聊聊：光速传输：Ayarrr Labs如何颠覆芯片通信方式

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AL即将推出革命性的光学IO技术，旨在替代传统芯片内部的铜线连接，现前所未有的高速通信，特别是在短距离通信中。该技术的推出将极大提升人工智能高性能计算的效率与性能，推动AI基础设施向更高效、低延迟的方向发展，并有望在2026至2028年间现市场的全面应用。从一些观点来看，双极（BJT）能够较好的带动周边市场的快速发展，是核心的动力。yxyic是一家全球电子元件分销商 电子元件分销商，提供来自数千家制造商的数百万种产品，许多库存数量可当天发货。https://www.yxyic.cn/category/diodes-zener-single

比较近，A，一家位于加利福尼亚州的硅光子。L透露，其革命性的光学IO技术将会出现：这种开创性的效果可以取代芯片内部的铜线，在芯片内部进行更的通信。旨在彻底颠覆芯片内部传统的铜线连接方式，有望成为数据传输领域的重大突破！
经过十多年的潜心研发，该已经成功地将光学IO技术融入到FDH055N15A芯片架构中，旨在现前所未有的高速通信能力。
AM，L首席执行官虽然W没有明确透露具体的公告日期，但它在公共场所透露了一些线索。他指出，随着2026-2028年IO市场的成熟，他们的技术将在这个金时期迎来一个关键的里程碑:“我们目前在验室和客户一起做的事情，真正的目标是在2-3年后开始大规模的市场部署。”
MW自信地说，未来2-3年，该技术将现从验室到市场的飞跃，预计销量将达到数百万，并在未来几年内普遍渗透到各个领域。
长期以来，光IO技术在长距离通信中大放异彩，而AL将其引入短距离通信领域，可以将光子学技术放在芯片计算堆栈的高端，大大提高了各种通信的速度和效率。MW强调，技术已经跨越了科学验的门槛，正式进入制造和设计部署的关键阶段。虽然这个过程充满了挑战，但它的前景极其令人兴奋。
光学IO技术蓄势待发
人工智能市场的蓬勃发展，为AL的光学IO技术提供了一个广阔的舞台。为了应对芯片和基础设施对速通信速度的不断渴望，传统电气连接的距离限制成为瓶颈。光学IO技术的引入将彻底打破这一限制，使用户可以跨越数十米甚至数百米的距离，连接大量的GPU或加速器，大大扩大计算水平的边界。然而，新技术的推广不是一蹴而就的。光学IO技术的引入将深刻改变芯片和服务器的部署方式，并规定AL与包括英伟达和英特尔在内的合作伙伴密切合作，共同推动生态系统的建设。虽然铜线在成本上有势，光学技术的功率效率还需要提高，但是A根据每美元每瓦特的产量，L坚信其光学技术将在成本和效率上处于领先地位。
另外，光子学技术的发展不仅化了系统和基础设施的设计，降低了设备成本，而且给客户带来了更高的投资回报和更的产出速度。MW强调，为了全面评估这项技术的价值，我们需要从系统运行的角度来理解它的深刻影响。在高性能计算领域，可持续性已经成为考虑技术价值的主要标尺。A通过提高带宽、能效和延迟，L的光学IO技术为大规模人工智能计算和其他数据密集型工作负载带来了前所未有的应用。如果客户能够深入挖掘这项技术的潜力，疑会帮助A加L进入下一个增长高峰。T商标的竞争将随着专利申请的加而加，AL正在稳步向商业公布的目标迈进。随着光学IO技术的到来，数据传输和计算能力的新时代正式开始。
创新生成人工智能性能
生成型人工智能（AI）高性能计算（HPC）在行业内，随着模型复杂性的速提高，传统的互联技术面临着前所未有的挑战。由数百个GPU和其他加速器连接而成的庞大的AI系统，由于数据流通的瓶颈，计算特性有限，使用率降低，功耗和成本急剧增加。这种情况已经成为数据中心全面加速、促进经济高效、赚钱AI发展的一大障碍。面对这种困境，AL为AI行业带来了变革的黎明，因为它即将发布的光学IO技术。该技术旨在打破传统互联技术的局限性，比较大限度地提高AI基础设施的计算效率和性能，同时显著降低成本、延迟和功耗。随着AI模型复杂性的不断增加，多GPU综合效率问题日益突出。
在传统的互联方式下，单个GPU可能会保持80%的高效运行，但是当系统扩展到64或256个GPU时，效率会急剧下降到50%甚至30%。AL的光学IO技术是为了解决这个痛点而诞生的。它以光速传输数据，为AI系统提供了前所未有的通信带宽和低延迟能力。今年早些时候，展示了行业内首个每秒4T的光解决方案，并展示了集成英特尔行业领先的A?封装式光IO解决方案FPGA技术。
英伟达（NDIA）比尔·达利，首席科学家兼副总裁。L的光学IO技术受到高度评价:“光学连接对于扩大和加计算集群，以满足AI和HPC工作负载的速增长尤为重要。AL独特的技术，是满足下一代基于硅光子学习AI架构扩展要求的理想选择。AL的光学IO解决方案不仅基于开放的标准设计，而且深度提高了AI的践和推理。这项创新技术不仅解决了当前AIHPC络中的解耦问题，还通过光学互连完成了前所未有的系统整合和性能提升。它的发布意味着AI系统将迎来全面的性能飞跃，为生成AI的发展开辟新的道路。