Nvidia、AMD和Intel生僻联手，投资一家光芯片公司

连年来，跟着AI竞争愈演愈烈，无论是传统如故新兴的处理器巨头王人在围绕CPU、GPU和AI加快器伸开了浓烈竞争。尤其是AMD、Intel和英伟达三大记号性巨头，由于三者的竞争包含自后者的追逐逆袭、新市集的来势汹汹、老巨头的不甘东谈主后等情节，使得这三个巨头的任何动向尤为柔软。这三家公司围绕着东谈主工智能和PC伸开明争暗斗亦然大家皆知。

但近日，这三家公司生僻联手，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今天告示，已取得由 Advent Global Opportunities 和 Light Street Capital 领投的 1.55 亿好意思元融资，旨在诓骗其光学 I/O 技艺大意 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，并将公司估值耕种至 10 亿好意思元以上。

正如Ayar Labs所说，本轮融资的范围和投资者的涵养记号着 Ayar Labs 的又一个弥留里程碑，该公司正在准备其光学处理决策，以计谋性地配合客户阶梯图进行多量量坐褥。该公司暗示，参与本轮融资的闻明公司就涵括了面前最炙手可热的芯片三大巨头AMD Ventures、Intel Capital 和 NVIDIA ，其他新计谋和金融投资者包括 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在内的开阔闻明企业和机构的钱。

Ayar Labs 首席执行官兼和谐创举东谈主 Mark Wade 暗示：“进步的 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援救，突显了咱们的光学 I/O 技艺再行界说 AI 基础设施将来的后劲。”“咱们相称侥幸，在这轮融资中，Light Street 在技艺特定投资方面的深厚专科常识以及 Advent 执意的私募和成长股权配景为咱们提供了援救。”

据关联贵寓清晰，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技艺行家组成。

在官网的先容中，Ayar Labs将公司定位为光学互连处理决策畛域的指引者，其提供的居品数据传输速率与 AI 非常。公司暗示，在执意到 AI 模子的复杂性和范围正在以传统互连技艺无法处理的速率增长，他们开发了业界首个光学 I/O 处理决策，使客户约略最大限制地耕种束缚增长的 AI 基础设施的盘算推算成果和性能，同期缩小资本、蔓延和功耗。Ayar Labs指出，公司的光学 I/O 处理决策基于开放法式，并针对 AI 考试和推理进行了优化，领有执意的生态系统，使其约略告成大范围集成到 AI 系统中。

如上图所示，Ayar Labs 暗示，公司故事的发源不错回顾到公司在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，该著述敷陈弃取其时商用电子 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。通过诓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交流的物理器件层中，完结 4 ps 逻辑级蔓延，而不会缩小晶体管性能。

在著述中，他们展示了一个 8 通谈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更变的器件联想法子，不错完结等闲可用的高性能光子电子集成电路平台。

在著述的敷陈阶段他们强调，论争展示的电子-光子平台是一种可走访的、低资本的诓骗现存电子代工场基础设施的法子，可用于制造高性能光子器件和起原进的 CMOS 晶体管。使用薄 SOI-CMOS 工艺无需进行代工场里面调动，只需进行肤浅的后处理即可完结精熟的无源光子性能，抛弃了之前使命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拓，以及目下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，该工艺可用于制造目下的微处理器。该代工平台的通用性质使咱们不错使用起原进的技艺，这将极地面促进整个 VLSI 和光子系统及应用畛域的新式电光片上系统的研究。

恰是基于这个研究，Ayar Labs在2015年宣告成立，然后在次年取得了种子轮投资（GlobalFoundries 参与了种子轮融资）。

Ayar Labs，聚焦处理的问题

在具体先容Ayar Labs的居品之前，咱们先先容一下他们具体思处理什么问题。

正如之前许多报谈中所说，高性能盘算推算引擎存在带宽和信号问题，这依然不是什么隐秘了。若是你思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繁重，那么若是你要对峙使用铜线，就必须尽可能细巧地和谐它们，无论是插入堆叠内存的插入器上的走线，如故收支 SerDes 的电线，以将盘算推算引擎和谐在整个以并走运行。

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，您王人必须将电线长度减半。这是物理学和材料科学的问题，每个东谈主王人知谈最终铜线将被光纤取代。况兼由于东谈主工智能使命负载对带宽的宏大需求，将来几年内这似乎将确实成为不可幸免的趋势。

Ayar Labs也恰是这么的“光”参与者，竭力于大意昔时的数据传输样式。

据了解，他们的主张是将光通讯平直置于封装上，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截至。Ayar Labs 的主要不雅点是，在 1cm 到 10cm 的传输范围内，光学 IO 比面前的电子系统更高效。处理数据传输功率蔓延问题的最好法子是，惟一您将数据传输到此距离除外，就切换到光学。

闻明行业分析机构semianalysis暗示，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，也不需要通过机要的光收发器。处理器自身也不错轻松多量资本，因为无用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 法式，Semianalysis觉得他们的芯片将使用该契约当作与外部公司芯片接口的基础层。UCIe 援救英特尔、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 王人是该定约的成员。UCIe 极地面缩小了将第三方芯片集成到封装中的参加门槛，这反过来应该会缩小 Ayar Labs 取得联想告捷的参加门槛。此外，Ayar Labs 也明确援救高密度扇出、英特尔的 EMIB 和其他硅中介层技艺。

目下，Ayar Labs有两种主要的居品：一是SuperNova 光源——这是封装外部的汉典光源，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，制成咱们当作芯片出售的硅片。该芯片集成到客户 SOC 封装中。

从官网不错看到，SuperNova汉典光源是 Ayar Labs 光学 I/O 处理决策的支撑，亦然业界首款合适 CW-WDM MSA 法式的 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，该处理决策可提供 5 至 10 倍的更高带宽、10 倍的更低蔓延和 4 至 8 倍的更高能效。光学 I/O 抛弃了 I/O 瓶颈，卓越了工艺截至，并为下一代 AI 架构开释了蜕变架构。

TeraPHY光学 I/O 芯片组则是一种体积小、功耗低、模糊量高的铜背板和可插拔光学通讯替代决策。TeraPHY 芯片组的模块化多端口联想可承载八个光通谈（非常于 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法式 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。

按照该公司CEO Mark Wade所说，Ayar Labs目下的主要买卖样式是销售骨子居品。他暗示，SOC畛域依然发生了整个范式迁移，以激动 chiplet 的弃取。若是你通达 ASIC 的盖子，你会看到里面有多个芯片。于是，Ayar Labs将所谓的“KGD”光学芯片装入客户的封装中销售。来到光学 I/O 芯片方面，Ayar Labs将其当作创收居品销售，客户只需平直从咱们这里购买芯片即可。

Wade强调，Ayar Labs的市集策略专注于处理光子学畛域的多量量、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竖立了计谋相投关系，并与总计一线 CMOS 制造商伸开相投。

Ayar Labs还与大型 AI 系统畛域的指引者 Nvidia 竖立了计谋相投伴伴关系，共同将咱们的技艺融入将来的 AI 系统。公司的平直客户正在构建 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。

“构建大范围 AI 模子的结尾客户（举例 Anthropic 和 OpenAI）至关弥留。数据中心在尝试扩展 AI 使命负载时出现了许多严重问题。咱们发现，这些公司对将来的愿景与咱们多年来的预测不异，这证明了这少许。”Ayar Labs CEO Mark Wade强调。“咱们的得胜取决于能否参加这些畛域。咱们正在应付光子技艺方面的挑战，非常是在多量量、高质料制造方面。这种法子使咱们约略与行业主要参与者相投，同期得志最终用户的需求，从而突破东谈主工智能技艺的界限。”Mark Wade接着说。

Ayar Labs 本年八月曾暗示，将发布其光学 I/O 技艺来取代芯片内的铜线。该公司正在开发将光学 I/O 放入芯片结构中的技艺，并已研究该技艺十多年。该技艺允许芯片里面完结更快的通讯，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，然后和谐更多的 GPU 或加快器，”Wade 说。

大范围商用在即？

在东谈主们很容易觉得，Nvidia、AMD 和英特尔的投资预示着这些公司正在寻求以某种形势在其盘算推算引擎中部署 TeraPHY 光学传输过火 SuperNova 激光源。咱们知谈，他们的早期投资者HPE早在 2022 年 2 月就与 Ayar Labs 达成了一项计谋投资和相投契约，将硅光子学添加到其“Rosetta”Slingshot 互连中。

但在回报The Next Platform议论时，Ayar Labs 买卖运营副总裁 Terry Thorn 开打趣说：“他们王人是投资者和公司，咱们正在与他们整个探索许多真谛的契机——其中大部分咱们目下还弗成挑剔。”咱们不错思象这种情况会发生，但还有许多其他法子不错完结共封装光学器件，这三家公司也王人有发明我方居品的俗例。

换而言之，通过这些投资，这些芯片公司可能仅仅思更深刻了解 Ayar Labs 正在作念的事情。但正如Mark Wade在之前的采访中所说，在许多场景中会需要使用光和谐。

如他所说，当Ayar Labs刚驱动研究这个问题时，许多早期想法王人来骄傲性能盘算推算社区——你知谈，国度实验室正在建造的大型机器。这些大型系管辖先发现它们存在多量数据迁移问题，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，其时的近况标明底层盘算推算技艺存在问题。

之后，跟着东谈主工智能使命历程驱动出现，以及图像识别、保举引擎等早期使命负载——但自后，非常是当调度器模子上线并驱动启用新的东谈主工智能应用智力时，咱们参加了生成式东谈主工智能期间。但关节是要执意到，组成这些东谈主工智能盘算推算系统主干的盘算推算系统看起来像高性能盘算推算架构。

“因此，十年前在高性能盘算推算中发生的交流数据迁移挑战现在驱动出现在东谈主工智能系统中，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。您必须让东谈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，这些系统的功率截至并不是无尽的。每个级别王人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，每个级别王人存在功率问题。蔓延是您必须更仔细查验的场所。

“如今，东谈主们使用铜线和电气 I/O 以电气形势传输高带宽的形势，您每每会作念一些事情，举例添加纠错，因为您要尝试复原在以电气形势传输数据时发生的总计低成果和数据损坏。在光学方面，您不错以一种优雅的形势处理这个问题，从而开脱纠错。因此，您不错取得更轻量级的纠错架构，但这会影响蔓延。”Mark Wade说。

为了完结上述主张，Ayar Labs一直在丰富其居品线。

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。他们的磋磨从 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调、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的客户常常柔软咱们不错从他们的封装中开释若干带宽，以及在什么样的功率密度经管下。非常是跟着东谈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弥留，同期也耕种了和谐的基数。

目下，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，则您的和谐端口为 32 个，您不错将总计这些端口和谐到不同的场所。

预测将来，Wade暗示：“咱们目下在实验室中与客户共同开展的使命，骨子上是为了在两到三年后完结初度大范围市集部署。”

写在临了

其实光学并不是一项新技艺——光纤确实参加技艺畛域是在 70 年代。咱们驱动建造海底电缆和访佛的东西，最终和谐互联网。光学技艺是大家皆知的。

然则将数据平直以光学形势从盘算推算包中移出的需务骨子上是一个非常新的征象，这与电气 I/O 问题的恶化速率接洽。咱们的应用智力需要更高的带宽和更好的能效——这驱动大意现存的基于电气 I/O 的系统。但挑战在于，你弗成只把东谈主们使用的技艺和居品用于东谈主们可能练习的更法式化的处理决策，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，那么这些依然是光学可插拔收发器了。问题是，若是你通达这些收发器并检察里面的东西，你会发现它们莫得平直扩展到盘算推算结构的特点。

因此，要完结上述主张，除了要面临尺寸、元件数目、资本结构，以及总计这些组件的拼装形势外。还有功率成果、热智谋度等问题，还有“我弗成平直将收发器放入盘算推算机封装中”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点的技艺：密度、开拓尺寸、动力成果，更弥留的是，约略集成到制造工艺中，从而在 CMOS 范围下运行。咱们必须掌执若何将该技艺纳入封装，因为这是一种真合法范围的应用。总计这些特点在每一步王人是挑战，咱们公司的一部分，以及咱们多年来所远程的一部分，骨子上是在一步步处理这些问题。”Mark Wade暗示。

面向这个市集和契机，除了Ayar Labs除外，Lightmatter、Celestial AI 、Eliyan以及国内的曦智和一大堆的处理器、晶圆厂和封装厂王人在远程，为硅光子学成为盘算推算引擎和互连之间的桥梁各极度招。

著述来源：半导体行业不雅察，原文标题：《Nvidia、AMD和Intel生僻联手，投资一家光芯片公司》

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