随着人工智能（AI）和机器学习（ML）应用的快速发展，我们可以预见各行各业和公司将在日常流程中使用这些系统和工具。随着这些数据密集型应用的复杂性不断增加，对计算单元之间高速传输和高效通信的需求变得至关重要。

这种需求引发了人们对光互连的兴趣，特别是在XPU（CPU、GPU和内存）之间的短距离连接方面。与传统方法相比，硅光正在成为一种有前途的技术，它可以提高性能、成本效益和热管理能力，最终改善AI/ML应用的功能。

硅光互连在管理各行业对AI/ML应用日益增长的需求方面发挥着关键且专业的作用。这些组件需要快速交换数据，并尽可能少地消耗电力，同时保持高计算密度。硅光可实现CPU和GPU等计算单元之间的良好通信，内存单元也可以得到改进，以提高AI应用的计算能力和效率。

硅光子学示例布局（来源：OpenLight）

激光集成对于生成、调制和操纵光信号并将其引入各种系统至关重要。但这一直是硅光领域的一大挑战。

为了满足市场需求，各公司已开始投资片上光互连，以实现从一个激光器到数百个激光器的可扩展性，从而超越传统电互连所带来的挑战。

使用硅光技术的短距离光学互连提供了一种解决方案，它能够实现高速数据传输，同时降低功耗并提高热效率（pj/bit）。这对于减少热量产生并保持系统高效运行非常重要。

此外，硅光集成可以创建更小、更密集的光子集成电路（PiC），从而促进对AI/ML工作负载至关重要的高密度带宽连接。异构集成可以更有效地连接激光器和波导，从而实现更好的耦合并降低功耗。此外，随着新型激光器的发展，热效率得到提高，通道数量和每个通道的潜在波长数量也得到了扩展。

在后端制造的情况下，公司可以节省大量的运营支出和资本支出，而无需使用外部耦合到无源硅光芯片的激光器。通过每平方英寸硅使用更多的通道并将不同的有源元件组合在一起，可以使用更少的功率并显著增加每个PIC的总带宽。

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硅光允许使用短距离光学互连在AI/ML应用中高效传输数据。在使用AI应用（如自然语言处理、图像识别和自动驾驶）的情况下，大型数据集会被实时处理和分析。

快速高效地传输数据对于实时决策和最佳系统性能至关重要。硅光能够提供高速数据传输和组件间高效通信，有助于提高这些领域中AI系统的整体效率和性能。

通过利用硅光技术，能够优化其AI/ML系统并释放更强大的计算能力，以获得更准确、更灵敏的结果。

前路充满希望。硅光技术有可能彻底改变人工智能算法并进一步提升人工智能系统的功能，在人工智能中使用硅光技术可以开发出更智能的系统，以更高的性能和效率处理复杂的任务。

随着架构师进一步发展AI网络，硅光与异构集成将改变交换层，取代传统的分组交换，这将在所需的互连密度下实现更低的延迟和更低的功耗。

相信硅光技术将成为未来AI/ML系统的一项颠覆性技术，与传统电信号解决方案相比，它具有显著优势。这反过来又可以突破AI领域的可能性界限。

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