美国国防高级研究计划局（DARPA）选择共封装光学技术推动AI计算发展

美国国防高级研究计划局（DARPA）选择共封装光学技术推动AI计算发展，Cerebras Systems大芯片与Ranovus共封装光学技术双双入选。

Andrew Feldman 和 Hamid Arabzadeh 展示 Cerebras 的晶圆级引擎

美国国防高级研究计划局（DARPA）近日授予生成式AI加速技术开发商Cerebras Systems一份高性能计算系统开发合同。根据协议，Cerebras将整合其晶圆级技术与合作伙伴Ranovus的晶圆级光学技术，双方宣称该方案将实现"功耗大幅降低的同时获得数个数量级的计算性能提升"。

Cerebras联合创始人兼CEO安德鲁·费尔德曼表示："通过融合晶圆级技术和共封装光学互连，我们将打造一个能够实时高精度模拟最复杂物理环境、处理最大规模AI工作负载的平台。此前在DARPA数字射频战场仿真器（DRBE）项目中，Cerebras已完成第三阶段研发，交付了尖端的射频仿真超级计算机。这次新项目我们将与Ranovus共同推出业界首个晶圆级光子互连解决方案。"

突破内存与通信瓶颈

合作双方指出，当前计算机系统面临两大基础性挑战：内存带宽限制与通信瓶颈。"计算需求的增长速度已远超内存和I/O技术的演进速度。"Cerebras强调，其晶圆级集成技术"已攻克内存带宽难题"。该公司宣称，其晶圆级引擎（Wafer-Scale Engine）的内存带宽是传统GPU的7000倍，因此能够提供全球最快的AI推理速度和史上最快速的分子模拟运算。

在新DARPA项目中，Cerebras将整合Ranovus的先进共封装光学互连技术破解通信瓶颈。这种创新方案有望实现"即便最大规模超级计算集群也无法企及的计算性能"。相比传统交换机连接的GPU集群，该方案的功耗将大幅降低。在现有大型AI或模拟集群中，交换机及其光学互连组件属于能耗大户，而将光学器件集成到晶圆级封装中的设计可带来无与伦比的能效优势。

军民两用技术前景广阔

这项技术的应用不仅限于国防领域，在国防部和商业领域均具有双重用途。其特别优势体现在：可直接从信息处理传感器进行实时AI运算，实现战场实时模拟，并推动军用/商用机器人技术发展。

Ranovus首席执行官哈米德·阿拉巴扎德表示："我们的晶圆级共封装光学平台将提供百倍于现有解决方案的传输容量，同时显著提升AI集群能效。此次合作将树立超级计算与AI基础设施的新行业标准，满足日益增长的数据传输处理需求，为下一代军民模拟应用开辟道路。"

（文章来源：Optics.org）