为什么光学计算仍然不是主流？

3.物理设计自动化

光电路的物理设计自动化涉及计算复杂性超过相对于元件数量的因子增长，超过大约 10 个元件或 100 个链路就变得不可行。

此挑战需要高级启发式算法、近似算法和统计方法。与电子设计自动化不同，光电路设计必须在流程的早期考虑时序和功耗因素，从而显著影响元件布局和布线决策。

由于光信号传播和时序约束的根本差异，传统的电子设计工具是不够的，需要集成人工智能技术来有效地探索广阔的解决方案空间。

4.与当前基础设施集成

与现有电子基础设施的集成给光计算系统带来了巨大的兼容性挑战。光域和电子域之间的信号转换会在接口点引入延迟和功率开销，从而削弱光处理固有的速度优势。

光学和电子元件之间缺乏标准化的物理连接协议，导致不同制造商和技术之间存在互作性问题。

由于散热特性不同，为电子设备设计的输电系统必须重新设计，以满足调制器和激光器等光学元件的特定需求。

此外，针对电子数据传输优化的通信协议必须适应光信号特性，这增加了系统架构的复杂性，并限制了与当前基础设施的无缝集成。

5.组件级别的收益递减

虽然光学系统在系统级带宽方面具有明显的优势，但在单个组件（如逻辑门或开关）的规模上，这些优势就不那么明显了。

例如，现代电子晶体管表现出大约 ~1 ps 的延迟，将光学元件的潜在速度优势限制在大约 1,000×——远低于经常引用的 100,000× 改进。

这种较小的余量使得用光学替代品替换成熟、高度优化的电子逻辑变得困难，特别是考虑到光学元件的复杂性、成本和尺寸增加。

6.生产成本和商业可扩展性

高生产成本和有限的可扩展性仍然是更广泛采用光学计算的主要经济障碍。制造光学元件需要比典型电子零件更高的精度，通常需要昂贵的设备和严格控制的环境。

光学硬件的供应链仍然不发达，缺乏有助于降低半导体行业成本的规模经济。测试和质量保证还依赖于标准制造环境中未广泛提供的专用工具和专业知识。

系统集成进一步增加了成本，因为它需要精确对齐来自多个供应商的组件。因此，在产量增加到足以抵消前期投资和学习曲线之前，不太可能实现光计算的经济效益。

展望未来

光计算的研究正在迅速发展，不断努力解决长期存在的集成和性能挑战。

例如，由新加坡 Lightelligence 开发的光子算术计算引擎 （Pace） 集成了超过 16,000 个光子组件，并展示了光处理器在实际应用中的可扩展性。这种架构有效地弥合了光子-电子硬件鸿沟，同时保持了计算保真度。

同样，Lightmatter 的光子处理器已经展示了在自然语言处理和强化学习任务方面的能力，包括文本生成、情感分析和经典视频游戏中的游戏性，实现了与传统电子处理器相当的性能。

尽管取得了这些进步，但光计算尚未实现实现广泛商业部署的关键突破。结合光学和电子元件的混合架构可能会取得进展，从而简化采用并在性能和能效方面实现增量收益。

随着晶体管小型化达到物理极限和热效率低下的增加，光学计算提出了一条充满希望的前进道路。材料、设计工具和光子集成方面的持续创新对于释放其全部潜力至关重要。

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