文章核心观点 - 光计算领域正通过光子平台、存储架构和光开关等多项关键技术的最新进展而不断发展，这些进展旨在降低数据密集型系统的延迟或提高带宽，以支持未来的人工智能、高性能计算和实时决策工作负载 [2] 硅锗光子平台进展 - IHP发布了首个硅锗光子平台，其电吸收调制器的外推3 dB截止频率为140 GHz，鳍式光电二极管的外推3 dB截止频率高达200 GHz，远超当前硅光子极限 [3] - 该平台工作在C波段，采用单一工艺流程制造，是实现200Gbaud以上互连扩展的必要条件 [3] - IHP开发了一种SiGe外延方法，利用硅δ层控制吸收边，并采用紧凑型波导集成EAM结构和可调谐鳍式光电二极管设计 [3] - 该团队计划将该光子平台与其BiCMOS技术结合，以支持未来人工智能和高性能计算系统中的高性能光链路 [3] 集成光子存储器 - 威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员开发了一种完全由商用硅光子代工厂现有组件构建的集成光子存储芯片 [4] - 该器件采用“交叉耦合差分再生光子锁存器”，模拟运行速度可达20 GHz，读取速度高达50-60 GHz [5] - 该设计完全依赖于AIM Photonics和GlobalFoundries等代工厂的标准工艺，无需新材料或新制造技术即可实现批量生产，适用于连接数据中心和高性能计算系统中处理器的大型光中介层 [5] 单光子光开关 - 普渡大学的研究人员展示了一种单光子光开关，利用雪崩倍增效应产生异常大的非线性折射率，实现了以单光子强度运行的“光子晶体管”，并有可能扩展到数百吉赫兹的时钟频率 [6] - 该器件可在室温下工作，并且兼容CMOS工艺，速度已达到吉赫兹级别，通过优化几何结构还可进一步提升 [6] - 该开关可应用于从量子信息协议到经典光子逻辑和高速光互连等多种领域，团队正在开发定制的SPAD结构，旨在进一步提高非线性 [6] 光学特征提取引擎 - 清华大学团队构建了一个12.5 GHz的光学特征提取引擎，利用集成衍射算子和片上数据准备模块实现了亚250 ps的矩阵矢量运算，解决了用于实时AI工作负载的电子处理器中的延迟瓶颈问题 [7] - 该装置在250.5 ps内完成矩阵向量乘法运算，是同类光计算中目前报道的最短延迟 [7] - 同样的硬件也应用于量化交易，其中光场效应晶体管以光子速度处理时间序列市场数据并生成买卖决策，展现出持续的盈利能力 [7] 高速电吸收调制器 - Imec在其300毫米硅光子平台上展示了GeSi电吸收调制器，带宽超过110 GHz，支持每通道400 Gb/s IM/DD传输 [8] - 该调制器面向数据中心和AI训练集群内部的短距离光链路，利用锗硅中的弗朗茨-凯尔迪什效应，实现了紧凑的几何结构、高速传输以及与晶圆级CMOS工艺的兼容性 [8] - 系统级演示采用PAM-4 IM/DD链路验证了400 Gb/s的净数据速率，测试带宽被限制在110 GHz是由于测量设备的限制，而非设备本身限制 [8][9]