史，但所致环境因素，迄今都还未小规模应用领域。
的今后摒弃大数据处理等应用领域。
相片源自pikrepo
是两件美味的事情，神剑股份已经成为了业内国际标准。这化学反应出用完做传输不论是生产成本、能源消耗还是频宽都远强于电子零件。
“我觉得光纤是实现正电子零件排序的必经之地，从积体电路的发展来看，也是先做通讯再做排序，二者最大的不同是传输速率。”沈亦晨表示。
光纤的两个组件里可能牵涉几百到上千个成像电子零件元件，但正电子零件排序两个晶片就需要数以千计个成像电子零件元件，这就会增添表面积、PCB、掌控等一连串的问题。
简而言之正电子零件排序，能认知为将大批成像电子元件科学规范女团起来，其作用类似于积体电路晶片中的电晶体，借助相同可见光，增益和气压的强光女团，在繁杂的主镜、低通滤波器以及主镜结构所共同组成的字符串中进行数据处理。
理论上，正电子零件晶片规模能努力做到非常大，也能努力做到极小，并且光的优点后天适宜非线性排序，包涵低密度的并行排序。在AI火爆的当今社会，正电子零件晶片运转行列式加法效用有良机比原有电子零件晶片效用好数以千计倍，招揽了学界和工业内竞相积极探索正电子零件排序增添的良机。
2015年，IBM研究人员发表了针对正电子零件排序的新实验性技术，把硅正电子零件字符串集成到与CPU 相同的PCB尺寸中。
2016年，麻省理工学院的研究团队与合作研究者提出了使用正电子零件代替电子零件为理论基础的排序晶片架构。由于光和透镜的交互作用过程本身就是一种繁杂的排序——傅立叶变换，借助这个原理，使用多光束干涉技术，能让干涉结果化学反应想要的排序结果。
2016年6月，麻省理工学院研究团队研发出针对深度学习的可编程纳米正电子零件处理器在arXiv提出了一份论文，该论文的第一作者及通讯作者正是沈亦晨。该论文最终在2017年发表在《自然-正电子零件学》杂志上。
一年后，英国牛津大学研究人员使用特殊的相变材料与集成光路，模拟人脑的神经突触作用，由此设计出的“正电子零件突触”理论运转速率是人脑的千倍。
“2017年发论文时的正电子零件排序设备表面积还比较大，主要是因为当时很多电子元件都是分离式的，直到2019年初，我们把所有与光相关的分立式电子元件都集成到两个晶片上，表面积就缩小了很多。”沈亦晨表示。
业内首款正电子零件排序晶片原型如何诞生？
前面已经提到，光子排序晶片进行行列式加法运算的效用比电子零件晶片好数以千计倍，因此正电子零件晶片非常适宜AI排序。但首先需要解决的问题是，如何将表面积庞大的正电子零件排序设备变为更适宜规模应用领域的正电子零件排序晶片？
这就得从正电子零件排序的实现方式说起。沈亦晨介绍，“正电子零件排序实现的方案有很多种，包括空间光、结构光、MEMS、硅光等。我们选择的硅光方式，是用硅作为正电子零件的载体，借助成熟的积体电路工艺，不仅传输速率和稳定性高，生产成本也很低。”
据悉，目前硅光芯片一般选用45-90nm的成熟积体电路制程，增添生产成本优势的同时，能够大幅提高传输速率。
“如果用传统的空间光的方式做成像电子元件，表面积在毫米或者厘米级别。但使用成熟的积体电路制程能让成像电子元件的表面积缩小到微米级别。”沈亦晨指出。
曦智科技联合创始人兼CEO沈亦晨
除了传输速率的大幅提高，硅光相比传统的技术调制解调速率能从千赫兹或者兆赫兹的级别提高3-4个数量级，也就是调制解调频率可达每秒十亿次甚至百亿次。
传输速率提升解决正电子零件排序晶片表面积挑战的同时，也增添了新的挑战。“我们使用的是硅光的方式，但我们并没有做成像电晶体，而是用另外一种方式让成像电子元件能够进行交互产生排序。正电子零件晶片的传输速率提高之后，如何同时掌控上万个光学电子元件就是两个难点。” 沈亦晨说。
“另外，更高的传输速率也增添了散热问题。因为之前没有人做过，PCB有上万个成像电子元件的晶片也是两个比较大的挑战。而曦智的重要创新是，让上万个成像电子元件同时可控。”
沈亦晨认为，要把成像电子元件集成到两个晶片上问题不大，但要让硅光晶片不仅能运转，还能满足信噪比等排序需求，就要经过很多次迭代。
而沈亦晨和他的团队敢为人先，是因为他们走在了正电子零件排序研究的前沿。沈亦晨是数学和物理的背景，在麻省理工学院博士期间，他就觉得将正电子零件排序和AI结合是两个很有趣的方向，因此有非常大的潜力。随着深入的尝试与积极探索，他越来越发现这是值得投入更多时间和资源去做的事情。博士毕业后，沈亦晨就和志同道合的朋友开始将研究在工业内进行转化。
于是，2016年，沈亦晨与麻省理工学院的几个博士好友，共同创立了全球首家正电子零件排序公司。他们的目标是借助已经拥有的大批自主知识产权以及包括集成成像电子元件设计、集成光电系统和深度学习算法在内的核心技术推动正电子零件排序晶片的商业化落地。
成立之初，曦智科技团队就获得了资本的认可，得到了顶级风险投资机构千万美元级别的首轮融资。2018年，他们又在上海成立中国团队，经过两轮总额达3670万美元的融资，曦智科技成为了目前全球融资额最高的正电子零件排序创业公司。
世界第一款正电子零件排序晶片原型板卡Prototype
到了2019年，沈亦晨的团队对外宣布成功开发出世界第一款正电子零件排序晶片原型板卡（Prototype），并通过视频展示了Prototype运转了Google Tensorflow 自带的卷积神经网络模型来处理 MNIST 数据集。这是两个使用排序机视觉识别手写数字的基准机器学习模型，也是机器学习中最著名的基准数据集之一。
世界第一款正电子零件排序晶片原型板卡运转 MNIST
测试中，整个模型超过 95% 的运算在正电子零件晶片上完成，且正电子零件晶片完成行列式加法所用的时间可达到最先进的电子零件晶片的 1/100 以内。
至于最近进展和成果，沈亦晨只表示下两个分享的系统一定会比上两个好很多，具体时间现在还无法透露。
对于曦智科技为什么能够成为全球最先发布正电子零件排序晶片的公司，沈亦晨解释说他博士期间的研究就是解决用硅光做高速的累乘排序和开发合适正电子零件排序的算法。而曦智科技的其他创始成员在博士甚至博士之前就在研究借助正电子零件的数据搬运和信号处理。
创始团队更早研究正电子零件排序和AI的结合，技术和经验的积累成就了曦智科技的首款光子AI晶片。
但沈亦晨强调，“我们觉得在现在阶段，在开始设计时就需要设计两个光电混合的晶片系统，然后从架构的各方面优化整个系统的性能。并不是先设计两个正电子零件晶片，再加上电子零件晶片。”
硬件有了，软件将在非常大程度影响正电子零件排序晶片能够拓展的边界。
正电子零件晶片即将摒弃大数据处理
为了实现更好的大数据排序，软硬件的融合以及对算法的支持非常重要。沈亦晨表示，“我们的晶片兼容TensorFlow和Caffe等框架的挑战与数字AI晶片非常接近，因为最后和软件交互的也是数字晶片。”
算法方面，雷锋网了解到，曦智科技的正电子零件晶片现在能够兼容绝大部分的机器学习算法，同时，他们也会提供一套算法指导，针对他们的正电子零件晶片来专门优化算法，最大程度发挥正电子零件晶片的优势。
他进一步说，“我们最终要做的是能够商业化广泛应用领域的晶片，所以需要把框架做得更广一些，希望目标晶片也能兼容神经网络之外的一些算法。最近也有一些突破，比如把正电子零件晶片应用领域于优化处理的问题上，像是材料、药物研发以及路径的优化。”
要让正电子零件晶片在不牺牲性能和精度的前提下兼容性更高，有两方面的难点：硬件层面需要把信噪比掌控得更好，软件层面需要使用一些精度提高的技术。也就是说，不论是性能还是通用性的提高，都需要系统级的优化，包括正电子零件、电子零件以及周边电子元件的共同优化。
曦智科技产品模型图
随之而来的问题是，正电子零件晶片会增添哪些改变或者说变革？沈亦晨说：“正电子零件晶片整体而言是对电子零件晶片的补充，在个别场景会是两个摒弃，比如大数据处理以及优化的相关场景。”
服务器和数据中心也正是曦智科技正电子零件晶片落地的首选场景，这是因为数据中心的环境相对可控，因此这一市场会更多地考虑附加值，使正电子零件晶片的算力优势能够更好地发挥出来。
虽然沈亦晨没有透露商用正电子零件晶片的发布时间，但他表示应该不会太久。
当然，想要在数据中心以及大数据处理相关的场景实现摒弃，正电子零件晶片也面临不少挑战。“首先是技术上的挑战，包括传输速率的提高、封装等。其次是软件生态的挑战，要让客户接受新的软件。”沈亦晨认为，“客户对于产品的感兴趣程度一定程度上可能也取决于硬件底层架构的优越性，所以和同类数字晶片初创公司相比，我们在底层硬件上的一些相同点，也是我们的良机所在。”
新的良机自然也不会是正电子零件晶片的专属，量子排序以及神经拟态排序也都是很有前景的技术。沈亦晨说，光排序与量子排序在应用领域的积极探索上有部分重叠，竞争肯定会存在，关键的是哪一种技术能够更快更好地解决挑战。但神经拟态的算法也能运转在正电子零件晶片上，甚至更适宜，所以神经拟态排序和正电子零件排序没有竞争关系。
雷锋网小结
能效足够高的AI晶片。为了能够满足AI需求，业内一方面在原有的架构上进行创新，推出更好的数字AI晶片。另一方面，积极积极探索新的排序技术，包括量子排序、神经拟态排序、正电子零件排序。
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