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人工智能（AI）的進展一直受到能源效率低下和數據傳輸瓶頸的限制。美國哥倫比亞大學的研究團隊提出了一種3D光子-電子平臺，顯著提高了能源效率和帶寬密度。這項研究發表在《自然光子學》（Nature Photonics）上，結合了光子學和先進的CMOS（互補金屬氧化物半導體）電子技術，實現了高速、節能的數據傳輸，解決了AI硬件在數據傳輸中的能源瓶頸問題。 該團隊與康奈爾大學的研究人員合作，開發了一種3D集成的光子-電子芯片，芯片內集成了80個光子發射器和接收器，具有高密度和高帶寬，每比特僅消耗120飛焦耳，帶寬密度達到5.3 Tb/s/mm2，遠超現有技術。該芯片設計成本低，將光子器件與CMOS電子電路集成，并利用了商業代工廠制造的組件，為廣泛的行業應用奠定了基礎。 這項技術通過3D集成光子芯片和電子芯片，突破了傳統數據傳輸的能源和局部性限制，支持分布式架構，使AI系統能夠高效傳輸大量數據。這一創新有望大幅提升AI系統的性能，成為未來計算系統的核心，應用于大規模AI模型、自動駕駛系統等領域。此外，該技術在高性能計算、電信和分布式內存系統中也具有廣泛的應用前景，標志著節能、高速計算基礎設施的新時代。 《賽特科技日報》網站（https://scitechdaily.com） |
