司生产的人工智能芯片IPU(Intelligence Processing Unit)具有代表性。

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IPU采用16纳米技术,大规模多核阵列(不到1000个内核)架构,每个内核都有一个存储单元(没有外部共享存储,几乎是片上分布式存储),同时反对训练和推理小说。最近,美国SRC启动了一个为期5年的研究项目JUMP,价值1.5亿美元,其中之一也是智能内存和存储。第二类创意架构是类脑芯片,比如IBM的TrueNorth,Intel的Loihi,高通的Zeroth等。

近年来,中国在类脑芯片的研发上也不甘示弱。像上海西京科技这样的初创公司也在开发类脑芯片,而清华等名校也在争相建立类脑研究中心,浙大甚至出售自己的“达尔文”类脑芯片。与传统芯片相比,类脑芯片在功耗上确实有绝对优势。以英特尔的Loihi为例,它不仅自学习效率比其他智能芯片低一百万倍,而且在完成相同任务后,能耗比传统芯片低近1000倍。

第三种创意架构的方向是前面提到的“光子神经网络”,光子芯片将是未来AI计算的硬件架构。芯片架构就像软件的操作系统一样。

一旦一个架构成为主流,其他架构就很难有顺利的机会。传统的高端处理器芯片架构有lntel的x86,AMD的K6,ARM的Advanced-RISC,GPU。

也揭示了AI芯片架构。未来能否有一席之地,取决于我们的规划能力和创造力。正如RISC的先驱大卫帕特森所说,现在是创造性处理器芯片架构的黄金时代。

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作为R&D在AI芯片架构领域最重要的基地,中国拥有上海西京科技的基础研究、浙江大学的类脑芯片、清华、南大等。这自然又转回了AI芯片架构创意的前沿。五、加强对其他前沿芯片技术的研究除了上述具体技术和行业趋势外,以下关键技术的任何突破都会对未来的集成电路技术产生颠覆性的影响,因此必须加强研究,密切跟踪。(1)碳纳米管晶体管和芯片技术碳纳米管(CNTs)是碳原子的管状结构。

这些管状结构可以是单壁的(SWNT)或多壁的(多壁的),并且它们的直径通常在几纳米的范围内。它们的电特性因其分子结构而异,分子结构介于金属和半导体之间。碳纳米管场效应晶体管(CNTFET)由碳纳米管连接的两个金属触点组成。

这些触点是晶体管的漏极和源极,栅极位于碳纳米管旁边或周围,由一层氧化硅隔开。基于纳米管的随机存取存储器是南特罗公司(也称之为NRAM存储器)开发的非易失性随机存取存储器的专有存储技术。理论上,NRAM可以超过动态随机存取存储器的密度,获得与静态随机存取存储器相似的性能。

这一领域在高性能计算机(HPC)中最有前途的应用是碳纳米管场效应晶体管(CNTFET)、基于纳米管的RAM(或Nano-RAM),以及芯片发热的改善。CNT是一种非常好的导体,可以明显提高CPU芯片的风扇。(2)石墨烯晶体管和芯片技术石墨烯是一种单原子厚度的二维材料。

指出半导体村底部石墨烯的生长是从北到南最重要的简单里程碑。2010年,IBM研究人员展示了截止频率为100GHz的射频石墨烯晶体管。这是石墨烯器件迄今为止超过的最低频率。2014年,IBM Research的工程师开发了石墨烯芯片,这是世界上最先进的设备,其性能比以前的石墨烯芯片高一万倍。

石墨烯的生产方法除了用于制造射频器件外,还与标准硅CM0S工艺有着本质上的兼容性,具有突出的导电性和传导性,因此未来有可能构建商用石墨烯计算机芯片。(3)金刚石晶体管和芯片技术金刚石可以用类似半导体的方法加工,所以可以用来制作基于金刚石的晶体管。

东京理工大学的研究人员已经制造了具有纵向pn结的金刚石结场效应晶体管(JFET)。该器件具有优异的物理性能,如5.47eV的宽带隙,10MV/cm的高穿透电场(比4H-Si0和GaN低3-4倍),20W/mK的高导电亲和力(比4H-Si0和GaN低4-10倍)。

目前生产的金刚石晶体管的栅极长度在几微米的范围内,与目前的22纳米技术相比仍然太大。为了构建高速芯片(传播延迟容限),未来必须进一步增加栅极尺寸。金刚石的高导热系数比传统半导体材料低几个数量级,可以更慢的扇入,解决3D芯片填充模块的温度问题。

因此,基于金刚石的芯片有望具有更低的能耗和更强的高温工作能力。文章涉及:目前国内90%以上的芯片设计公司不盈利,但5年后,中国集成电路将处于一个很大的位置,增长速度令人难以置信!人工智能芯片2025年,市场规模约为378亿美元。8月全球芯片销售额首次突破400亿美元,但衰退即将来临。版权文章将被禁止出版。

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