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大规模光电集成 赋能智能算力网络白皮书 曦智研究院 2023年3月 李儒新 院士 随着数字经济时代的到来，万物感知、万物互联和万物智能对计算的需求呈现爆发性增 长和多样化态势。人工智能、大数据和元宇宙等新兴领域的快速崛起，加速推动了全球 数据总量和算力规模的高速增长。算力已成为推动数字经济高速发展的核心动力，对促 进行业数字化转型以及支撑经济社会发展发挥着极其重要的作用。 当前算力发展面临应用多元化、供需不平衡的挑战。未来的算力系统需要更系统化的设 计思维以及更多样化的计算架构。同时，颠覆性计算技术也将不断从理论走向实践，取 得突破与进展。 光电集成技术有望突破现有计算系统在数据处理、搬运和存储上的瓶颈，为未来算力网 络的发展提供一种更加高效的解决方案。这份白皮书围绕提升数据中心算力和算效的目 标，聚焦所面临的关键问题与挑战，阐述了业界当前基于大规模光电集成技术的算力网 络新趋势。同时，对于科研人员和业内人士具有很好的技术启示和产业洞察的意义。 大规模光电集成技术的发展和进步，需要政府、高校、科研机构、企业等“政产学研用” 多方力量发挥各自优势，融合创新，协同共进。让我们紧密携手，一起努力，期待光电集 成技术为智能算力网络的发展做出更多贡献。 2.1 单节点算力纵向提升 03 2.1.1 异构计算架构创新 04 2.1.2 芯粒系统 06 2.2 多节点算力横向扩展 07 2.2.1 目前大规模分布式技术的挑战 07 2.2.2 可重构算力池化技术 08 2.3 算力网络发展关键挑战 09 3.1 单节点算力提升方案 11 3.1.1 颠覆性计算新原理：光子矩阵计算（oMAC） 11 3.1.2 助力高效芯粒系统：片上光网络（oNOC） 14 3.2 多节点算力扩展方案：片间光网络（oNET） 15 3.2.1 物理层创新 15 3.2.2 互连协议创新 17 3.3 算力网络新范式 18 大规模光电集成赋能智能算力网络 随着智慧交通、工业大脑、自动驾驶、物联网等人工智能（AI）应用的逐步推广和普及， 人类社会每天都会产生包括语音、图像、视频等海量的数据。从这些数据中分析和提 取有价值的信息，需要匹配强大的数据存储、传输和处理能力，这对当前的数据中心 和边缘设备的计算能力提出了前所未有的挑战。与此同时，AI应用为了提高信息捕捉的 质量和精度，其模型本身也在不断演进，参数规模与日俱增。模型参数