国内首款2Tb/s 3D集成硅光芯粒成功出样 华为、英伟达等巨头都在押注

国内首款2Tb/s 3D集成硅光芯粒成功出样 华为、英伟达等巨头都在押注 访问：Saily - 使用eSIM实现手机全球数据漫游 安全可靠 源自NordVPN 发射芯粒据介绍，团队在2021年1.6T硅光互连芯片的基础上，进一步突破了光电协同设计仿真方法，研制出硅光配套的单路超200G driver和TIA芯片。同时还攻克了硅基光电三维堆叠封装工艺技术，形成了一整套基于硅光芯片的3D芯粒集成方案。接收芯粒经系统传输测试，8个通道在下一代光模块标准的224Gb/s PAM4光信号速率下，TDECQ均在2dB以内。通过进一步链路均衡，最高可支持速率达8×256Gb/s，单片单向互连带宽高达2Tb/s。硅光互连芯粒的侧向显微镜结构目前在芯片技术的发展过程中，随着芯片制程的逐步缩小，互连线引起的各种效应成为影响芯片性能的重要因素。而硅光子技术可以将电换成传输速度更快的光，实现更快的传输速率、更远的传输距离以及更低的功耗和延迟。华为、台积电、英特尔、IBM、Oracle等巨头都在推进硅光的产业化，未来可能会成为一个像集成电路那样大规模的产业。 ... PC版： 手机版：

英特尔展示首次全面融合的Optical I/O Chiplet

英特尔展示首次全面融合的Optical I/O Chiplet 英特尔的OCI芯片组通过在数据中心和高性能计算 （HPC） 应用的新兴AI基础设施中实现共同封装的光输入/输出 （I/O），代表了高带宽互连的一次飞跃。英特尔称，我们在融合光电科技到高速数据传输方面实现一个革命性的里程碑。功能方面，这款首款OCI芯片支持64个独立通道，每个通道能够以32千兆位/秒 （Gbps）的速率传输数据，并在长达100米的光纤上高效传输数据，有望满足AI基础设施对更高带宽、更低功耗和更长传输距离日益增长的需求。它增强了集群中CPU与GPU之间的连接，并支持创新的计算架构，如一致性内存扩展和资源解耦。新一代光学I/O技术推动了计算平台的革新，以适应日益增长的AI工作负载随着AI技术的飞速发展，自动驾驶、高级数据分析和虚拟助手等应用在全球范围内日益普及，对计算资源的需求急剧增加。特别是大型语言模型如GPT，以及生成式AI技术的快速发展，极大地推动了AI技术的应用。然而，这些先进的AI模型需要处理和生成的数据量巨大，对计算资源和数据传输提出了极高的要求。随着机器学习模型的规模不断扩大，它们在AI加速工作中的作用也变得越来越复杂，需要极高的计算能力和数据处理能力才能有效运行。这种对高性能计算平台的需求正在推动输入/输出（I/O）带宽的指数级增长和数据传输距离的延伸。为了应对这一挑战，数据中心正在向更大的处理单元集群，如CPU、GPU和IPU的使用，以及更高效的资源利用架构，如xPU解耦和内存池化方向发展。这些技术的实施将提高处理效率，降低系统延迟，并优化资源配置，从而支持更广泛的AI计算和应用。尽管传统的电子I/O系统在传输大量数据时表现出高带宽密度和低功耗的优点，但其最大的弱点是传输距离短，通常仅限于一米内。这严重限制了数据中心内部的设备布局，使得组件之间的连接受到严格的空间限制。为了突破这一限制，数据中心和早期AI集群开始采用可插拔光学模块技术，这种技术能够提供比电子I/O更长的传输距离。然而，随着AI应用对资源的不断增加，光学模块在成本和能耗方面的压力也随之增大。为了应对这些挑战，新一代光学I/O技术应运而生。这种技术将光学I/O与处理器（如CPU、GPU或IPU等，统称为xPU）共封装，不仅大幅提高了带宽，还优化了芯片内部的光和电信号传输，显著降低了能量消耗，还大幅减少了数据传输过程中的延迟，对于需要快速响应的AI应用来说至关重要。更令人兴奋的是，这项技术支持的传输距离远超以往，为数据中心的设计提供了更大的灵活性，使得系统能够适应更广泛的扩展需求。光学I/O技术的推广不仅解决了数据传输的痛点，也为AI和机器学习的未来发展铺平了道路。打个比方，传统的电子I/O连接，类似于旧式马车，在短距离传输中效率较高，但面对大量数据的长距离传输需求时，却显得力不从心。而英特尔的OCI芯片等光学I/O技术，如同现代的汽车和卡车，不仅能在更长的距离上传输更多的数据，而且保持数据的完整性，大大超越了传统电子I/O的性能。随着AI和ML模型需求的不断扩大，光学I/O凭借其卓越的传输能力和高效能源利用，成为推动未来AI技术发展的关键力量。就像汽车和卡车满足了现代社会对快速、大规模物流的需求一样，光学I/O使得数据能够更快、更高效地在更长的距离上传输，这对于扩展AI基础设施至关重要。英特尔在硅光子学领域处于领导地位凭借超过25年的深厚研究基础，英特尔实验室在集成光子学领域取得了开创性的成就。英特尔不仅是首家成功开发并大规模生产硅光子连接产品的企业，更是以其卓越的产品可靠性，赢得了全球主要云服务提供商的信赖。英特尔的核心竞争力在于其独特的混合激光器晶圆上技术和直接集成工艺，这些技术不仅提高了产品的可靠性，还降低了成本。这种独特的方法使得英特尔能够在保持高效率的同时，提供卓越的性能。到目前为止，英特尔的强大生产平台已经出货超过800万片集成电路芯片，这些芯片集成了超过3200万个芯片级激光器。其激光器的故障率极低（故障率小于0.1），这一指标在业界广泛认可，表明故障率极低。这些芯片被封装在可插拔的收发器模块中，并在大型数据中心网络中得到部署，服务于多家大型云服务提供商，用于100Gbps、200Gbps和400Gbps的应用。目前，英特尔还在开发下一代200Gbps每通道的芯片，以支持即将到来的800Gbps和1.6Tbps的应用。在制造工艺上，英特尔引入了全新的硅光子制造工艺节点，这一工艺不仅提升了设备性能，还实现了更高的集成度和更佳的耦合效率，同时显著降低了成本。英特尔在芯片激光器和SOA性能、成本控制以及能效优化方面不断取得突破，芯片面积减少了超过40%，能耗降低了超过15%，进一步巩固了其在硅光子技术领域的领先地位。英特尔目前的OCI芯片模块尚处于原型阶段。展望未来，英特尔正在与特定客户合作，将OCI与他们的系统级芯片（SoCs）一起封装，开发一种创新的光学输入/输出解决方案。 ... PC版： 手机版：

SQC宣布推出世界首个原子级量子集成电路

SQC宣布推出世界首个原子级量子集成电路 当地时间6月23日，澳大利亚硅量子计算公司SQC宣布制造出世界上第一个原子级量子集成电路。目前，SQC团队已经使用原子级量子集成电路，精确地模拟了一个小型有机聚乙炔分子的量子态，这将有助于发现和制造新材料。 聚乙炔是一种聚合物材料，其结构包括单双键交替的共轭结构，目前可用于制备太阳能电池、半导体材料和电活性聚合物等。相关成果论文6月22日发表在《自然》(Nature)。 澎湃新闻

清华大学集成电路学院教授魏少军：依靠工艺技术进步已几乎无法实现更高性能的计算

清华大学集成电路学院教授魏少军：依靠工艺技术进步已几乎无法实现更高性能的计算 今日中国半导体行业协会IC设计分会理事长、清华大学集成电路学院教授魏少军在以“创芯未来 共筑生态”为主题的2023中国临港国际半导体大会上对记者表示，当前依靠工艺技术进步几乎无法实现更高性能的计算，特别是从现有计算芯片的主流路线推演，已难以满足Z级超算的性能、功耗和成本需求，需要研发新的计算芯片架构来应对智能化、大算力的新挑战。 来源：

【美光科技称已与福建晋华集成电路达成全球和解协议】

【美光科技称已与福建晋华集成电路达成全球和解协议】 12月24日，美光科技发言人在一份媒体电邮声明中称，已与福建省晋华集成电路有限公司达成全球和解协议，两家公司将在全球范围内各自撤销对对方的起诉，结束双方之间的所有诉讼。（界面新闻）

英特尔计划将重点放在人工智能和芯粒等未来技术上

英特尔计划将重点放在人工智能和芯粒等未来技术上 长期以来，英特尔一直在追求尖端芯片，以支持其数据中心和消费类PC产品。去年在纽约举行的Meteor Lake芯片发布会上，英特尔CEO帕特·格尔辛格（Pat Gelsinger）暗示了公司的未来方向，指出该公司有望在四年内集成五个新节点，包括Intel 7、Intel 4、Intel 3、Intel 20A和Intel 18A。外媒报道称，英特尔专注于整合人工智能、芯粒等新兴技术，该公司的芯粒技术可以消除服务器和客户端产品之间的区别，使公司能够根据客户需求组装芯片。这样，该公司就能为特定行业快速生产定制芯片。格尔辛格在一次新闻发布会上表示，随着定制芯片在2025年之后成为潮流，服务器和PC芯片的定时发布届时可能就会变得不那么重要。2021年初，英特尔重振其芯片代工制造业务，并将其更名为“英特尔代工服务”（Intel Foundry Services，简称IFS），目标是与台积电和三星竞争。此前，外媒报道称，在CEO Pat Gelsinger的领导下，英特尔投资数十亿美元在三大洲建厂，以恢复其在芯片制造领域的主导地位，并更好地与竞争对手AMD竞争。2023年12月份，以色列财政部、经济部和税务局发表联合声明宣布，英特尔将在以色列投资250亿美元新建一座芯片工厂，该工厂将专门为苹果和英伟达等公司生产先进芯片。除了在以色列新建一家芯片工厂外，英特尔还将在德国东部和俄亥俄州中部建设新的芯片工厂。 ... PC版： 手机版：