AI大模型的爆发式增长对算力基础设施提出了前所未有的要求——千亿甚至万亿参数的大模型训练需要数万张GPU的并行协同,传统电互连在带宽、延迟和功耗方面已逼近物理极限。OPA硅光芯片凭借大带宽、低延迟、低功耗、高集成度的特性,被多家行业头部企业技术专业人士认为完美契合当前AI大模型爆发式增长带来的技术需求。光子芯片基于光子器件的集成电路,通过光的传输和调制实现信号的传输和处理,在传输速度、能耗和带宽上具有优势,其中数据传输速度约是电子芯片的千倍。尤为重要的是,光子芯片基于成熟130nm工艺即可实现算力跃升,制造过程不需用到EUV光刻机,这为我国在集成电路领域实现“换道超车”提供了战略机遇。OPA硅光芯片不只是光通信和激光雷达的重要器件,更有望成为AI算力基础设施从“电时代”迈向“光时代”的关键技术路径。通过级联多个OPA,可获得更大的等效扫描孔径。OPA光学相控阵频谱

为应对5G向6G演进过程中对通信容量的迫切需求,研究者基于集成光学相控阵芯片研制了一套支持自由空间多波束相干光通信系统。该系统通过引入爬山算法自适应调控16个光学天线的出射光束初始相位,实现了灵活的波束赋形与高精度指向控制。实验表明,该系统通过波长与电压协同调谐,可获得11.25°的垂直扫描范围与60°的水平扫描范围。为验证多波束通信能力,实验进一步结合波分复用(WDM)技术,选用四个不同波长作为单独载波。每个空间信道加载16-QAM调制的20GBaud信号。这一系统支持多目标动态接入,可在宽视场内实现实时波束切换与多用户并行通信,全程无需机械运动部件。光学相控阵波束形成已被明确列为支撑天地一体化通信网络架构的三大核心技术之一。有源光学相控阵验证精密校准算法是补偿制造公差引起的相位误差的前提。

硅基光学相控阵的主流平台是SOI(绝缘体上硅),但氮化硅(Si₃N₄)平台因其更宽的透光窗口和更低的非线性损耗,正在成为OPA研究的新兴方向。近期研究提出并演示了一种基于氮化硅平台的宽带二维多波束光学相控阵(MOPA)。该器件基于Butler矩阵实现了四光束的并行二维偏转。Butler矩阵是一种无源的微波网络,可将输入信号分配到多个输出端口并引入特定的相位差,从而在无需移相器的情况下实现多波束形成。将其集成到氮化硅OPA中,意味着多波束的生成不再依赖复杂的移相器阵列和驱动电路,大幅降低了系统复杂度和功耗。氮化硅平台的另一优势在于其热光系数较低,对温度变化不敏感,有利于在宽温度范围内保持相位稳定性。该研究为并行自由空间光通信提供了新的硬件方案——四个单独可控的光束可同时服务四个不同的用户或目标,将通信容量提升四倍而无需增加额外的芯片面积。
OPA激光雷达的优势包括:① 可靠性大幅提升——无摩擦损耗,理论寿命可达10万小时以上,抗振动冲击能力强;② 扫描速度极快——微秒级甚至纳秒级波束切换,可实现逐点随机扫描,有效规避运动模糊,提高点云刷新率;③ 可编程性强——根据路况动态调整扫描模式(如感兴趣区域加密扫描、稀疏区域快速掠过),优化资源分配;④ 体积紧凑——整个光学引擎可集成在指甲盖大小的芯片上,便于嵌入车身翼子板或前大灯内。目前全球已有数十家企业投入OPA激光雷达的研发,Quanergy公司率先推出S3系列产品,采用硅光OPA和FMCW测距技术,探测距离达200米,水平视场120°,垂直视场20°,分辨率0.1°。该技术有望成为未来激光雷达系统的标准配置。

AI大模型训练对集群内互连带宽的需求以每年数倍的速度增长,传统铜互连在传输距离、带宽密度和功耗方面已接近物理极限。OPA硅光芯片为这一困境提供了根本性的解决方案。在带宽方面,光互连的传输速度约是电子芯片的千倍;在延迟方面,光信号在芯片间的传输延迟接近光速,远低于电信号在铜线上的传输延迟;在功耗方面,光互连的能耗比电互连低一个数量级以上。曦智科技发布的光跃LightSphere X分布式全光互连芯片及超节点解决方案,是国内较早光互连光交换的GPU超节点方案,已即将落地上海仪电的国产算力集群。这一方案的重要正是基于光学相控阵技术的光交换和光互连能力。随着AI模型参数规模从千亿迈向万亿,OPA光互连将成为支撑超大规模AI算力集群的“神经网络”。其工作带宽受限于相位调制器的本征响应速度。有源光学相控阵激光雷达
光学相控阵的能耗主要来源于相位调制单元的驱动。OPA光学相控阵频谱
传统光学相控阵大多工作于单波束模式,即同一时刻只产生一个主瓣用于扫描或跟踪单一目标。然而,在许多新兴场景中(如多用户室内光通信、多目标激光雷达和并行光互连),单波束的串行处理能力严重限制了系统吞吐量和响应速度。因此,单独多光束生成成为OPA技术的重要前沿。其基本原理是线性叠加原理——阵列的远场总场强等于各单元贡献的加权和,若将相位分布分解为多个子相位分布的复数叠加,则远场会同时出现多个主瓣,每个主瓣对应一个单独的指向角。
OPA光学相控阵频谱
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在AI数据中心中,GPU之间的通信效率直接决定了集群的整体算力利用率。谷歌TPU v4、Meta Llama3等超大规模训练集群的实践经验表明:只有把交换平面搬到光层,让连接关系随作业流量实时重构,才能把GPU利用率从60%提升到90%以上。光电路交换(OCS)技术的重要价值在于实现了物理层拓扑的可重构,可针对性解决传统电交换网络在AI场景下的功耗、延迟、灵活性瓶颈。OCS已在多代TPU加速器超算集群中得到落地应用。通过三维折叠光路设计,可将9片MEMS级联成9216×9216无阻塞矩阵,满足10万GPU全互连需求。光交换技术通过动态重构网络拓扑,可明显提升集群利用率与系统可靠性。在计算技术层...