来源：内容 编译自 IEEE ，谢谢。 如果将过多的铜线捆扎在一起，最终会耗尽空间——前提是它们不会先熔合在一起。人工智能数据 中心在GPU和内存之间传输数据的电子互连方面也面临着类似的限制。为了满足人工智能的海量 数据需求，业界正在转向更大尺寸、更多处理器的芯片，这意味着在机架内实现更密集、更长距离 的连接。初创公司正在展示 GPU 如何摆脱铜互连，用光纤链路取而代之。 光纤链路对数据中心来说并不陌生。它们使用可插拔收发器在机架之间传输数据，将电信号转换为 光信号。为了提高能源效率，"将光学元件集成到芯片封装中一直是一个梦想，"加州大学圣巴巴拉 分校电气工程教授克林特·肖( Clint Schow)表示。这就是共封装光学器件（CPO），科技巨头们正 在全力支持它。英伟达 (Nvidia) 最近宣布量产一款网络交换机，该交换机使用嵌入在与交换机同 一基板上的光子调制器。"这震惊了整个行业，"加州桑尼维尔初创公司Avicena的首席执行官巴迪 亚·佩泽什基 (Bardia Pezeshki) 表示。 哥伦比亚大学电气工程教授、Xscape Photonics联合创始人Keren Bergman解释说， Nvid ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 theregister ，谢谢。 Lightmatter 本周推出了两款硅光子互连产品，旨在满足日益密集的 AI 部署对芯片间带宽日益增 长的需求。 其中第一款是名为 Passage M1000 的光学中介层，这家加州公司预计今年夏末开始出货，目标是 XPU（类似 GPU 或 AI 加速器）或容量达到每秒拍比特级的超高带宽多芯片开关。Lightmatter 在本周于旧金山举行的光纤会议上介绍了这项利用光直接将数据传入和传出芯片的技术。 如果您觉得这些听起来很熟悉，Lightmatter 是众多希望利用光子学克服功率和带宽限制的公司之 一。上个月，在 Nvidia 的 GPU 技术大会（又名GTC）上，Nv展示了一对光子开关，旨在减少构 建大型 AI 集群所需的收发器数量。英特尔、博通和 Ayar Labs 还展示了与各种 CPU 和 XPU 共 同封装的光学 I/O 功能。 Lightmatter 的M1000与其他产品的不同之处在于，它被设计为位于计算逻辑和基板之间的中介 层。多个 ASIC 或 GPU 芯片可以堆叠在 Passage 模块的顶部 ...