突破摩尔定律瓶颈，光芯片会是算力之光吗？

胡智凯

随着摩尔定律失效，传统芯片性能的提升速度开始放缓。如今的加工工艺在不断接近物理极限，可人们对算力的需求不会减少，因此全世界在寻找新的出路，来提升芯片的算力。实现量子计算所使用的光芯片，成为人们目光的焦点。

在相同的芯片面积下，光芯片的延迟、能耗，仅有传统芯片的千分之一，而工作频率则增加了10倍。光芯片对工艺尺寸要求不苛刻，而且稳定性良好，信息传输不受温度、磁场等常见环境因素影响。作为算力提升的希望，它究竟是怎样的芯片呢？

量子研究带动光芯片发展

与传统芯片不同，光芯片采用光作为信息的载体。光子相较于电子，可携带更多信息，使信息传递更高效。同时，光传输时相比铜线损耗更小，使用的能量也更低，速度更快。

为了保持较快速度，传统芯片在工作时要处于随时待命的状态，就如同手机的常亮状态;而光芯片待命时，则处于近似完全关机的状态，能耗很小。

光芯片根据基础材料的不同，大致可分为两类。一种是在以InP为代表的“有源材料”上集成制作元件的光芯片;另一种则是在以硅为代表的“无源材料”上制作的。

这两种芯片各有长短。InP光芯片，原料来源不够广泛，导致价格高昂，但性能优异。而硅光芯片能和现有的传统CMOS芯片工艺兼容，这有利于更快的商业化。可由于硅材料自身特性，其发光性能远不及InP，这极大地限制了硅光芯片。

光芯片和传统芯片在结构上也有所不同：传统芯片是少数大量重复的几种结构，经过不同的排列组合，实现极其复杂的功能。对于光芯片，功能独立的器件种类繁多，并且都要进行不同的设计，包括了激光器、调制器、放大器、滤波器、耦合器、复用器等。

光芯片的延迟、能耗，仅有传统芯片的千分之一。

较为典型的光芯片中，信息在内部传递时，存在发射和接收两个过程，这是两个相反的过程。不同功能的器件经过一定顺序组合，形成两个部分，一部分负责发射光信号，另一部分负责接收光信号。

发射光信号的部分中，有许多条光通道，每一条都由一个激光器产生光，经过其他器件的调制，处理为特定类型，再经过复用器与其他波长的光汇合，最后输出为光信号。

而接受光的部分与其类似，复合光信号经过“解复用器”，分解为不同类型，再经过探测器就可以将信息提取出来。在一个光芯片上，每条光路调制的过程越快，复合的类型越多，发射与接收的通道越多，芯片能达到的速率就越快。

光芯片的应用也十分广泛，比如在计算产业有量子计算芯片、人工智能芯片等;在通信产业有光通信发射机芯片、光电探测芯片等;在物联网产业有激光雷达芯片、生化检测芯片等。

和传统芯片发展初期相似，光芯片如今处于一个发展迅速的时期，并且也有类似摩尔定律的规律：光子芯片的集成度，每隔两年半就能翻一番。2004年，集成50个光子器件的芯片出现，为大规模集成的光芯片发展拉开了序幕。

之后，世界各国都在这一领域进行研究，迄今尚无一个国家在这个领域形成绝对的优势。虽然中国在传统芯片领域发展滞后，但在量子科学基础研究领域领先，如果能将量子科学研究推向工程化，势必会带动光芯片研究领域发展。

核心难点是加工

在20世纪末，芯片从业者就开始为半导体芯片产业寻找出路。其中，光芯片曾被视为最有希望的继承者。但现实是残酷的，科学家们总被纳米级的光学透镜难倒。

如今的光芯片，最难的仍然是高精度的微纳加工技术。由于光芯片所需功能器件比传统芯片多，导致更难集成，所以发展的核心仍在于芯片加工。

2020年4月29日，在山西大學光电研究所某实验室内，教授正在调试光电检测设备

首先，目前还未形成有效的系统性设计方法，设计流程不固定，辅助设计工具不完善。

其次，光芯片制造并不容易—它内部的器件都是三维结构，集成要考虑的因素就变多了，同时还引入了光学相关因素，会出现一些不规则的结构。而且，加工的材料也不单纯是硅，还有化合物，这让制造的复杂性进一步提升。

还有，硅光芯片和InP类的光芯片，都涉及光的耦合，物理模型不好建立，同时制作成本也比传统芯片高。由此，工艺仍不完善，成品率也不高。

此外，两种不同类型的光芯片，还各有各的难。InP类有原材料的光芯片，尽管性能优良，仍有很大提升空间，并且距离大规模商用任重道远。其中，内部部分器件高昂的价格，使其难以大规模推广。

而对于硅光芯片来说，硅基激光器难以制备，同时性能与InP类存在较大差距。硅制成的光电子器件，大多严重依赖材料的温度特性及其他物理效应，受环境影响大，目前与CMOS工艺未达到最大限度的兼容，以致不能充分利用先进的半导体工艺。

硅光芯片在数据中心的光互连方面，有很大的应用前景。

JePPIX致力于构建一个通用工艺加工平台，降低InP光芯片高昂的成本