矽光子與機器學習晶片的初發

雖然矽光子已開始進入半導體發展的近程視界，但是除了通訊的天然應用外—光纖的信號出來可是光，其可能的應用會落在哪個領域很令人好奇。

光元件天生尺寸很大。光在矽中透明的波長在1μm以上，現在業界統一在1150nm這個波長設計、製造。但即使矽的折射率是4，單只以光元件而言，用8吋的製程已經綽綽有餘。現在有些矽光子用12吋較先進製程的原因，主要是因為其整合的電子元件密度和速度考量問題。所以一個矽光子晶片上的光元件大概就是數百個。數目較少的光元件線路功能受限，或者功能符合要求了卻體積龐大，這就是矽光子應用過去的兩難之處。

Lightelligence這家新創公司月初發佈的矽光子AI原型晶片有令人驚艷之感。基本上這是基於其部份團隊成員兩年前於《Nature Photonics》所發表文章的實做，只不過兩年前實驗的光器件組起來足足有半個房間，而現在的原型是一小片晶片了。

許多的人工神經網絡(Artificial Neural Network；ANN)如卷積神經網絡(Convolutional Neural Network；CNN)或遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network；RNN)在隱藏層(hidden layer)都牽涉到對輸入資料的矩陣乘法以及後續的非線性激發函數(non-linear activation function)運作。訓練資料輸入後取得輸出資料，然後反向傳遞(back propagation)優化矩陣條目。

在矽光子中，矩陣可以用分束器(splitter)、移相器(phase shifter)、衰減器(attenuator)的連續執行來實現，而非線性激發函數則可由可飽和吸收器(saturable absorber)來執行。理論上，光的線性運作毋需能耗，而光的傳遞速度是光速，光的偵測頻率則高達100GHz，較尋常的電子線路快了100倍。現在這個原型晶片已經送到各大「黑洞」公司去測試，結果會很快分曉。運用呢？Lightelligence認為會先發生在伺服器，自駕車是較以後的事。

對我來說，這事件有三重意義。第一重是在目前機器學習晶片的軍備競賽中另闢蹊徑，而且表現有兩個數量級提升。第二是為矽光子的實施開了先河。矽光子雖然有諸多優點，但也有前述的限制。這個產品給的啟示是找到對的應用新技術才有用武之地。講到應用，原是在異質整合時代半導體創造新經濟價值的主要方式，這個新產品就是範例，而這就是它的第三重意義！