- 这是否能让我们摆脱当前硅技术的局限？Neurophos是一款总部位于德克萨斯州奥斯汀、由比尔·盖茨前沿基金支持的AI芯片，表示其开发了一款光学处理单元（OPU），声称其在FP4 / INT4计算负载中性能是英伟达最新的Vera Rubin NVL72 AI超级计算机的十倍，同时功耗仍相当。据《The Register》报道，公司通过使用更大的矩阵和更高的时钟频率实现了这一点。Neurophos首席执行官Patrick Bowen告诉该刊物：“芯片上有一个单一光子传感器，尺寸为1000乘1000。”这大约是
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比尔·盖茨
硅光子学
光学晶体管
光学芯片
- 在本周台积电欧洲OIP论坛上，Alchip和Ayar Labs展示了基于台积电COUPE平台的全集成、封装内光I/O引擎，实现了下一代AI加速器的光学连接。该方案结合了Ayar的硅光子TeraPHY IC与Alchip的电气接口芯片及可拆卸光纤连接器，每台加速器可提供高达100 Tb/s的带宽，并通过业界标准的UCIe接口与其他芯片连接。该解决方案面向需要光连接但无法从零构建自身光子系统的硬件开发者。当台积电于2024年推出紧凑通用光子引擎（COUPE）框架时，公司主要瞄准了像AMD或英伟达这样能够自行制
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TSMC COUPE
光互联方案
硅光子学
AI 芯片互联
- 比利时微电子研究中心（Imec）宣称，其新型 300 毫米晶圆的单通道数据速率超过 400 吉比特 / 秒。数据中心内部密集部署的计算机之间的光链路，或许即将迎来关键性升级。目前至少有两家机构 —— 比利时微电子研究中心（Imec）与 NLM 光子学公司（NLM Photonics）表示，它们要么已实现数据中心的下一关键目标 —— 单通道 400 吉比特 / 秒（Gb/s）的数据速率，要么已近在咫尺。此外，两大团队的器件均基于硅材料打造，而非依赖新型特殊材料技术。比利时根特大学 IDLab（Imec 下属
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数据中心
光互连
硅光子学
- 据最新一期《自然光子学》报道，由哥伦比亚大学Michal Lipson教授领导的研究小组在硅光子学方面取得了重大突破。该团队成功展示了直接集成在硅光子芯片上的高功率频率梳状光源。这项创新能够从单个激光器生成数十个波长，有可能取代光收发器模块传统上所需的多个激光器——这是人工智能和数据中心光互连的重大进步。高功率激光“纯化”成多波长光源虽然硅光子芯片已经可以集成波导、调制器和光电探测器等关键组件（如共封装光学 （CPO） 架构所示），但它们仍然依赖外部激光源，通常需要多个波长。立信集团的关键创新在于直接在片
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硅光子学
高功率频率梳
- 专家称，异构集成和硅光子学已成为全球半导体行业的主要焦点。中国台湾经济研究院（TIER）产业经济数据库研究员刘佩真（Arisa Liu）周末告诉中央社，今年的活动重点介绍了人工智能（AI）应用，这些应用正在推动整个半导体供应链的创新和集成——从先进的芯片生产工艺到集成电路（IC）封装和测试、智能制造和人才培养。刘表示，异构集成——将逻辑芯片、存储器、传感器、光子学和射频模块等多种类型的组件组合到一个紧凑的系统中的过程——是今年展会的主要主题之一，因为业界致力于通过集成具有不同功能的技术来构建更强大、更高效
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异构集成
半导体
硅光子学
- Silicon photonics 正在重塑数据中心的未来。但工程师需要更先进的仿真工具来将这些轻型吊索组件与电子设备集成。当今的计算和通信应用程序需要前所未有的处理能力和高带宽内存访问。以光速传输的数据正在成为解决方案。在数据中心，GPU 通常在 AI 训练和推理期间每秒相互传输数 TB 的数据，远远超过了传统铜缆互连的限制，后者的最高速度为每秒数百兆比特。光互连已成为满足这些需求的解决方案，它使用光束以高达 100 Gb/s 的速度传输数据。但是，设计和验证此类复杂系统需要高级仿真工具来对其性能进行建
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混合信号仿真
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- 电子产品世界,为电子工程师提供全面的电子产品信息和行业解决方案,是电子工程师的技术中心和交流中心,是电子产品的市场中心,EEPW 20年的品牌历史,是电子工程师的网络家园
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