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這款芯片,算力是英偉達(dá)10倍

作者: 時間:2026-01-29 來源:半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫 收藏

總部位于美國德克薩斯州奧斯汀的人工智能芯片企業(yè) ,背靠比爾·蓋茨旗下蓋茨前沿基金的資本支持,近日公布了其光學(xué)處理單元(OPU)的核心測試成果。該公司聲稱,這款自研 OPU 在 FP4/INT4 低精度計算工作負(fù)載下,算力性能達(dá)到英偉達(dá)最新款 Vera Rubin NVL72 人工智能超級計算機(jī)的十倍,且二者功耗水平基本持平。據(jù)科技媒體 The Register 報道, 實現(xiàn)這一技術(shù)突破的核心路徑,在于采用了更大規(guī)模的計算矩陣與更高的運(yùn)行時鐘頻率,這兩大設(shè)計革新成為其光學(xué)計算芯片對標(biāo)傳統(tǒng) GPU 的關(guān)鍵優(yōu)勢。

首席執(zhí)行官 Patrick Bowen 在接受媒體采訪時,詳解了這款 OPU 的核心硬件設(shè)計亮點。他表示,該芯片僅集成了一枚 1000 x 1000 像素規(guī)格的光子傳感器,單從尺寸來看,這一矩陣規(guī)模約為當(dāng)前多數(shù) AI GPU 所采用的 256 x 256 像素矩陣的 15 倍,更大的矩陣直接提升了芯片并行計算的基礎(chǔ)能力。而更具突破性的是,Neurophos 成功將光晶體管的物理尺寸縮小了約 10000 倍,這一微型化成果解決了傳統(tǒng)硅光子芯片的集成難題。Bowen 補(bǔ)充道,目前硅光子工廠量產(chǎn)的同類型光晶體管體積龐大,單顆長度約為 2 毫米,受限于尺寸與集成密度,這類器件無法在芯片上實現(xiàn)規(guī)模化排布,自然難以達(dá)到數(shù)字 CMOS 芯片的計算密度,而 Neurophos 的微型化突破則打破了這一行業(yè)瓶頸。

從核心硬件參數(shù)來看,Neurophos 第一代光學(xué)加速器的核心單元,是一枚尺寸約 25 平方毫米、等效于單張量核心的「光學(xué)等效物」。這一配置與英偉達(dá) Vera Rubin 芯片的 576 個張量核心相比,紙面硬件規(guī)格存在顯著差距,但二者的計算效率差異,源于 Neurophos 對光子計算技術(shù)的差異化應(yīng)用方式。除了 1000 x 1000 的大尺寸矩陣瓦片設(shè)計,該公司推出的首款 OPU 產(chǎn)品 Tulkas T100,運(yùn)行時鐘頻率高達(dá) 56 GHz,這一數(shù)值遠(yuǎn)超傳統(tǒng)電子芯片的性能上限——不僅是英特爾酷睿 i9-14900KF 創(chuàng)下的 9.1 GHz 電子芯片頻率世界紀(jì)錄的 6 倍之多,也大幅領(lǐng)先英偉達(dá) RTX Pro 6000 2.6 GHz 的加速頻率。正是超高時鐘頻率與大矩陣的協(xié)同作用,讓 Tulkas T100 在硬件規(guī)格看似處于劣勢的情況下,實現(xiàn)了對英偉達(dá)旗艦 AI GPU 的性能反超。

值得關(guān)注的是,Neurophos 的光晶體管技術(shù)并未脫離現(xiàn)有半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)體系,其核心器件可基于成熟的半導(dǎo)體制造技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn),這也意味著該公司未來有望與英特爾、臺積電等主流晶圓廠達(dá)成合作,推動 OPU 的規(guī)模化量產(chǎn),為技術(shù)落地解決了供應(yīng)鏈與生產(chǎn)工藝的核心問題。不過現(xiàn)階段,這款光學(xué)計算芯片仍處于實驗室測試階段,Neurophos 預(yù)計其正式量產(chǎn)時間要到 2028 年,在此之前,公司還需要攻克一系列技術(shù)難題,其中對大量矢量處理單元的配套需求、以及靜態(tài)隨機(jī)存取存儲器(SRAM)與光學(xué)計算單元的協(xié)同適配問題,成為當(dāng)前研發(fā)進(jìn)程中的核心挑戰(zhàn),直接影響著芯片的實際應(yīng)用體驗與商業(yè)化落地節(jié)奏。

光子學(xué)作為半導(dǎo)體領(lǐng)域的新興賽道,憑借高速、低耗的計算特性,已成為全球科技巨頭的布局重點,行業(yè)技術(shù)迭代與生態(tài)建設(shè)正在加速推進(jìn)。英偉達(dá)在其最新的 Vera Rubin 平臺中,已率先集成 Spectrum-X 以太網(wǎng)光子交換系統(tǒng),將光子技術(shù)應(yīng)用于芯片的高速數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié),實現(xiàn)了光子技術(shù)與傳統(tǒng) GPU 架構(gòu)的融合;AMD 則宣布計劃投資 2.8 億美元,建立一座專門聚焦硅光子學(xué)技術(shù)的研發(fā)中心,加大在光子計算、光子傳輸?shù)群诵念I(lǐng)域的技術(shù)投入,試圖在這一新興賽道占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。除了頭部企業(yè),全球多家初創(chuàng)公司也紛紛入局光子芯片領(lǐng)域,推動著技術(shù)路線的多元化探索。

Neurophos 此次公布的 OPU 技術(shù)成果,并非光子學(xué)領(lǐng)域的孤例,而是行業(yè)技術(shù)成熟化進(jìn)程中的重要突破。光學(xué)計算利用光子替代電子進(jìn)行信息處理,從物理層面突破了傳統(tǒng)電子芯片的發(fā)熱、頻率上限等瓶頸,在 AI 大模型訓(xùn)練、低精度推理等算力密集型場景中具備天然優(yōu)勢。但現(xiàn)階段,光子芯片仍面臨著與傳統(tǒng)電子架構(gòu)的適配、量產(chǎn)良率提升、成本控制等一系列行業(yè)共性問題,距離全面替代 GPU 仍有較長的路要走。

隨著全球 AI 算力需求的持續(xù)爆發(fā),傳統(tǒng)電子芯片的性能提升逐漸逼近摩爾定律的極限,光子學(xué)成為突破算力瓶頸的重要方向。Neurophos 的技術(shù)進(jìn)展,為光學(xué)計算芯片的商業(yè)化應(yīng)用提供了新的可能性,而英偉達(dá)、AMD 等巨頭的入局,也將進(jìn)一步推動光子學(xué)技術(shù)的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)落地。可以預(yù)見,未來光子學(xué)領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀嗉夹g(shù)突破與產(chǎn)品創(chuàng)新,光子與電子的異構(gòu)計算架構(gòu),或?qū)⒊蔀橄乱淮斯ぶ悄苡嬎愕暮诵男螒B(tài),為全球 AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供全新的算力支撐。


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