在美国举行的全球领先半导体会议 IEDM 2024 上，NVIDIA 积极预测了硅光子学的未来，同时展示了其 AI GPU 技术。NVIDIA 表示，“从中长期角度来看，硅光子学预计将有助于 AI 数据中心内的芯片到芯片连接。”这一公告引发了半导体行业的极大兴趣，凸显了硅光子在推进人工智能技术方面的潜力。
会议期间，NVIDIA 展示了与台积电合作开发的硅光子原型，表明两家公司在下一代 AI 半导体技术方面建立了牢固的合作伙伴关系。台积电也发表多篇硅光子论文，详细介绍硅光子制造技术，引起关注。台积电提出的核心理念是创建两个先进的器件，并使用称为混合键合（SoIC）的方法将它们组合起来，就好像它们是单个芯片一样。
一位业内人士评论了这项技术的重要性，他表示：“它比现有数据通过铜等金属传输的方法快数百倍。”这种速度优势对于人工智能数据中心等数据密集型应用至关重要，其中高效的数据传输至关重要。
NVIDIA 与台积电在硅光子领域的合作凸显了代工厂和无晶圆厂公司之间的强大联盟。这种伙伴关系被视为保持竞争力和满足市场不断变化的需求的战略举措。
与此同时，落后于台积电的三星电子代工部门也受到关注，看其能否通过与关键客户的技术合作迅速赶上。
代工行业第二大三星代工厂正在关注硅光子领域的机会。由于先进晶圆代工领域的竞争对手英特尔以及在光子技术方面领先一步的英特尔步履蹒跚，人们预计三星可能会率先开拓这个市场。三星电子半导体（DS）部门已将其硅光子工艺命名为“I-CubeSo”和“I-CubeEo”，并正在积极开发产品。
近日，三星电子半导体研究所的一位官员在大学讲座中提到，他们正在与客户快速推进硅光子的研发，这表明内部相关研究正在积极进展。除了 NVIDIA 之外，据说他们的客户还包括 Broadcom 和 Marvell，它们也对硅光子学感兴趣。
硅光子学是一种光学半导体技术，可帮助电子设备中的各种半导体使用光而不是电进行通信。与传统电气连接相比，该技术可提供显着更高的速度和更低的功耗，这对于人工智能和数据中心等数据密集型应用尤为重要。台积电专门为硅光子技术部署了 200 多名人员，凸显了他们对推进这项技术的承诺。
英伟达在IEDM上谈硅光 NVIDIA 在 IEDM 2024 会议上展示了其下一代 AI 加速器方法，展示了创新的“硅光子”实现。
随着现代封装技术的发展，鉴于人工智能计算需求随着时间的推移而大幅增长，该行业已达到迫切需要创新的地步。每当讨论封装的未来时，硅光子学 (SiPh) 都被认为是传统方法的可行替代方案。有趣的是，在 IEDM 2024 会议上，Green 团队提出了一种独特的下一代加速器策略，该策略涉及使用 SiPh 中介层并垂直堆叠 GPU 块以用于如此大的计算产品。
Green 团队的实施方案建议集成硅光子中介层，以取代现有的电气互连。使用硅光子中介层可带来多种好处，例如提供更高的带宽和更低的延迟，同时比其他方法更节能。NVIDIA 不仅计划使用中介层，还计划在芯片内和芯片间通信中使用 12 个硅光子中介层，以优化各个 GPU 模块之间的数据流，这对于可扩展性和性能至关重要。
有趣的是，在 NVIDIA 的设想中，GPU 堆叠技术吸引力，因为该公司已经透露了使用“3D 堆叠”或垂直堆叠多个 GPU 块来增加芯片密度并减少占用空间。Green 团队将这种配置称为“GPU 层”，每层有四个 GPU 块，全部垂直堆叠，以减少互连延迟，并可能实现电源门控，因为这在这里是可能的。不仅仅是 GPU，NVIDIA 还将 3D 堆叠 DRAM 芯片，每个块六个。
虽然这听起来是一种乐观的做法，但 NVIDIA 的愿景也存在一些复杂性，主要是因为硅光子技术目前还很“幼稚”，因为它是一个相对较新的标准。Green 团队需要看到 SiPh 实现大批量生产，然后才能实现主流集成，而这需要很长时间。除此之外，激进的 3D 堆叠将使散热成为一个大问题，迫使 NVIDIA 集成芯片内冷却解决方案，而目前该解决方案尚未浮出水面。
分析师 Ian Cutress 认为，考虑到这一过程的复杂性，这一计划将在未来五年内实施，可能在 2028 年至 2030 年之间。
