比年来，跟着AI竞争愈演愈烈，无论是传统如故新兴的处理器巨头齐在围绕CPU、GPU和AI加快器伸开了浓烈竞争。尤其是AMD、Intel和英伟达三大象征性巨头，由于三者的竞争包含其后者的追逐逆袭、新商场的来势汹汹、老巨头的不甘东说念主后等情节，使得这三个巨头的任何动向尤为体恤。这三家公司围绕着东说念主工智能和PC伸开明争暗斗亦然大众皆知。
但近日，这三家公司淡薄联手，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，已得到由 Advent Global Opportunities 和 Light Street Capital 领投的 1.55 亿好意思元融资，旨在哄骗其光学 I/O 技巧冲破 AI 数据出动瓶颈。这使该公司的总融资额达到 3.7 亿好意思元，并将公司估值擢升至 10 亿好意思元以上。
正如Ayar Labs所说，本轮融资的范围和投资者的修养象征着 Ayar Labs 的又一个蹙迫里程碑，该公司正在准备其光学搞定决议，以战术性地配合客户门道图进行大批量坐褥。该公司暗示，参与本轮融资的有名公司就涵括了面前最炙手可热的芯片三大巨头AMD Ventures、Intel Capital 和 NVIDIA ，其他新战术和金融投资者包括 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在内的庞大有名企业和机构的钱。
Ayar Labs 首席实践官兼长入创始东说念主 Mark Wade 暗示：“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维持，突显了咱们的光学 I/O 技巧从新界说 AI 基础设施明天的后劲。”“咱们相称走时，在这轮融资中，Light Street 在技巧特定投资方面的深厚专科学问以及 Advent 遒劲的私募和成长股权布景为咱们提供了维持。”
据商量费力泄露，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巧众人组成。
在官网的先容中，Ayar Labs将公司定位为光学互连搞定决议畛域的换取者，其提供的家具数据传输速率与 AI 终点。公司暗示，防备志到 AI 模子的复杂性和范围正在以传统互连技巧无法处理的速率增长，他们开发了业界首个光学 I/O 搞定决议，使客户八成最大步履地擢升不休增长的 AI 基础设施的计较成果和性能，同期裁减本钱、延长和功耗。Ayar Labs指出，公司的光学 I/O 搞定决议基于开放圭臬，并针对 AI 测验和推理进行了优化，领有遒劲的生态系统，使其八成到手大范围集成到 AI 系统中。
如上图所示，Ayar Labs 暗示，公司故事的发源不错回想到公司在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，该著述论说遴荐其时商用电子 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。通过哄骗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相通的物理器件层中，完了 4 ps 逻辑级延长，而不会裁减晶体管性能。
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瞎想方法，不错完了平庸可用的高性能光子电子集成电路平台。
在著述的论说阶段他们强调，论争展示的电子-光子平台是一种可拜访的、低本钱的哄骗现存电子代工场基础设施的方法，可用于制造高性能光子器件和着手进的 CMOS 晶体管。使用薄 SOI-CMOS 工艺无需进行代工场里面转变，只需进行浅近的后处理即可完了精致的无源光子性能，摒除了之前职责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开采，以及面前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，该工艺可用于制造现在的微处理器。该代工平台的通用性质使咱们不错使用着手进的技巧，这将极地面促进系数这个词 VLSI 和光子系统及应用畛域的新式电光片上系统的研究。
恰是基于这个研究，Ayar Labs在2015年宣告建树，然后在次年得到了种子轮投资（GlobalFoundries 参与了种子轮融资）。
Ayar Labs，聚焦搞定的问题在具体先容Ayar Labs的家具之前，咱们先先容一下他们具体念念搞定什么问题。
正如之前好多报说念中所说，高性能计较引擎存在带宽和信号问题，这还是不是什么好意思妙了。淌若你念念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，那么淌若你要相持使用铜线，就必须尽可能精致地说合它们，无论是插入堆叠内存的插入器上的走线，如故收支 SerDes 的电线，以将计较引擎说合在一说念以并行运行。
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，您齐必须将电线长度减半。这是物理学和材料科学的问题，每个东说念主齐知说念最终铜线将被光纤取代。何况由于东说念主工智能职责负载对带宽的高大需求，明天几年内这似乎将确凿成为不可幸免的趋势。
Ayar Labs也恰是这么的“光”参与者，接力于于冲破畴昔的数据传输形式。
据了解，他们的谋略是将光通讯平直置于封装上，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步履。Ayar Labs 的主要不雅点是，在 1cm 到 10cm 的传输范围内，光学 IO 比面前的电子系统更高效。搞定数据传输功率彭胀问题的最好方法是，只有您将数据传输到此距离之外，就切换到光学。
有名行业分析机构semianalysis暗示，转向共封装光学器件有许多自制。举例数据不需要从处理器发送到网卡，也不需要通过腾贵的光收发器。处理器自己也不错松弛多量本钱，因为不消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 圭臬，Semianalysis觉得他们的芯片将使用该公约算作与外部公司芯片接口的基础层。UCIe 维持英特尔、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 齐是该定约的成员。UCIe 极地面裁减了将第三方芯片集成到封装中的干涉门槛，这反过来应该会裁减 Ayar Labs 得到瞎想告捷的干涉门槛。此外，Ayar Labs 也明确维持高密度扇出、英特尔的 EMIB 和其他硅中介层技巧。
面前，Ayar Labs有两种主要的家具：一是SuperNova 光源——这是封装外部的长途光源，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，制成咱们算作芯片出售的硅片。该芯片集成到客户 SOC 封装中。
从官网不错看到，SuperNova长途光源是 Ayar Labs 光学 I/O 搞定决议的撑持，亦然业界首款妥贴 CW-WDM MSA 圭臬的 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 芯片组相勾通，与传统互连（可插拔光学器件 + 电气 SerDes）比较，该搞定决议可提供 5 至 10 倍的更高带宽、10 倍的更低延长和 4 至 8 倍的更高能效。光学 I/O 摒除了 I/O 瓶颈，杰出了工艺步履，并为下一代 AI 架构开释了转变架构。
TeraPHY光学 I/O 芯片组则是一种体积小、功耗低、朦拢量高的铜背板和可插拔光学通讯替代决议。TeraPHY 芯片组的模块化多端口瞎想可承载八个光通说念（终点于 x8 PCIe Gen5 链路）。这款业界首创的光学 I/O 芯片组将硅光子学与圭臬 CMOS 制造工艺相勾通。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面前的主要生意形式是销售实际家具。他暗示，SOC畛域还是发生了系数这个词范式转变，以鼓吹 chiplet 的遴荐。淌若你通达 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将其算作创收家具销售，客户只需平直从咱们这里购买芯片即可。
Wade强调，Ayar Labs的商场策略专注于搞定光子学畛域的大批量、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缔造了战术配合关系，并与系数一线 CMOS 制造商伸开配合。
Ayar Labs还与大型 AI 系统畛域的换取者 Nvidia 缔造了战术配联合伴关系，共同将咱们的技巧融入明天的 AI 系统。公司的平直客户正在构建 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。
“构建大范围 AI 模子的末端客户（举例 Anthropic 和 OpenAI）至关蹙迫。数据中心在尝试扩展 AI 职责负载时出现了许多严重问题。咱们发现，这些公司对明天的愿景与咱们多年来的预测相似，这证据了这少许。”Ayar Labs CEO Mark Wade强调。“咱们的到手取决于能否干涉这些畛域。咱们正在应酬光子技巧方面的挑战，终点是在大批量、高质料制造方面。这种方法使咱们八成与行业主要参与者配合，同期知足最终用户的需求，从而突破东说念主工智能技巧的界限。”Mark Wade接着说。
Ayar Labs 本年八月曾暗示，将发布其光学 I/O 技巧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巧，并已研究该技巧十多年。该技巧允许芯片里面完了更快的通讯，旨在取代速率较慢的铜线。
“借助光学 I/O，你不错突破几十米以致几百米的距离，然后说合更多的 GPU 或加快器，”Wade 说。
大范围商用在即？在东说念主们很容易觉得，Nvidia、AMD 和英特尔的投资预示着这些公司正在寻求以某种样式在其计较引擎中部署 TeraPHY 光学传输偏激 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 达成了一项战术投资和配合公约，将硅光子学添加到其“Rosetta”Slingshot 互连中。
但在回复The Next Platform野心时，Ayar Labs 生意运营副总裁 Terry Thorn 开打趣说：“他们齐是投资者和公司，咱们正在与他们一说念探索许多道理道理的契机——其中大部分咱们面前还不可批驳。”咱们不错念念象这种情况会发生，但还有许多其他方法不错完了共封装光学器件，这三家公司也齐有发明我方家具的风尚。
换而言之，通过这些投资，这些芯片公司可能仅仅念念更潜入了解 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说合。
如他所说，当Ayar Labs刚初始研究这个问题时，许多早期成见齐来自负性能计较社区——你知说念，国度实验室正在建造的大型机器。这些大型系统带先发现它们存在多量数据出动问题，这些问题初始成为系数这个词系统性能的瓶颈。这等于Ayar Labs称之为“煤矿中的金丝雀”的 2010 年至 2015 年的时刻段，其时的近况标明底层计较技巧存在问题。
之后，跟着东说念主工智能职责进程初始出现，以及图像识别、保举引擎等早期职责负载——但其后，终点是当退换器模子上线并初始启用新的东说念主工智能应用枢纽时，咱们干涉了生成式东说念主工智能时间。但枢纽是要意志到，组成这些东说念主工智能计较系统主干的计较系统看起来像高性能计较架构。
“因此，十年前在高性能计较中发生的相通数据出动挑战现在初始出现在东说念主工智能系统中，并成为系数这个词系统性能的瓶颈。”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，这些系统的功率步履并不是无尽的。每个级别齐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，每个级别齐存在功率问题。延长是您必须更仔细搜检的场合。
“如今，东说念主们使用铜线和电气 I/O 以电气样式传输高带宽的样式，您频频会作念一些事情，举例添加纠错，因为您要尝试还原在以电气样式传输数据时发生的系数低成果和数据损坏。在光学方面，您不错以一种优雅的样式搞定这个问题，从而解脱纠错。因此，您不错得到更轻量级的纠错架构，但这会影响延长。”Mark Wade说。
为了完了上述谋略，Ayar Labs一直在丰富其家具线。
淌若你看一下门道图，就会发现Ayar Labs每隔几年就会将每个芯片的带宽翻一番。他们的策划从 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智商、扩大系数这个词封装级别带宽以及不错从封装中开释的带宽基数。Ayar Labs的客户时常体恤咱们不错从他们的封装中开释几许带宽，以及在什么样的功率密度遏抑下。终点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蹙迫，同期也擢升了说合的基数。
面前，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，则您的说合端口为 32 个，您不错将系数这些端口说合到不同的场合。
预计明天，Wade暗示：“咱们面前在实验室中与客户共同开展的职责，实际上是为了在两到三年后完了初度大范围商场部署。”
写在终末其实光学并不是一项新技巧——光纤确凿干涉技巧畛域是在 70 年代。咱们初始建造海底电缆和近似的东西，最终说合互联网。光学技巧是大众皆知的。
然而将数据平直以光学样式从计较包中移出的需务实际上是一个终点新的气候，这与电气 I/O 问题的恶化速率商量。咱们的应用枢纽需要更高的带宽和更好的能效——这初始冲破现存的基于电气 I/O 的系统。但挑战在于，你不可只把东说念主们使用的技巧和家具用于东说念主们可能纯属的更圭臬化的搞定决议，举例使用以太网的可插拔收发器。淌若我在数据中心内出动 100 Gbps、400 Gbps 或 800 Gbps，那么这些还是是光学可插拔收发器了。问题是，淌若你通达这些收发器并观望里面的东西，你会发现它们莫得平直扩展到计较结构的特色。
因此，要完了上述谋略，除了要濒临尺寸、元件数目、本钱结构，以及系数这些组件的拼装样式外。还有功率成果、热智慧度等问题，还有“我不可平直将收发器放入计较机封装中”的一系列问题。
“因此，咱们必须重新初始发明一种具有正确底层特色的技巧：密度、开采尺寸、动力成果，更蹙迫的是，八成集成到制造工艺中，从而在 CMOS 范围下运行。咱们必须掌合手如何将该技巧纳入封装，因为这是一种真梗直范围的应用。系数这些特色在每一步齐是挑战，咱们公司的一部分，以及咱们多年来所悉力的一部分，实际上是在一步步搞定这些问题。”Mark Wade暗示。
面向这个商场和契机，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、晶圆厂和封装厂齐在悉力，为硅光子学成为计较引擎和互连之间的桥梁各迥殊招。
著述来源：半导体行业不雅察九游体育app官网，原文标题：《Nvidia、AMD和Intel淡薄联手，投资一家光芯片公司》
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