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光学计算机有什么秘密？

时间：2018-8-24 11:08作者：update 阅读(1514) 评论: 6

导读：计算机问世后，科学家们自然而然地想到使用光元素器件来制造光计算机。可是，设计和进展缓慢，一直没有结果。于是，当时世界上的光学权威，美国斯坦福大学的卓泽夫．古德曼教授认为，以最乐观的估计，光计算机的诞生 ...

　　计算机问世后，科学家们自然而然地想到使用光元素器件来制造光计算机。可是，设计和进展缓慢，一直没有结果。于是，当时世界上的光学权威，美国斯坦福大学的卓泽夫．古德曼教授认为，以最乐观的估计，光计算机的诞生也要迟至21世纪。 1986年，美国有名的贝尔实验室发明了用砷化镓制成的光学开关。当然，这种开关不是我们日常使用的机械式扳动开关或揿钮式开关，这种开关实质上是用光脉冲来控制仪器工作或休息的装置。今天为各位光学人带来的是关于光学计算机相关的内容，光学计算机有什么特点和秘密？请各位光学人看看这篇文章！

　　电子计算机是以电子输送信息，而光计算机是以光子输送信息。1990年1月底，贝尔实验室向大家展示了一台用光脉冲来计算的实验装置。尽管这台装置跟普通电子计算机中的简单程序处理器一样，但它的问世毕竟说明光计算机的研究，已向前迈进了一大步。

　　高中的物理告诉我们，沿着导线传播的信号最终会逐渐减弱，直至消失。这种情况在计算机中同样存在，计算机内部的组件，甚至整个数据中心都是通过铜线连接在一起的，而据统计，供给电脑的8%电量会损耗在铜线上。

　　如今眼前就有一个解决方案。“如果你能够用光取代现行的电，就能大幅降低能源消耗，提高运行速度”，研究的负责人，电气工程学教授JelenaVuckovic说道。

　　光能够携带比电缆多得多的数据，同时传输光子需要的能量比电能要少。光纤网络就是利用了这个原理，而将来可能会取代WiFi的LiFi也是。“能量耗损是最大的瓶颈”，Vuckovic说道，“增加处理器运行速度，就会产生更多的热量，这就对运行速度有了限制。我们有必要做出改变。”

　　随着电缆越来越细，信号频率越来越高，从某种意义上说，存在限制数据传输速度的屏障，因为产生的过多的热量最终可能会烧毁处理器。光学计算就不存在这个问题，铜导线能够以每秒2千兆的速度传输数据，而基于光学的却没有上限。

　　想要实现光学计算机，要解决三大问题：

　　一，要找到将电信号转为光信号的方法，例如激光，可以将比特流转化为脉冲波束。二，解决光信号在不同端点处的定向传送问题。三，如何将到达目的地的光信号重新转变为电信号，这点可以通过高速光电探测器来实现。

　　上述的第一个和第三个问题已经由纳米和量子光学实验室解决了，斯坦福大学的新研究是最后一片拼图，有了它该团队就能用任何光纤连接器、路由器、以及必要的枢纽组成一个复杂的，基于芯片的光信号传输网络。

　　“当然，我们还需要将这几个部分与处理器整合在一起，现在我们还没有开始做”，Vuckovic说，“但是我乐观地认为，五年左右我们就能做到了。”

　　这一新型的棱柱状设备被称为“光链路”。这一薄薄的硅芯片只有8微米长（百万分之八米），上面刻着类似条形码的纳米级蚀刻图案。不同于以往纳米光学研究员刻画的简单的几何图形，光链路上的复杂图案是由算法产生的，而且设计时间仅有15分钟。

　　该算法最初由实验室的学生JesseLu基于凸优化理念编写，它是一个通用的术语，指称多种局部优化技术，包括金融，航空航天，网络流量及大型电子电路等领域的优化。

　　“最初的想法是求出一个‘目标函数’，用单个数字作为描述优化对象的‘健康指数’”，AlexPiggott解释道，“我们致力于减小这个目标函数的值，一旦我们做到了，我们就找到了最佳的优化方案。”

　　优化算法允许研究人员设计并制造光链路，利用光在不同介质中传播，会有不同的传播与反射方式的特性。项目的初期，算法经过简化仅考虑硅介质的存在。为了取得研究人员期望的结果，算法对棱镜的表面进行了数百次的微调，目的就是获得准确的输出光源。

　　最新的论文显示，这样的芯片制造出来后经测是可以正常工作的。将13纳米及155纳米的光线投身向新型芯片，结果芯片上的条形码图案将两种光引向另了不同的方向。这意味着，我们离光学计算机又进了一步。

　　光子计算机

　　光子计算机是一种由光信号进行数字运算、逻辑操作、信息存贮和处理的新型计算机。它由激光器、光学反射镜、透镜、滤波器等光学元件和设备构成，靠激光束进入反射镜和透镜组成的阵列进行信息处理，以光子代替电子，光运算代替电运算。光的并行、高速，天然地决定了光子计算机的并行处理能力很强，具有超高运算速度。

　　光子计算机还具有与人脑相似的容错性，系统中某一元件损坏或出错时，并不影响最终的计算结果。光子在光介质中传输所造成的信息畸变和失真极小，光传输、转换时能量消耗和散发热量极低，对环境条件的要求比电子计算机低得多。随着现代光学与计算机技术、微电子技术相结合，在不久的将来，光子计算机将成为人类普遍的工具。

　　三值光学计算机

　　2000年，上海大学金翊教授从构造计算机的基本原则和光的基本特性出发，首次将光强度与偏振方向结合起来表示三值信息，利用液晶的旋光效应和偏振器来实现三种光学状态的相互转换和迁移，提出了一种全新的光计算机理论——三值光学计算机(Ternary Optical Computer，简称TOC)。

　　随着大型电子计算机系统的复杂度不断提高，其功耗大到难以接受的地步，于是人们越来越关注各种新形式的计算机，光学计算机成为人们关注的焦点之一。

　　光有不同于电的物理特性，导致光学计算机有不同于电子计算机的特点：速度可以更快、位数可以更多、使用更多的物理状态（多值）和能耗更小等，理想的光学计算机应该兼有这些特点。在光学计算机研究中，有许多研究着力于“高速度”，同时也有研究着力于“位数众多”。节能问题也成为新的关注点。

　　三值光学计算机用两个正交的偏振态和无光态表示信息，所以，它的一个数据位上有三个取值，除0和1之外，还可以再取一个值。

　　它用液晶阵列控制光束的偏振方向，配合偏振片来完成信息处理。由于液晶阵列的像素非常多，所以三值光学计算机的数据位数非常多，2007年建成的实验系统中有360位，在建的实验系统达到1千位，而且很容易继续扩大。另一方面，数百万像素液晶屏的功耗也在毫瓦级，决定了三值光学计算机将耗能很小，360位实验系统功耗总功耗约为100瓦，其光学部件的功耗约2瓦。

　　三值光学计算机实验系统的光学处理器依据降值设计原理建造，对这种处理器而言，降值设计原理表述为：在3^9（=19683）个三值逻辑处理器中，任意一个都可以用18种运算基元组合而成，而且用到基元总数不多于6个。于是，三值光学处理器中只要对18种运算基元准备好足够的数量，就可以随时把光学处理器的任何部分构造成用户需要的某个三值逻辑运算器。这称为三值光学处理器的重构性。

　　由于逻辑运算的位和位之间没有关联，因此可以把一个光学处理器的不同位置，即数据位的不同片段，构造成不同的逻辑运算器，于是，在一个操作指令下，这个光学处理器的不同区域能完成不同的逻辑运算。这是电子计算机所做不到的。

　　另一方面，又可以把一个光学处理器看作是一个大光学处理器的一部分，当这个光学处理器的数据位数不够多时，可以启用大光学处理器的其他部分，即给这个光学处理器拼接一个新的光学处理器，二者形成一个较大的光学处理器，而不像电子计算机形成“多CPU”或“多核”。

　　因此，当用几个光学处理器拼接成一个大处理器时不存在“核间通信”和“核间同步”问题。这是与电子计算机的又一个不同点。同时，光学处理器的这种直接拼接性，更使得三值光学计算机可以有很多的数据位数，理论上多到满足任何用户的需要。

　　三值光学计算机实验系统就是已经成功的巨位数计算机，依据2008年公开的降值设计原理，可以随时把三值光学处理器近千个数据位的任意区域构造成需要的三值（包括二值）逻辑运算器。然而，众多的数据位数不能容忍行波加法器中进位过程的延时，光学部件又很难实现先行进位加法器中的进位树结构，在三值光学计算机研究的初期，研究者们就注意到这个难题，于2003年提出了进位直达并行通道加法器原理和结构，但多种因素致使这种加法器没能付诸实施。

　　因此，两年来三值光学计算机实验系统一直不便进行大规模算术运算。2009年底，研究者们认真总结了三值光学计算机系统的各项研究和实验，建立了三值光学计算机的MSD ( Modified Signed-Digit )计数制的数值计算体系，它包括MSD加法器、乘法例程、除法例程和矩阵乘法例程，其中MSD加法器是基础和核心。

　　用激光脉冲进行信息转换

　　近日俄罗斯联邦核中心全俄实验物理科学研究所研制出独一无二的光学超级计算机。

　　与传统计算机相比，这种光学超级计算机具有巨大优势。它由电和“光”两部分组成，计算过程“建立”在激光辐射脉冲的相互作用上。机器代码（即一组指令）转换为激光脉冲，光子通过波导进入光子处理器，激光脉冲在这里发生相互作用，然后进行与电子计算机相同的逻辑运算。接下来，激光束离开处理器，返回计算机的电子部分，光学信息再次转换成用户可以访问的电信息。

　　研究人员表示，光子计算机可用来解决超出“半导体”超级计算机能力的问题，应用光子技术实现传统计算机性能只需数万分之一或数十万分之一的能量。

　　借助光子计算机可解决诸如研究人类遗传特征的问题，目前该研究已取得相关专利。

　　硫系微光纤使光学计算机具有学习和进化功能

　　硫系微光纤可以模仿人类大脑的工作，这将使光学计算机具有学习和进化的功能。

　　金属硫化物光纤多种多样的宽带光感效应，可以实现打开和关闭的切换。将这种光开关用于各种新一代的计算系统，据南安普顿大学和新加坡南洋理工大学的研究人员介绍，新一代的计算系统能够高效处理大量数据。

　　“我们从生物系统获取灵感，利用硫系光纤，提高传统计算架构的速度和效率，将适用性和学习性引入到新一代器件中。”南安普顿大学的研究员BehradGholipour博士如是说。

　　在过去的十年中，神经形态计算的研究已经推动了模拟大脑功能和信号协议的软件和硬件的发展，重点是提高计算机的效率和适应性。然而，与我们的生物系统相比，今天的计算机整体效率要低一百万倍。例如，模拟大脑活动的五秒钟，计算机需要花掉500秒。相比于人脑燃烧掉的少量卡路里，计算机要消耗1.4MW的电力。

　　在这个模型中，南洋理工大学CesareSoci教授研究团队利用硫系光纤，论证了一系列类似大脑功能的光学效果。其中包括保持神经精细状态，模拟神经细胞被刺激时电活动的变化。光纤光学特性的变化充当了神经细胞中各种电活动，光的刺激改变这些特性。硫系光纤能够开关光信号，等效于一个神经细胞的放电。

　　该项研究成果为研发可扩展类人脑计算机系统铺平了道路，与计算机系统相比，这种系统能够使“光子神经元”具有超快速信号传输速度，更大的带宽和更低的功率消耗。

　　“这项工作预示了，‘认知型’的光子器件和网络能用于发展模拟脑部功能和信号协议的非布尔运算和决策范式，进而克服传统计算机数据处理的带宽瓶颈和功率瓶颈。”Soci说。

　　该项目受到了来自新加坡科学技术研究机构的资助。

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