为什么光学计算仍然不是主流？

光计算使用光进行数据处理和传输，与传统电子计算相比，提供更快的速度和更低的能耗。但是，如果好处如此明显，为什么它还没有成为主流呢？

什么是光计算？

光学计算使用光子（光粒子）来执行数字计算、传输数据和存储信息。它利用光的物理特性，如高速、并行和低传输损耗，实现比传统电子计算更大的带宽和数据吞吐量。

与依赖电流流经晶体管的传统计算架构不同，光计算使用光波导、非线性材料、光调制器和谐振器执行逻辑运算。这些材料通过使一个光信号控制另一个光信号来促进全光开关，从而有效地复制电子晶体管的功能。

由于光子的相互作用不如电子强烈，因此光学计算系统可以实现密集并行处理，减少热量产生和最小的电磁干扰。这使得光学计算成为高性能、高能效计算的有力候选者。

广泛采用光计算的障碍

尽管光计算具有潜力，但在更广泛采用方面仍面临一些障碍。其中一些限制是由于该领域的早期发展阶段造成的，可以通过持续的研究和创新来解决。

其他问题则与使用光的基本限制有关，这需要与现有电子系统进行权衡或重大技术突破。

1.易失性光学大规模存储器

开发和集成全光存储器仍然是光计算中的一项重大挑战，主要是因为当前的非线性光学元件缺乏实际实施所需的集成密度和效率。

波分复用等技术在小规模应用中显示出前景，但不能很好地扩展用于更复杂的计算任务。易失性光存储器的保留时间也往往非常短，通常在纳秒范围内，需要不断刷新并增加系统设计的复杂性。

尽管进行了数十年的研究，但使用光学非线性匹配电子存储器密度的努力尚未成功。这仍然是光计算的一个关键瓶颈。快速可靠地重置内存是另一个重大挑战。物理替换不切实际，而化学或热重置太慢，限制了虚拟内存的可扩展性。机械寻址会带来额外的复杂性，通常迫使在可靠性和存储容量之间进行权衡。

尽管 5D 存储等一次写入多次读取 （WORM） 技术提供了显著的容量增益，但它们作为易失性内存的应用需要架构创新来有效地管理频繁的写入作。

2.内存域的互连

光计算的一个关键挑战是在单个系统中集成多种光存储器类型。当前的技术缺乏无缝连接不同内存域的方法，通常需要类似于电子学中基于小芯片的设计的异构架构。

由于系统将指令存储器、数据存储器和处理单元分开（每个单元都可能依赖于不同的光学机制），互连延迟和带宽成为关键限制因素。在避免冯·诺依曼瓶颈的同时实现近数据处理需要低延迟、高吞吐量的光互连，以保持不同光子域的信号完整性。