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[人工智能]硅基光电子集成技术产业化机遇与挑战 |
PPT来自:硅基光电子论坛 (oeshow.cn)?侵删 ? CWDM和PSM这两个术语: CWDM (Coarse Wavelength Division Multiplexing)是指粗波分复用,CWDM是属于WDM(波分复用)中的一种,可以在单根光纤上的多个通道进行收发信号,通常应用于通信网络中的点对点结构布线。 PSM (Parallel Single Mode Fiber)是指并行单模光纤技术,与CWDM光模块在单根光纤上的多个通道进行发送或接收信号不同,PSM可以在四个并行光纤上同时接收和发送信号 ? DR4是光模块的命名方式,为传输距离为500米的8芯光纤,具体参考态路小课堂 丨400G QSFP-DD SR8和DR4光模块连接方案_poposu的博客-CSDN博客 ? ? ? ? ? ?最后总结下我知道的集成光电子面临的挑战:首先在光纤通信领域,光电子模块主要服务于各大企业或者国家的数据中心,以及城域网,现在已经intel出现了400G的光模块,数据量还在不断盘升,如何进一步提高传输速率? 其次在激光雷达领域,目前还没有低成本的商用化的芯片激光雷达,激光雷达的三个主要研究方向为:1、发射扫描单元。2、探测器。3、数模转换芯片。发射目前的三种主要形式:MEMS(并不是全固态,扫描速率不高),OPA(损耗太大),机械式(太昂贵,尺寸大),OPA的损耗主要来自于四方面分别是功分器、移相器、发射器、还有链路波导损耗了。然后比较小众的还有透镜,不知道片上透镜实现的几率大不大。真正出现低成本的激光雷达芯片是一个挑战。 还有激光器与硅光单元的集成,目前的UCSB已经做出来了异质集成,但良品率很低,混合集成bonding上去存在耦合损耗问题,直接用硅发光目前好像行不通。 还有就是集成光计算器件,数据量增大不仅给传输端带来了压力,在信息处理端也面临一定的功耗时间问题,尤其是人工智能神经网络需要训练大量的数据。现在比较流行的解决方案是光电混合神经网络,用光来处理一部分耗时的信息,然后再转换成电信号,由计算机处理。比较要实现光计算机并商用化感觉还是一个遥远的未来。 以上就是我浅薄的认识的总结,有看见哪些地方不对的大佬希望可以指出来。 |
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