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Harnessing Photonics for Machine Intelligence [Feature]
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AI
DOI：10.1109/mcas.2026.3688606.png)
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摘要
En 中文
机器智能工作负载的指数级增长与后摩尔时代的功耗、内存和互连限制相冲突，促使计算基板需超越单纯晶体管密度的扩展。集成光子学正通过利用光带宽和并行性重塑数据移动与计算，成为人工智能（AI）加速的候选方案。本文从电路与系统视角重新审视光子计算，从构建模块进展转向跨层系统分析与全栈设计自动化。我们通过瓶颈驱动的分类学总结近期进展，明确光子学能够实现端到端持续优势的运行范围与扩展趋势。核心主题是跨层协同设计与工作负载自适应可编程性，以维持跨演化应用领域的高效性与多功能性。我们进一步论证电子-光子设计自动化（EPDA）将发挥关键作用，实现从仿真、逆向设计、系统建模到物理实现的闭环协同优化。通过绘制从实验室原型到可扩展、可复现的电子-光子生态系统的路线图，本文旨在引导计算机科学与技术（CAS）社区迈向自动化、系统中心的光子机器智能时代。
Keyword:
Photonic computing
Al hardware
cross-layer co-design
electronic-photonic design automation
期刊
IF:
3.5
论文数:
530
被引数:
1.3K
机构
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