这两天，一则新闻引起了科技圈的高度关注。
近日，中国科学院半导体研究所集成光电子学国家重点实验室微波光电子研究组朱宁华院士团队、李明研究员研制出超高集成光学卷积处理器。
相关研究成果以单位名称发表在《-》上。
超高集成度光卷积处理器的研制成功，标志着我国光计算领域取得重大突破。
而且，一些投研机构认为，中科院的技术突破在人工智能领域具有广阔的前景。 例如，以河北科技为代表的企业推出了新型硅光子计算芯片，其性能远远超过目前的AI算力芯片。
数据显示，他们推出的芯片运行速度比的A100芯片快1.5到10倍。
看到这里，我猜是有点心寒了。
目前，英伟达是全球最大的GPU供应商之一，尤其是在人工智能高端GPU领域，英伟达几乎处于垄断地位，而我们熟悉的GPT等一些大型号所使用的GPU几乎全部由提供。
英伟达之所以能够在AI芯片领域称霸全球，就是因为他们的芯片足够强大。
的GPU有多强大？ 我们以A100/H100为例。
A100是英伟达在2020年推出的一款AI芯片，当时一经推出，就处于业界顶尖水平，可以说是地表最强的GPU。
后来升级了A100，推出了H100。 H100芯片的Core可以进行单精度高达100 Ops的计算，速度非常快。 在自然语言处理和图像识别领域，英伟达的芯片得到了广泛的应用。 应用。
正是因为爆发的性能，全球一些大型互联网公司纷纷采购英伟达的AI芯片。 我们熟悉的一些公司，比如谷歌、微软、特斯拉、Mate、华为、阿里、腾讯、百度等，都采用了的CPU。 芯片组件AI计算机组。
正是因为在顶级GPU的垄断地位，英伟达的AI芯片非常昂贵。 其中H100的售价超过4万美元，约合人民币28万元。 一块芯片就相当于一辆终端豪华车。
但即便价格如此昂贵，依然供不应求。
不过，未来随着光计算处理器的不断发展，的垄断地位可能会被打破。
与传统处理器相比，光计算处理器在速度等方面具有更加明显的优势。
光计算是一种利用光波作为信息处理载体的技术。 具有大带宽、低延迟、低功耗等优点。 诺伊曼计算范式中数据的潮汐传输问题。
现在世界越来越重视光计算的研究和发展，并取得了很多成果。 例如，推出的芯片的运行速度比的A100芯片快1.5至10倍。
如果这款光学处理芯片未来能够量产并大规模应用，很可能会对人工智能行业产生很大的影响，行业甚至可能迎来洗牌。
大家都知道人工智能非常重要。 随着人工智能技术的不断进步，未来全球经济格局和产业结构或将迎来洗牌。
目前，全球人工智能分为多个梯队，其中中国和美国属于全球领先的第一梯队。
中国科技信息研究所发布的《2021全球人工智能创新指数》报告显示，中美两国人工智能指数均处于全球第一梯队，人工智能指数均达到50以上。
但总体来看，中美在人工智能领域仍存在一定差距。 这种差距不仅体现在数量和质量上，更重要的是AI芯片的差距比较大。
目前，全球顶尖的AI芯片被美国的英伟达垄断。
而且，由于美国的限制，英伟达最先进的A100和H100目前无法出口到中国。 他们只能选择降级。 目前A800和H800主要出口到中国。
尽管出口到中国的GPU性能有所缩水，但仍然受到国内互联网领先厂商的追捧。 毕竟即便是缩水了，它的性能依然走在世界前列。
虽然中国的一些公司可以生产一些AI芯片，但与英伟达还有很大差距。
所以看到中科院在光计算处理器技术上取得突破后，大家都充满了期待。 大家都希望这款光学处理器能够快速量产，然后我们能够快速缩小与美国AI芯片的差距。 在人工智能领域继续保持全球领先地位。
但至于中科院的这款光计算处理器什么时候能够量产，估计还需要很长一段时间，我们慢慢等待吧。
