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光子芯片
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这种大芯片,大有可为
半导体行业观察· 2025-07-02 09:50
核心观点 - 人工智能模型规模呈指数级增长,传统单芯片GPU架构在可扩展性、能源效率和计算吞吐量方面面临显著局限性 [1] - 晶圆级计算成为变革性范式,通过将多个小芯片集成到单片晶圆上提供前所未有的性能和效率 [1] - Cerebras WSE-3和特斯拉Dojo等晶圆级AI加速器展现出满足大规模AI工作负载需求的潜力 [1] - 台积电CoWoS等新兴封装技术有望将计算密度提高多达40倍 [1] AI硬件发展历程 - Cerebras里程碑包括2019年WSE-1、2021年WSE-2和2024年WSE-3的发布 [3] - NVIDIA产品线从1999年GeForce 256演进至2024年Blackwell B100/B200 GPU [3] - Google TPU系列从2015年初代发展到2024年TPU v6e [5] - 特斯拉于2021年宣布进入AI硬件领域推出Dojo系统 [5] 晶圆级计算优势 - 提供卓越带宽密度,特斯拉Dojo系统每个芯片边缘实现2TB/s带宽 [10] - 实现超低芯片间延迟,Dojo仅100纳秒,远低于NVIDIA H100的12毫秒 [10] - 物理集成度高,Dojo单个训练芯片集成25个芯片,传统方案需10倍面积 [11] - 台积电预计2027年CoWoS技术将提供比现有系统高40倍计算能力 [12] 主要AI训练芯片对比 - Cerebras WSE-3:46,225平方毫米面积,4万亿晶体管,90万个核心,21PB/s内存带宽 [15] - 特斯拉Dojo D1芯片:645平方毫米面积,1.25万亿晶体管,8,850个核心,2TB/s内存带宽 [16] - Graphcore IPU-GC200:800平方毫米面积,236亿晶体管,1,472个核心,47.5TB/s内存带宽 [17] - Google TPU v6e:700平方毫米面积,3.2TB/s内存带宽 [17] 性能比较 - WSE-3在FP16精度下峰值性能达125PFLOPS,支持24万亿参数模型训练 [25] - NVIDIA H100在FP64精度下提供60TFLOPS计算能力 [27] - WSE-3训练700亿参数Llama 2模型比Meta现有集群快30倍 [29] - WSE-3运行80亿参数模型时token生成速度达1,800/s,H100仅为242/s [29] 能效比较 - WSE-3功耗23kW,相同性能下比GPU集群能效更高 [75] - NVIDIA H100能效为7.9TFLOPS/W,A100为0.78TFLOPS/W [74] - WSE-3消除芯片间通信能耗,传统GPU互连功耗显著 [76] - 数据中心冷却系统占总能耗40%,液冷技术成为关键 [83] 制造工艺 - WSE-3采用台积电5nm工艺,4万亿晶体管集成在12英寸晶圆上 [66] - Dojo采用台积电7nm工艺,模块化设计包含25个D1芯片 [68] - WSE-3使用铜-铜混合键合技术,Dojo采用InFO封装技术 [71] - 两种架构均需应对良率挑战,采用冗余设计和容错机制 [67][70] 应用场景 - WSE-3适合大规模LLM、NLP和视觉模型训练 [54] - NVIDIA H100更适合通用AI训练和HPC应用 [54] - Dojo专为自动驾驶和计算机视觉工作负载优化 [57] - GPU集群在数据中心可扩展性方面表现更优 [54]
晚报 | 6月10日主题前瞻
选股宝· 2025-06-09 22:36
人工智能 - 2025年火山引擎FORCE原动力大会将于6月11-12日举行,围绕AI展开,主要内容包括豆包大模型商用加速、AI云原生架构升级、AloT硬件及应用创新等 [1] - 豆包每日万亿级tokens持续打磨,覆盖50+内部真实业务场景,与30+外部企业深度共创,本次大会可能会发布具有更强大语言处理能力、多模态交互能力等的版本 [1] - 大会将展示火山引擎一系列AI应用产品,并携手各行业大咖展示AI应用实践,包括AI+金融、AI+汽车、AI+教育等,可能会推出AI在垂类行业落地的AIagent范式 [1] HPV疫苗 - 中办、国办印发《关于进一步保障和改善民生 着力解决群众急难愁盼的意见》,鼓励有条件的地方为适龄女孩接种人乳头瘤病毒疫苗 [2] - 人乳头瘤病毒(HPV)诱发的宫颈癌是15-44岁女性中第二大恶性肿瘤 [2] - 中国HPV疫苗市场规模从2017年9.4亿元增长至2020年135.6亿元,年均复合增长率达143.43%,其中默沙东占据90%份额 [2] - 2020年女性HPV接种率为3.61%,未来目标为60%-80%,市场前景广阔 [2] - 全球HPV疫苗市场规模2020-2025年预期CAGR达20.04%,2031年有望达168亿美元 [2] 养老机器人 - 工业和信息化部办公厅、民政部办公厅发布关于开展智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点工作的通知 [3] - 中国正面临全球最严峻的老龄化挑战,2024年60岁及以上人口占比达22%,失能、半失能老人数量庞大 [3] - 国家连续出台《智慧健康养老产业发展行计划(2021-2025年)》《关于发展银发经济增进老人福祉的意见》等文件,明确将智能养老设备列为重点发展方向 [3] - 2025年中国智慧养老市场规模预计达7.21万亿元,到2030年有望突破12万亿元,其中养老机器人、智能穿戴设备等细分赛道贡献显著 [3] 光子芯片 - 我国首条光子芯片中试线无锡光量子芯片中试平台顺利下线首片6寸薄膜铌酸锂光子芯片晶圆 [4] - 超低损耗、超高带宽的高性能薄膜铌酸锂调制器芯片实现规模化量产 [4] - 光子芯片是一种利用光做载体来进行信息传输的芯片,光子芯片技术的发展为中国芯片突破封锁提供了机会 [4] - 2025年全球光子计算市场规模将突破1200亿元,年复合增长率达35%-40% [4] - 预计到2030年,光子市场规模将突破3000亿元 [4] 宏观行业新闻 - 住房城乡建设部《关于进一步加强城市建筑垃圾治理的意见》提出,到2027年全国地级及以上城市建筑垃圾平均资源化利用率达到50%以上 [5] - 北京市经济和信息化局等五部门印发《北京市时尚产业高质量发展实施方案(2025—2027年)》,支持推出便携式可穿戴设备潮品,开发人工智能个人计算机等新品 [5] - 5月新能源乘用车国内零售销量达102.1万辆,同比增长28.2% [6] - 1-5月挖掘机国内销量57501台,同比增长25.7% [7] - 苏州市人工智能行业协会计划征集人工智能技术赋能苏州足球队的创新产品及解决方案 [8] - 辽宁2025年计划改造500个老旧小区全部开工 [10] - 进口影片发行工作会议提出要推动进口影片数量、质量与市场份额的同步提升 [10]
犀里光电科技完成首轮数千万级融资,光子芯片能否赋能算力互连新时代
凤凰网· 2025-05-23 20:10
光子芯片技术突破 - 香港城市大学王骋团队与香港中文大学合作开发出基于铌酸锂平台的微波光子芯片,处理速度比传统电子处理器快1000倍,具有超宽处理带宽和极高计算精确度,能耗更低 [1] - 该技术成果发表在2024年2月的《自然》杂志,王骋团队已在香港和内地成立初创公司犀里光电科技,并完成由元禾原点投资的首轮数千万级别融资 [2] - 团队正在通过铌酸锂平台实现更高程度的光子系统集成,以提升系统稳定性和成本效益,计划将更多复杂功能整合到光子芯片中 [2] 技术研发背景 - 研究光电融合芯片的初衷是利用光技术解决微波领域高频段(毫米波、太赫兹波段)传统电子器件实现困难的问题 [3] - 选择铌酸锂材料作为研发平台因其能实现高速电光转换,王骋团队在该材料领域已有十余年研究积累 [4] - 香港城市大学强大的微波和毫米波团队及国家重点实验室资源为研究提供了有力支持 [5] 应用场景探索 - 当前研究涉及雷达、微波信号处理、频谱感知等多个方向,数据中心互联领域是商业化探索中离应用最近的领域 [5][6] - 光互联在数据中心应用不断深入,从长距离传输发展到服务器内部互联,"光进铜退"趋势明显 [7] - 目前光纤已广泛应用于数据中心机架间互联,速度从400G发展到800G并迈向1.6T,服务器内部主板间互联是下一个发展重点 [8] 技术发展方向 - 重点发展光子集成电路(PIC),利用铌酸锂平台实现低成本大规模加工和低光损耗特性,在单芯片上集成更多器件 [9] - 已实现将微波光子信号处理和雷达信号产生与处理等传统需要分立器件完成的功能集成到单一芯片 [10] - 技术复杂度与电子芯片仍有差距,但集成度已显著提高系统稳定性和功能性 [10] 商业化进展 - 已成立初创公司犀里光电科技,参加创业大赛并获得香港区创客中国冠军等荣誉 [12] - 公司核心团队包括CEO张珂博士和CTO陈朝夕博士,具备产业化经验 [13] - 与下游厂商保持合作但尚未深度绑定,计划先开发高性能集成光子芯片平台再探索具体应用 [11] 行业环境 - 尽管融资环境有所降温,但政策对硬科技支持力度持续加大,市场趋于理性有利于聚焦技术本质 [2] - 中国在光子芯片等领域的底层技术突破正在推动原创性成果向产业竞争力转化 [2] - 当前创新环境有利于静心研发,科技实力已达到可以产生领跑成果的阶段 [13][14]
光子专用大模型OptoChat AI在宁发布
南京日报· 2025-05-09 10:13
光子专用大模型OptoChat AI发布 - 国内首个专注于光子芯片领域的专用大模型OptoChat AI正式发布 由南智光电联合生态伙伴共同开发 聚焦"懂光子 懂工艺 懂应用"的实用价值 [1][2] - 该大模型深度融合专业数据库 面向光子领域全产业链 致力于解决科研与工程之间"知识转化效率低 参数理解难 研发路径碎片化"等问题 [2] - 相较于通用大模型 OptoChat AI具备更强专业性与可靠性 结合超过30万项权威专业文献和可信工艺数据的结构化提炼与智能训练 [3] 光子芯片行业特点 - 光子芯片需要传输光信号 集成了激光器 调制器 探测器等光学元件与电子芯片 工艺复杂度呈几何级数增长 [2] - 南智光电拥有国内首个"薄膜铌酸锂+X"光子芯片全链条研发及生产能力 成功实现8英寸铌酸锂晶圆流片 已服务各类客户300余家 [3] - 南京已初步构建涵盖光电芯片 光通信 光电晶体材料 光电子器件等领域的完整产业链 形成特色鲜明的光电产业集群 [6] 研发团队背景 - 项目源于以"00后"为主力的年轻团队 最初未获公司立项 团队成员利用业余时间自学部署 反复试验完成原型搭建 [4][5] - 团队通过专业演示操作获得公司管理层支持 最终南智光电投入资源组建研发组 [5] - 中国科学院院士 南智光电创始人祝世宁表示 团队为解决成果转化中的实际问题而开发 并非赶热潮 [5] 产品功能与规划 - OptoChat AI可快速响应专业问题 提供资料文献并附参考文件 在光子领域"答得准 答得深" [4] - 目前已面向部分产业客户和研究团队开放试用 后续将开放接口与联合训练平台 产业界可免费使用 共建共享 [3] - 1 0版仍处于初期阶段 期待通过真实应用不断打磨 成长为可依赖的"智慧巨人" [6]