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比年来，跟着AI竞争愈演愈烈，不管是传统照旧新兴的处理器巨头王人在围绕CPU、GPU和AI加快器张开了热烈竞争。尤其是AMD、Intel和英伟达三大标记性巨头，由于三者的竞争包含自后者的追逐逆袭、新市集的来势汹汹、老巨头的不甘东说念主后等情节万博体育(中国)官方网站，使得这三个巨头的任何动向尤为柔软。这三家公司围绕着东说念主工智能和PC张开明争暗斗亦然人所共知。

但近日，这三家公司暴戾联手，投资了一家名为Ayar Labs的光芯片初创公司。

三大芯片巨头，看上光互连

Ayar Labs今天晓谕，已获取由 Advent Global Opportunities 和 Light Street Capital 领投的 1.55 亿好意思元融资，旨在诈欺其光学 I/O 技艺突破 AI 数据移动瓶颈。这使该公司的总融资额达到 3.7 亿好意思元，并将公司估值普及至 10 亿好意思元以上。

正如Ayar Labs所说，本轮融资的鸿沟和投资者的教会标记着 Ayar Labs 的又一个攻击里程碑，该公司正在准备其光学处置决策，以策略性地配合客户路子图进行多半量坐褥。该公司默示，参与本轮融资的知名公司就涵括了现时最炙手可热的芯片三大巨头AMD Ventures、Intel Capital 和 NVIDIA ，其他新策略和金融投资者包括 3M Ventures 和 Autopilot。值得一提的是，在之前，Ayar Labs也拿了包括Applied Ventures LLC、Axial Partners、Boardman Bay Capital Management、GlobalFoundries、IAG Capital Partners、Lockheed Martin Ventures、Playground Global 和 VentureTech Alliance在内的稠密知名企业和机构的钱。

Ayar Labs 首席实行官兼长入创始东说念主 Mark Wade 默示：“跨越的 GPU 提供商 AMD 和 NVIDIA 以及半导体代工场 GlobalFoundries、Intel Foundry 和 TSMC，再加上 Advent、Light Street 和咱们其他投资者的救助，突显了咱们的光学 I/O 技艺从新界说 AI 基础设施异日的后劲。”“咱们相当走时，在这轮融资中，Light Street 在技艺特定投资方面的深厚专科学问以及 Advent 刚烈的私募和成长股权配景为咱们提供了救助。”

据关系良友裸露，Ayar Labs建树于 2015 年，公司团队由来自英特尔、IBM、好意思光、Penguin、麻省理工学院、伯克利和斯坦福的许多顶尖技艺群众组成。

在官网的先容中，Ayar Labs将公司定位为光学互连处置决策领域的指点者，其提供的家具数据传输速率与 AI 十分。公司默示，在暴露到 AI 模子的复杂性和鸿沟正在以传统互连技艺无法处理的速率增长，他们开发了业界首个光学 I/O 处置决策，使客户大概最大限制地普及接续增长的 AI 基础设施的规画成果和性能，同期裁汰资本、延伸和功耗。Ayar Labs指出，公司的光学 I/O 处置决策基于开放尺度，并针对 AI 训练和推理进行了优化，领有刚烈的生态系统，使其大概奏凯大鸿沟集成到 AI 系统中。

如上图所示，Ayar Labs 默示，公司故事的发源不错记忆到公司在2010年的发布的一篇名为《Open foundry platform for high-performance electronic-photonic integration》的论文。据先容，该著述叙述汲取那时商用电子 45 nm SOI-CMOS 代工工艺制造的具有 3 dB/cm 波导损耗的光子器件。通过诈欺现存的前端制造工艺，光子器件与电子器件单片集成在与晶体管疏导的物理器件层中，终了 4 ps 逻辑级延伸，而不会裁汰晶体管性能。

在著述中，他们展示了一个 8 通说念光学微环谐振器滤波器组和光调制器，它们均由集成数字电路适度。通过开发一种不需要任何工艺基础设施变嫌的器件策画次序，不错终了世俗可用的高性能光子电子集成电路平台。

在著述的叙述阶段他们强调，论争展示的电子-光子平台是一种可打听的、低资本的诈欺现存电子代工场基础设施的次序，可用于制造高性能光子器件和来源进的 CMOS 晶体管。使用薄 SOI-CMOS 工艺无需进行代工场里面篡改，只需进行简便的后处理即可终了遍及的无源光子性能，放手了之前使命中存在的波导损耗瓶颈。著述先容的滤波器组解复用器和调制器等蛊惑，以及目下正在开发的集成光电探伤器，组成了先进电子工艺中光子互连平台的基础，该工艺可用于制造目下的微处理器。该代工平台的通用性质使咱们不错使用来源进的技艺，这将极地面促进通盘 VLSI 和光子系统及应用领域的新式电光片上系统的猜想。

恰是基于这个猜想，Ayar Labs在2015年宣告建树，然后在次年获取了种子轮投资（GlobalFoundries 参与了种子轮融资）。

Ayar Labs，聚焦处置的问题

在具体先容Ayar Labs的家具之前，咱们先先容一下他们具体思处置什么问题。

正如之前好多报说念中所说，高性能规画引擎存在带宽和信号问题，这依然不是什么诡秘了。如若你思要以合理的每秒容量快速地将数据输入和输出，从而让引擎中的数十到数万个中枢保持艰辛，那么如若你要支持使用铜线，就必须尽可能邃密地聚拢它们，不管是插入堆叠内存的插入器上的走线，照旧收支 SerDes 的电线，以将规画引擎聚拢在全部以并行运行。

问题在于电线的长渡过长。每次将带宽加多一倍时，由于信号失真，您王人必须将电线长度减半。这是物理学和材料科学的问题，每个东说念主王人知说念最终铜线将被光纤取代。况兼由于东说念主工智能使命负载对带宽的高大需求，异日几年内这似乎将信得过成为不可幸免的趋势。

Ayar Labs也恰是这么的“光”参与者，极力于于突破以前的数据传输格局。

据了解，他们的办法是将光通讯顺利置于封装上，而不是受到 IO 密度问题、数据速率扩展和电子封装到封装互连的功率低效性拆伙。Ayar Labs 的主要不雅点是，在 1cm 到 10cm 的传输范围内，光学 IO 比现时的电子系统更高效。处置数据传输功率蔓延问题的最好次序是，唯有您将数据传输到此距离之外，就切换到光学。

知名行业分析机构semianalysis默示，转向共封装光学器件有许多平正。举例数据不需要从处理器发送到网卡，也不需要通过崇高的光收发器。处理器自己也不错神圣多量资本，因为无用将太多的芯单方面积专用于大型高速电气 SerDes。

鉴于 Ayar Labs 已加入开放的 UCIe 尺度，Semianalysis以为他们的芯片将使用该条约动作与外部公司芯片接口的基础层。UCIe 救助英特尔、ASE 和台积电的许多封装选项。在处理器方面，英特尔、AMD、博通、好意思光、联发科和 GUC 王人是该定约的成员。UCIe 极地面裁汰了将第三方芯片集成到封装中的干预门槛，这反过来应该会裁汰 Ayar Labs 获取策画告捷的干预门槛。此外，Ayar Labs 也明确救助高密度扇出、英特尔的 EMIB 和其他硅中介层技艺。

目下，Ayar Labs有两种主要的家具：一是SuperNova 光源——这是封装外部的资料光源，不错将其视为位于 ASIC 封装外部某处的光电源；另一个是TeraPHY 光学 I/O 芯片，这种硅片包含约 7000 万个晶体管和 10,000 多个光学器件。据先容，他们将硅光子器件集成到 CMOS 工艺中，制成咱们动作芯片出售的硅片。该芯片集成到客户 SOC 封装中。

从官网不错看到，SuperNova资料光源是 Ayar Labs 光学 I/O 处置决策的撑持，亦然业界首款适宜 CW-WDM MSA 尺度的 16 波长光源，可提供多达 16 种波长的光并为多达 16 个端供词电。与 Ayar Labs TeraPHY 光学 I/O 芯片组相联结，与传统互连（可插拔光学器件 + 电气 SerDes）比较，该处置决策可提供 5 至 10 倍的更高带宽、10 倍的更低延伸和 4 至 8 倍的更高能效。光学 I/O 放手了 I/O 瓶颈，高出了工艺拆伙，并为下一代 AI 架构开释了调动架构。

TeraPHY光学 I/O 芯片组则是一种体积小、功耗低、模糊量高的铜背板和可插拔光学通讯替代决策。TeraPHY 芯片组的模块化多端口策画可承载八个光通说念（十分于 x8 PCIe Gen5 链路）。这款业界创始的光学 I/O 芯片组将硅光子学与尺度 CMOS 制造工艺相联结。它适用于现存的系统级封装架构，不需要 SoC 定制。

按照该公司CEO Mark Wade所说，Ayar Labs目下的主要营业格局是销售践诺家具。他默示，SOC领域依然发生了通盘范式滚动，以鼓舞 chiplet 的汲取。如若你绽开 ASIC 的盖子，你会看到里面有多个芯片。于是，Ayar Labs将所谓的“KGD”光学芯片装入客户的封装中销售。来到光学 I/O 芯片方面，Ayar Labs将其动作创收家具销售，客户只需顺利从咱们这里购买芯片即可。

Wade强调，Ayar Labs的市集策略专注于处置光子学领域的多半量、高质料制造问题。咱们与 GlobalFoundries、Applied Materials、英特尔和台积电等主要公司开发了策略互助关系，并与所有一线 CMOS 制造商张开互助。

Ayar Labs还与大型 AI 系统领域的指点者 Nvidia 开发了策略互助伙伴关系，共同将咱们的技艺融入异日的 AI 系统。公司的顺利客户正在构建 SOC 和 SOC 系统，其一流生态系统包括 Nvidia、AMD、英特尔、博通和高通等公司。

“构建大鸿沟 AI 模子的终局客户（举例 Anthropic 和 OpenAI）至关攻击。数据中心在尝试扩展 AI 使命负载时出现了许多严重问题。咱们发现，这些公司对异日的愿景与咱们多年来的预测雷同，这阐发了这少量。”Ayar Labs CEO Mark Wade强调。“咱们的奏凯取决于能否干预这些领域。咱们正在应付光子技艺方面的挑战，特别是在多半量、高质料制造方面。这种次序使咱们大概与行业主要参与者互助，同期自在最终用户的需求，从而突破东说念主工智能技艺的界限。”Mark Wade接着说。

Ayar Labs 本年八月曾默示，将发布其光学 I/O 技艺来取代芯片内的铜线。该公司正在开发将光学 I/O 放入芯片结构中的技艺，并已猜想该技艺十多年。该技艺允许芯片里面终了更快的通讯，旨在取代速率较慢的铜线。

“借助光学 I/O，你不错突破几十米致使几百米的距离，然后聚拢更多的 GPU 或加快器，”Wade 说。

大鸿沟商用在即？

在东说念主们很容易以为，Nvidia、AMD 和英特尔的投资预示着这些公司正在寻求以某种神色在其规画引擎中部署 TeraPHY 光学传输过火 SuperNova 激光源。咱们知说念，他们的早期投资者HPE早在 2022 年 2 月就与 Ayar Labs 达成了一项策略投资和互助条约，将硅光子学添加到其“Rosetta”Slingshot 互连中。

但在回报The Next Platform商讨时，Ayar Labs 营业运营副总裁 Terry Thorn 开打趣说：“他们王人是投资者和公司，咱们正在与他们全部探索许多真理真理的契机——其中大部分咱们目下还不成指摘。”咱们不错思象这种情况会发生，但还有许多其他次序不错终了共封装光学器件，这三家公司也王人有发明我方家具的风气。

换而言之，通过这些投资，这些芯片公司可能仅仅思更潜入了解 Ayar Labs 正在作念的事情。但正如Mark Wade在之前的采访中所说，在好多场景中会需要使用光聚拢。

如他所说，当Ayar Labs刚初始猜想这个问题时，许多早期观念王人来骄慢性能规画社区——你知说念，国度实验室正在建造的大型机器。这些大型系统治先发现它们存在多量数据移动问题，这些问题初始成为通盘系统性能的瓶颈。这等于Ayar Labs称之为“煤矿中的金丝雀”的 2010 年至 2015 年的期间段，那时的近况标明底层规画技艺存在问题。

之后，跟着东说念主工智能使命经过初始出现，以及图像识别、保举引擎等早期使命负载——但自后，特别是当调遣器模子上线并初始启用新的东说念主工智能应用设施时，咱们干预了生成式东说念主工智能期间。但关节是要暴露到，组成这些东说念主工智能规画系统主干的规画系统看起来像高性能规画架构。

“因此，十年前在高性能规画中发生的疏导数据移动挑战现在初始出现在东说念主工智能系统中，并成为通盘系统性能的瓶颈。”Mark Wade强调。

Mark Wade指出，这是一个多方面的问题。您必须让东说念主们在功率受限的情况下将更多带宽传输到更长的距离。因此，这些系统的功率拆伙并不是无穷的。每个级别王人存在热和功率密度问题 - 芯片级、封装级、系统板级、机架级。因此，每个级别王人存在功率问题。延伸是您必须更仔细检讨的场所。

“如今，东说念主们使用铜线和电气 I/O 以电气神色传输高带宽的神色，您时时会作念一些事情，举例添加纠错，因为您要尝试规复在以电气神色传输数据时发生的所有低成果和数据损坏。在光学方面，您不错以一种优雅的神色处置这个问题，从而解脱纠错。因此，您不错获取更轻量级的纠错架构，但这会影响延伸。”Mark Wade说。

为了终了上述办法，Ayar Labs一直在丰富其家具线。

如若你看一下路子图，就会发现Ayar Labs每隔几年就会将每个芯片的带宽翻一番。他们的权术从 4 Tbps 加多到 8 Tbps，然后是 16Tbps 和 32 Tbps，这是每个芯片的带宽。Ayar Labs还下调了一些向量——每个芯片的带宽、每个封装实例化多个芯片的才调、扩大通盘封装级别带宽以及不错从封装中开释的带宽基数。Ayar Labs的客户频繁柔软咱们不错从他们的封装中开释些许带宽，以及在什么样的功率密度拘谨下。特别是跟着东说念主工智能系统的发展，每个封装中更高的带宽开释变得越来越攻击，同期也普及了聚拢的基数。

目下，Ayar Labs的每个芯片有 8 个端口，每个芯片组有 8 个端口。假定每个封装有 4 个芯片组，则您的聚拢端口为 32 个，您不错将所有这些端口聚拢到不同的场所。

预测异日，Wade默示：“咱们目下在实验室中与客户共同开展的使命，践诺上是为了在两到三年后终了初次大鸿沟市集部署。”

写在终末

其实光学并不是一项新技艺——光纤信得过干预技艺领域是在 70 年代。咱们初始建造海底电缆和访佛的东西，最终聚拢互联网。光学技艺是人所共知的。

然则将数据顺利以光学神色从规画包中移出的需务践诺上是一个十分新的表象，这与电气 I/O 问题的恶化速率联系。咱们的应用设施需要更高的带宽和更好的能效——这初始突破现存的基于电气 I/O 的系统。但挑战在于，你不成只把东说念主们使用的技艺和家具用于东说念主们可能纯熟的更尺度化的处置决策，举例使用以太网的可插拔收发器。如若我在数据中心内移动 100 Gbps、400 Gbps 或 800 Gbps，那么这些依然是光学可插拔收发器了。问题是，如若你绽开这些收发器并旁观里面的东西，你会发现它们莫得顺利扩展到规画结构的特质。

因此，要终了上述办法，除了要濒临尺寸、元件数目、资本结构，以及所有这些组件的拼装神色外。还有功率成果、热智谋度等问题，还有“我不成顺利将收发器放入规画机封装中”的一系列问题。

“因此，咱们必须从新初始发明一种具有正确底层特质的技艺：密度、蛊惑尺寸、动力成果，更攻击的是，大概集成到制造工艺中，从而在 CMOS 鸿沟下运行。咱们必须掌捏何如将该技艺纳入封装，因为这是一种真高洁鸿沟的应用。所有这些特质在每一步王人是挑战，咱们公司的一部分，以及咱们多年来所辛勤的一部分，践诺上是在一步步处置这些问题。”Mark Wade默示。

面向这个市集和契机，除了Ayar Labs之外，Lightmatter、Celestial AI 、Eliyan以及国内的曦智和一大堆的处理器、晶圆厂和封装厂王人在辛勤，为硅光子学成为规画引擎和互连之间的桥梁各寥落招。

著述来源：半导体行业不雅察，原文标题：《Nvidia、AMD和Intel暴戾联手万博体育(中国)官方网站，投资一家光芯片公司》

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