新型数据中心模型创新迫在眉睫。

自动驾驶和大型语言模型（LLM）等待颠覆性人工智能(AI)在应用的推动下，半导体行业再次处于拐点。像OpenAIChatGPT这样的LLM在日常对话中突然流行起来，因为“聊天机器人”的复杂性似乎已经跨越了对话能力的门槛。这项技术似乎有无限的潜力整合到各种服务中。

这一程度的智能化需要从数据中分析和提取信息，以及强大的数据存储、传输和处理能力，这对现有数据中心和边缘设备的计算能力提出了挑战。FinanceOnline估计，2021-2024年的数据消费将从2021年的74泽字节(相当于1万亿的数据单位)增加到2022年的94泽字节，以及2023年和2024年的118泽字节和149泽字节。这一数字令人惊叹，目前数据中心的计算能力难以跟上。

数据中心的分散计算系统和大规模分布式计算系统已经不能满足日益增长的计算能力需求。

当然，工程师不断开发更复杂的模型来分析和使用数据，最终提高生产力。然而，由于物理原理的限制，传统的单片机计算功率路径是不可持续的。更多的创新正在迅速成为IT市场的重中之重，这也是半导体行业的机遇。

传统计算机芯片的性能增长遇到了瓶颈。自60年前半导体行业起步以来，摩尔定律(预测晶体管密度每18个月翻一番)和登纳德定律(随着晶体管密度的增加，功率密度保持不变)描述了计算能力的进步。

结合这两种技术，芯片可以不断提高计算能力，同时保持恒定的能量和面积消耗。随着芯片制造过程向5nm和3nm移动，晶体管密度接近物理极限。摩尔定律正在放缓。登纳德定律于2004年左右结束，导致“电源墙”。随着晶体管密度的提高，电源和散热受到挑战。在先进的过程中，胶带和设计成本更高，并创造了“成本墙”。提高传统单芯片计算能力的路径是不可持续的。

毫无疑问，人们一直在努力提高和更好地利用计算能力。要突破当前数据中心的瓶颈，克服挑战，就必须创新底层技术。

目前，基于大规模光电集成技术的数据中心计算范式已经出现了一种新的方法，用于下一代数据中心的发展。因此，基于集成硅光子学的信息处理和互联能力被大规模光电集成取代传统数字电路。

结合光学计算、芯片和芯片之间的光学网络等技术，集成硅光学技术的光电混合数据中心可以垂直提高单节点的计算能力。(scale-up)，大规模分布式计算和水平提高效率(scale-out)。其中一种解决方案侧重于基于硅光子学的新数据中心计算范式。

即便摩尔定律和登纳德定律仍在继续，分散计算系统也不能满足计算能力的指数增长。相反，随着资源消耗的增加，为了满足计算需求，必须在数据中心部署大规模的分布式计算系统。

硅光子计算提供了一种超越摩尔定律的增强计算能力的方法，因为晶片上光网络可以有效地与传统的电子芯片和存储芯片一起工作，从而提高单个节点的计算能力。和所有新技术一样，新的计算范式将经历供应链、生态系统和商业模式的过渡阶段。从底层组件到顶层应用软件开发都需要创新。然而，基于硅光子学的新计算范式的前景是有趣的，这有助于控制数据中心的挑战，从泽字节到京字节甚至更远。

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标签：自动驾驶,语言模型,聊天机器人,数据中心,边缘计算