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比年来，跟着 AI 竞争愈演愈烈，无论是传统照旧新兴的处理器巨头齐在围绕 CPU、GPU 和 AI 加快器张开了强烈竞争。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其后者的追逐逆袭、新市集的来势汹汹、老巨头的不甘东说念主后等情节，使得这三个巨头的任何动向尤为关切。这三家公司围绕着东说念主工智能和 PC 张开明争暗斗亦然无人不晓。

但近日，这三家公司萧索联手，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，旨在期骗其光学 I/O 时刻盘曲 AI 数据迁移瓶颈。这使该公司的总融资额达到 3.7 亿好意思元，并将公司估值提升至 10 亿好意思元以上。

正如 Ayar Labs 所说，本轮融资的领域和投资者的修养标记着 Ayar Labs 的又一个遑急里程碑，该公司正在准备其光学处治决议，以政策性地配合客户阶梯图进行大齐量出产。该公司默示，参与本轮融资的有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 ，其他新政策和金融投资者包括 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 在内的广阔有名企业和机构的钱。

Ayar Labs 首席奉行官兼吞并首创东说念主 Mark Wade 默示："跳跃的 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接济，突显了咱们的光学 I/O 时刻再行界说 AI 基础设施异日的后劲。""咱们相配行运，在这轮融资中，Light Street 在时刻特定投资方面的深厚专科常识以及 Advent 刚劲的私募和成长股权布景为咱们提供了接济。"

据干系府上表露，Ayar Labs 成立于 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时刻巨匠组成。

在官网的先容中，Ayar Labs 将公司定位为光学互连处治决议领域的交流者，其提供的家具数据传输速率与 AI 很是。公司默示，在相识到 AI 模子的复杂性和领域正在以传统互连时刻无法处理的速率增长，他们开发了业界首个光学 I/O 处治决议，使客户约略最大限制地提升陆续增长的 AI 基础设施的估计成果和性能，同期镌汰老本、延伸和功耗。Ayar Labs 指出，公司的光学 I/O 处治决议基于开放圭臬，并针对 AI 考研和推理进行了优化，领有刚劲的生态系统，使其约略顺利大领域集成到 AI 系统中。

如上图所示，Ayar Labs 默示，公司故事的发源不错回首到公司在 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，该著述讲明禁受那时商用电子 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。通过时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通常的物理器件层中，已毕 4 ps 逻辑级延伸，而不会镌汰晶体管性能。

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限度。通过开发一种不需要任何工艺基础设施变嫌的器件谈判次序，不错已毕平凡可用的高性能光子电子集成电路平台。

在著述的讲明阶段他们强调，论争展示的电子 - 光子平台是一种可看望的、低老本的期骗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起初进的 CMOS 晶体管。使用薄 SOI-CMOS 工艺无需进行代工场里面调动，只需进行神圣的后处理即可已毕精采的无源光子性能，铲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发，以及咫尺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起初进的时刻，这将极地面促进整个 VLSI 和光子系统及应用领域的新式电光片上系统的磋磨。

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

Ayar Labs，聚焦处治的问题

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处治什么问题。

正如之前好多报说念中所说，高性能估计引擎存在带宽和信号问题，这照旧不是什么秘籍了。若是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粗重，那么若是你要对峙使用铜线，就必须尽可能精采地伙同它们，无论是插入堆叠内存的插入器上的走线，照旧收支 SerDes 的电线，以将估计引擎伙同在整个以并行运行。

问题在于电线的长渡过长。每次将带宽增多一倍时，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。况兼由于东说念主工智能职责负载对带宽的庞大需求，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，悉力于于盘曲往常的数据传输风景。

据了解，他们的磋磨是将光通讯径直置于封装上，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死心。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。处治数据传输功率膨大问题的最好次序是，唯有您将数据传输到此距离之外伦理久播播快播电影网，就切换到光学。

有名行业分析机构 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，也不需要通过华贵的光收发器。处理器自己也不错从简巨额老本，因为无谓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 合计他们的芯片将使用该公约看成与外部公司芯片接口的基础层。UCIe 接济英特尔、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 极地面镌汰了将第三方芯片集成到封装中的参加门槛，这反过来应该会镌汰 Ayar Labs 获取谈判顺利的参加门槛。此外，Ayar Labs 也明确接济高密度扇出、英特尔的 EMIB 和其他硅中介层时刻。

咫尺，Ayar Labs 有两种主要的家具：一是 SuperNova 光源——这是封装外部的而已光源，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，制成咱们看成芯片出售的硅片。该芯片集成到客户 SOC 封装中。

从官网不错看到，SuperNova 而已光源是 Ayar Labs 光学 I/O 处治决议的支撑，亦然业界首款适应 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 芯片组相结合，与传统互连（可插拔光学器件 + 电气 SerDes）比较，该处治决议可提供 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 铲除了 I/O 瓶颈，越过了工艺死心，并为下一代 AI 架构开释了转换架构。

TeraPHY 光学 I/O 芯片组则是一种体积小、功耗低、隐隐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谈判可承载八个光通说念（很是于 x8 PCIe Gen5 链路）。这款业界始创的光学 I/O 芯片组将硅光子学与圭臬 CMOS 制造工艺相结合。它适用于现存的系统级封装架构，不需要 SoC 定制。

Wade 强调，Ayar Labs 的市集策略专注于处治光子学领域的大齐量、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设置了政策协作关系，并与统共一线 CMOS 制造商张开协作。

Ayar Labs 还与大型 AI 系统率域的交流者 Nvidia 设置了政策协作伙伴关系，共同将咱们的时刻融入异日的 AI 系统。公司的径直客户正在构建 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。

"构建大领域 AI 模子的结尾客户（举例 Anthropic 和 OpenAI）至关遑急。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，这些公司对异日的愿景与咱们多年来的预测相似，这阐发了这少量。" Ayar Labs CEO Mark Wade 强调。"咱们的生效取决于能否参加这些领域。咱们正在应付光子时刻方面的挑战，很是是在大齐量、高质料制造方面。这种次序使咱们约略与行业主要参与者协作，同期得志最终用户的需求，从而突破东说念主工智能时刻的界限。" Mark Wade 接着说。

Ayar Labs 本年八月曾默示，将发布其光学 I/O 时刻来取代芯片内的铜线。该公司正在开发将光学 I/O 放入芯片结构中的时刻，并已磋磨该时刻十多年。该时刻允许芯片里面已毕更快的通讯，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，然后伙同更多的 GPU 或加快器，" Wade 说。

大领域商用在即？

在东说念主们很容易合计，Nvidia、AMD 和英特尔的投资预示着这些公司正在寻求以某种样子在其估计引擎中部署 TeraPHY 光学传输至极 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 达成了一项政策投资和协作公约，将硅光子学添加到其" Rosetta " Slingshot 互连中。

但在回话 The Next Platform 询查时，Ayar Labs 贸易运营副总裁 Terry Thorn 开打趣说："他们齐是投资者和公司，咱们正在与他们整个探索许多道理的契机——其中大部分咱们咫尺还不成驳斥。"咱们不错念念象这种情况会发生，但还有许多其他次序不错已毕共封装光学器件，这三家公司也齐有发明我方家具的民风。

换而言之，通过这些投资，这些芯片公司可能仅仅念念更长远了解 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伙同。

如他所说，当 Ayar Labs 刚驱动磋磨这个问题时，许多早期观点齐来无礼性能估计社区——你知说念，国度现实室正在建造的大型机器。这些大型系统最初发现它们存在巨额数据迁移问题，这些问题驱动成为整个系统性能的瓶颈。这便是 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估计时刻存在问题。

之后，跟着东说念主工智能职责历程驱动出现，以及图像识别、保举引擎等早期职责负载——但其后，很是是当调整器模子上线并驱动启用新的东说念主工智能应用才略时，咱们参加了生成式东说念主工智能期间。但关节是要相识到，组成这些东说念主工智能估计系统主干的估计系统看起来像高性能估计架构。

"因此，十年前在高性能估计中发生的通常数据迁移挑战现在驱动出现在东说念主工智能系统中，并成为整个系统性能的瓶颈。" 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，这些系统的功率死心并不是无尽的。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。延伸是您必须更仔细检讨的所在。

"如今，东说念主们使用铜线和电气 I/O 以电气样子传输高带宽的样子，您时常会作念一些事情，举例添加纠错，因为您要尝试规复在以电气样子传输数据时发生的统共低成果和数据损坏。在光学方面，您不错以一种优雅的样子处治这个问题，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。

为了已毕上述磋磨，Ayar Labs 一直在丰富其家具线。

若是你看一下阶梯图，就会发现 Ayar Labs 每隔几年就会将每个芯片的带宽翻一番。他们的有筹商从 4 Tbps 增多到 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智、扩大整个封装级别带宽以及不错从封装中开释的带宽基数。Ayar Labs 的客户时常关切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阻挡下。很是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遑急，同期也提升了伙同的基数。

咫尺，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，则您的伙同端口为 32 个，您不错将统共这些端口伙同到不同的所在。

计算异日，Wade 默示："咱们咫尺在现实室中与客户共同开展的职责，骨子上是为了在两到三年后已毕初度大领域市集部署。"

写在临了

其实光学并不是一项新时刻——光纤信得过参加时刻领域是在 70 年代。咱们驱动建造海底电缆和肖似的东西，最终伙同互联网。光学时刻是无人不晓的。

然则将数据径直以光学样子从估计包中移出的需务骨子上是一个很是新的时局，这与电气 I/O 问题的恶化速率相关。咱们的应用才略需要更高的带宽和更好的能效——这驱动盘曲现存的基于电气 I/O 的系统。但挑战在于，你不成只把东说念主们使用的时刻和家具用于东说念主们可能熟习的更圭臬化的处治决议，举例使用以太网的可插拔收发器。若是我在数据中心内迁移 100 Gbps、400 Gbps 或 800 Gbps，那么这些照旧是光学可插拔收发器了。问题是，若是你绽开这些收发器并检察里面的东西，你会发现它们莫得径直扩展到估计结构的特质。

因此，要已毕上述磋磨，除了要靠近尺寸、元件数目、老本结构，以及统共这些组件的拼装样子外。还有功率成果、热耀眼度等问题，还有"我不成径直将收发器放入估计机封装中"的一系列问题。

"因此，咱们必须从新驱动发明一种具有正确底层特质的时刻：密度、开发尺寸、动力成果，更遑急的是，约略集成到制造工艺中，从而在 CMOS 领域下运行。咱们必须掌抓怎样将该时刻纳入封装，因为这是一种真刚直领域的应用。统共这些特质在每一步齐是挑战，咱们公司的一部分，以及咱们多年来所奋发的一部分，骨子上是在一步步处治这些问题。" 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、晶圆厂和封装厂齐在奋发，为硅光子学成为估计引擎和互连之间的桥梁各特等招。

如有硅光流片需求，

接待扫码，将有专东说念主对接。

参考连合

https://www.businesswire.com/news/home/20241211964729/en/ADDING-MULTIMEDIA-Ayar-Labs-with-Investments-from-AMD-Intel-Capital-and-NVIDIA-Secures-155-Million-to-Address-Urgent-Need-for-Scalable-Cost-Effective-AI-Infrastructure

https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-20-11-12222&id=233350

https://www.hpcwire.com/2024/07/31/ayar-labs-hints-at-product-shipment-in-next-2-3-years/

https://semianalysis.com/2022/04/30/ayar-labs-co-packaged-optics-revolution/

https://www.nextplatform.com/2024/12/11/nvidia-amd-and-intel-help-stuff-the-coffers-at-ayar-labs/

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