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cyqdesign 2020-12-04 20:26

光子+电子合体 Intel把它们缩小了1000倍

传统半导体都是基于硅、电子构建的,但进一步提升性能的限制和难度越来越大,而量子计算、光子计算这些看似科幻的前沿科技,也正在一步步被突破。今天的研究院开放日活动上,Intel就公布了在硅光子技术方面的最新突破,提出了“集成光电”的愿景,向着实现将光子与低成本、大容量的硅芯片进行集成的长期愿景又迈进了一步。 KHt#mQy)9  
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Intel对硅光子技术的研究由来已久,而且硕果累累,早在2016年6月就推出了全新的硅光子产品100G PSM4,可在独立的硅芯片上实现近乎光速的数据传输。 DUu~s,A  
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2018年9月,Intel 100G硅光收发器产品拓展到5G基础设施领域;2019年11月,Intel将光学链路封装到了传统CPU之中;2020年3月,Intel展示了业界首个一体封装光学以太网交换机,1.6Tbps的硅光引擎与12.8Tbps的可编程以太网交换机合二为一。 mF] 8  
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Intel表示,在如今的服务器、数据中心里,随着数据量不断猛增,网络基础架构遇到了全新的挑战,尤其是电气I/O性能逐渐逼近极限。 Zk 9i}H  
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随着计算带宽需求的不断增长,电气I/O的规模已经无法保持同步增长,从而形成了所谓的“I/O功耗墙”,限制了计算运行的可用能源。 -D,kL  
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而通过在服务器和封装中直接引入光互连I/O,Intel打破了这一限制。 P}bwEj  
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Intel今天重点展示了硅光子技术在关键技术构建模块方面的重大进展,这也是Intel集成光电研究的基础,包括光的产生、放大、检测、调制、CMOS接口电路、封装集成,将光子技术、CMOS技术紧密结合,这也是未来光子技术与核心计算芯片完全集成的一次概念验证。 E@^mlUf  
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同时,Intel还展示了比传统组件小1000倍的微型环调制器,不再像传统服务器封装那样需要上百个类似元件。 '9q:gFO  
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在历史上,Intel也是第一家将集成激光器、半导体光学放大器、全硅光电探测器、微型环调制器集成在一个与CMOS硅紧密集成的单个技术平台上,为集成光电技术的扩展奠定了基础。 \dc*!Es  
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硅光电基础模块 iQ_^MzA  
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硅光电集成
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汇总来说,Intel构建模块的关键技术包括: piKR*|F  
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微型环调制器(micro-ring modulators): "f<+~  
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传统的芯片调制器占用面积太大,并且IC封装的成本很高,Intel的微型环调制器则将尺寸缩小了1000倍以上,消除了将硅光子集成到计算封装中的主要障碍。 2w? 5vSv  
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全硅光电检测器(all silicon photo detector): ~`Xu 6+1o  
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Intel的最新成果推翻了数十年来业界的误解,确认硅也有光检测功能,未来可大大降低成本。 JPfE`NZ  
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集成半导体光学放大器: 0vm}[a4+i;  
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使用与集成激光器相同的材料,可降低总功耗。 QHuh=7u)  
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集成多波长激光器(Integrated multi-wavelength lasers): 9,zM.g9Qv  
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使用波分复用技术,可将来自同一激光的不同波长用在同一光束中,传输更多数据,从而可以使用单根光缆传输额外数据,增加带宽密度。 *<nfA}  
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集成: /*yPy?  
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使用先进的封装技术将硅光子与CMOS芯片紧密集成,可实现三大优势:更低的功耗、更高的带宽、更少的引脚数。 9K`uGu  
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集成光电原型
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(来源:快科技)
redplum 2020-12-06 00:48
看不懂
likaihit 2020-12-06 00:49
很厉害
songshaoman 2020-12-06 07:32
牛呗,好家伙
tomryo 2020-12-06 08:25
光子+电子合体 Intel把它们缩小了1000倍
sbll 2020-12-06 08:44
光电合体计算机
uu_guyue 2020-12-06 09:35
多看看,不太明白
充满阳光的爱 2020-12-06 10:11
希望半导体方向越来越好
不懂想问 2020-12-06 11:50
Intel把它们缩小了1000倍
wangjin001x 2020-12-06 12:02
光子+电子合体 Intel把它们缩小了1000倍
星空38 2020-12-06 15:14
量子计算、光子计算这些看似科幻的前沿科技,也正在一步步被突破
opticstudy 2020-12-06 15:18
打卡打卡,半导体方向加油
copland 2020-12-06 18:17
光子+电子合体 Intel把它们缩小了1000倍
czxj2003 2020-12-06 20:51
超级厉害的样子
bairuizheng 2020-12-06 21:57
缩小了1000倍
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