当德国计算机先驱康拉德·祖斯在战时的柏林建造了世界上第一台可编程计算机时，它的浮点运算时钟速度在 5 到 10 赫兹之间。这台机器被认为对德国的战争没有必要，从未用于日常计算。1943 年，它在盟军空袭中被毁。尽管如此，被称为 Z3 的这台机器，让祖斯有了发明现代计算机的有力主张。
战后，计算机的时钟速度呈指数级增长，与摩尔定律保持一致。每一次增长都带来了新的应用，从制导系统到计算机显示器，再到高分辨率图形等等。
到 2005 年，计算机芯片的运行速度比 Z3 快了十亿倍，达到 5GHz 左右。但此后进展停滞不前。如今，最先进的芯片仍以 5GHz 左右的速度运行，这一瓶颈严重限制了需要超高速数据处理的领域的发展。
超高速处理
现在，由于加州理工学院帕萨迪纳分校的 Gordon Li 和 Midya Parto 及其同事的工作，这种情况有望改变。他们设计并测试了一台能够达到超过 100 GHz 时钟速度的全光计算机。“全光计算机完全在光学域中实现了线性运算、非线性功能和内存，时钟速率超过 100 GHz，”他们说。他们的工作为超高速计算新时代的到来铺平了道路，其应用领域从信号处理到模式识别等等。
芯片的时钟速度协调着设备上的顺序操作，并最终决定计算机执行指令的速度。从历史上看，提高时钟速度直接意味着更快的计算。但在本世纪初，芯片制造商开始意识到这种增长无法持续。
停滞不前主要有两个因素。首先是丹纳德缩放（Dennard scaling）的失效，该定律认为随着晶体管的缩小，功率密度保持不变。这使得芯片可以在不增加功耗的情况下变得更快。但这种缩放失效了，因为更快、更小的晶体管导致更多的电流泄漏，导致功耗螺旋式上升。这迫使芯片制造商保持时钟速度不变。
第二个问题是所谓的冯·诺依曼瓶颈，这是数据在内存和处理器之间传输速度的限制。这个瓶颈阻碍了更快时钟速度的利用，并迫使芯片设计者转向并行设计，例如当今常见的多核处理器。
然而，由于时钟速度停滞不前，芯片无法满足需要皮秒或更快时间尺度实时处理的应用需求。“这给需要对超快信息系统进行实时处理或控制的应用带来了难以解决的问题，”Li、Parto 及其同事说。
新设计是一个简单的全光版循环神经网络。它由一个接收信号的输入层、一个充当第二层的光学腔（包含可以调整以改变设备行为的反馈回路或循环回路）和一个产生计算结果的输出层组成。光学腔还像内存一样，因为信号通过循环回路再循环。
全光设计的优势在于计算速度由光速和光脉冲的频率决定。“有效时钟速率等同于激光脉冲重复率，”他们说。“我们使用时钟周期这个概念来表示连续计算机操作之间的最短时间。”
研究人员利用他们的设备演示了神经网络的一些标准任务，例如对光波形的形状进行分类，根据先前的值预测时间序列中的下一个值，以及通过扩散生成图像。但关键的突破是能够以高达 100 GHz 的速度完成这些任务。
瞬时决策
该团队表示，他们的方法有许多应用。“我们认为，这种超快光计算机最有用近期应用将是那些输入信号本身以光学形式出现的应用，从而无需进行电光输入信号生成，”他们说。
例子包括超快成像、用于高速电信的光信号处理、使用飞秒激光器进行精确测距和高速交易。除此之外，生成式人工智能可以利用这些系统创建高保真模拟或在需要瞬时决策的场景（例如自动驾驶汽车）中执行超快推理。
该团队表示，他们的处理器可以更快。当前的实验设置依赖于大块光学元件，这些元件尚不适合大规模集成。过渡到使用薄膜铌酸锂等材料的芯片级实现可以实现紧凑、可扩展的系统。
“我们的结果突出了全光计算超越数字电子技术所能实现潜力的潜力，”Li、Parto 及其同事说。“这项工作突出了超快光学计算的一个新领域，使需要皮秒级实时信息处理和反馈控制的新兴应用成为可能。”
祖斯一定会印象深刻！
参考：时钟速率超过 100-Ghz 的全光计算：arxiv.org/abs/2501.05756
