光计算技术发展背景 - 人工智能训练等复杂任务规模持续扩大 行业对算力提升需求与日俱增 [1] - 传统电子计算受冯诺依曼瓶颈限制 量子计算仍处于发展初期 [1] - 光计算技术应运而生 呈现加速发展趋势 正逐步走出实验室迈向产业化应用 [1] 光计算核心优势 - 以光子替代电子作为计算载体 光传播速度极快且能耗极低 [2] - 天然支持并行计算 特别适用于科学计算和机器学习等高密集型任务 [2] - 光子运行几乎不产生热量 能耗优势显著 [2] - 具备更宽带宽 处理宽带模拟信号性能远超电子器件 [2] - 运算响应迅捷几乎无延时 显著提升计算时效 [2] 主要技术架构 - 自由空间光学(FSO)为最早出现形式 借助透镜和光掩模等元件在空气/真空中操控光 [3] - FSO面临耐用性与可靠性挑战 需优化光机械工程 集成固态光学模块或采用光子超材料 [3] - 光子芯片整合激光器和干涉仪等微型光学元件 可便捷融入现有电子架构 [3] - 部分公司转向开发光学互连设备 利用光在电子组件间高速传输数据 [3] - 光纤系统依托成熟光纤通信基础设施 特别适用于求解优化问题和人工智能难题 [4] - 相干伊辛机通过光纤环路发送光脉冲执行运算 但关键功能仍依赖电子设备 [4] - 多芯特种光纤处于实验室研究阶段 可通过不同纤芯同步处理多项计算 [4] 发展路径与瓶颈 - 全光学自由空间系统短期最具可行性 光电子混合系统和内存计算架构也极具潜力 [5] - 结合空间与时间维度的新型处理架构中期或表现更卓越性能与能效 [6] - 光学系统易受元件错位和温度波动干扰 需通过闭环反馈系统和实时自动校准提升稳定性 [8] - 光学数据存储存在难题 基于光学腔的系统可避免处理器与内存间数据迁移损耗 [8] - 集成与封装存在挑战 3D封装技术和新材料创新或提升可扩展性并降低成本 [8]