Maaari Bang Panatilihin ng Photonics ang Batas ni Moore?

Ang batas ni Moore ay nagtatakda na ang bilang ng mga transistor sa isang integrated circuit ay tataas nang humigit-kumulang tuwing dalawang taon, kasabay ng kapangyarihan ng computer. Ang prinsipyong ito ay halos tama mula pa noong 1965. Gayunpaman, maaaring ipalagay na si Gordon E. Moore, ang co‑founder ng Intel (INTC ), ay hindi kailanman inisip na maaabot ng mga chip ang kanilang limitasyon sa miniaturisasyon, na magdudulot ng pag‑urong ng kapangyarihan ng pagkompyut.

Sa kabutihang palad, isang pangkat ng mga inhinyero mula sa University of California ang nakabuo ng isang bagong pamamaraan na gumagamit ng photonics upang magbigay ng mas maraming kapangyarihan sa pagkompyut nang hindi isinasakripisyo ang laki. Narito ang mga dapat mong malaman.

Paliitin Nila

Ang mundo ay nagsusumikap na paliitin ang mga computer mula nang ito’y imbento. Maaaring maalala ng ilan sa inyong mga lolo’t lola ang panahon kung kailan ang mga computer ay nangangailangan ng buong silid at maraming tao upang patakbuhin. Ngayon, ang inyong smartwatch ay nagbibigay ng mas maraming kapangyarihan sa pagkompyut kaysa sa mga higanteng iyon, at iyon ay panimulang bahagi lamang ng microcomputing. Ang paglalakbay mula sa isang buong silid patungo sa kasalukuyang microelectronics ay isang kapanapanabik na paglalakbay, puno ng eksperimento, pagtuklas, at kung minsan ay kabiguan.

Pisikal at Gastos na Limitasyon

Kapansin‑panuri, may puntong nagiging napakamahal ang paggawa ng ganitong mikroskopikong mga bahagi. Ayon sa karamihan ng mga mananaliksik, narating na ng merkado ang puntong ito. Dagdag pa rito, ang mga pag‑angat sa pagkompyut ay hindi naaayon sa batas ni Moore dahil ang mas maliliit na chip ay hindi makapagbigay ng kapangyarihan sa pagkompyut na proporsyonal sa kanilang mas malalaking katapat.

Bilang resulta, lumalawak ang agwat sa pagitan ng magagamit na kapangyarihan sa pagkompyut at ng kinakailangan, na nagdudulot sa ilang kilalang manlalaro sa merkado, tulad ng CEO ng Nvidia (NVDA ) na si Jensen Huang, na magsabi na patay na ang batas ni Moore, at itinuturing ang mga application‑specific processor bilang hinaharap.

Kailangan para sa Mataas na Kapangyarihan na Computer

Ang biglaang pag‑unlad ng artificial intelligence at mga sistema ng machine learning ay nagtaas ng pangangailangan para sa makapangyarihang pagkompyut at mga cloud platform. Ang mga pangangailangang ito ay humigit na lampas sa disenyo ng chip pagdating sa pagganap, na lumilikha ng bottleneck sa sektor ng AI development na humahadlang sa inobasyon. Ngayon, nagsisimula na ang karera upang magbigay ng solusyon na makasabay sa pangangailangan ng mga makabagong high‑powered computer at AI system.

Mga Solusyon sa Kapangyarihan ng Pagkompyut

Naniniwala ang ilang analyst na isang solusyon ay lumikha ng mga espesyal na chip na may lohika at pagproseso sa iisang chip. Ang pamamaraang ito ay nakakatulong upang mabawasan ang latency at paggamit ng enerhiya at nagpapabuti ng pagganap. Gayunpaman, ang mga limitasyon sa pagkompyut ay patuloy na nagiging hadlang lalo na kapag tinatalakay ang napakalaking pangangailangan ng data para sa AI.

Memory Computing

Isa pang solusyon na nagpapasigla sa mga mananaliksik ay ang memory computing. Ang metodong ito ng imbakan ay gumagamit ng mabilis na RAM imbis na umiikot na hard drive. Partikular, ang RAM mula sa isang network ng mga computer ay inaayos gamit ang middleware software upang patakbuhin ang memory nang sabay‑sabayan. Ang metodong ito ay 5000x mas mabilis kaysa sa tradisyunal na mga pamamaraan ngunit hindi pa rin kayang tumugma sa batas ni Moore.

Photonics

Ang photonics ay isa pang pamamaraan ng mataas na kapangyarihan sa pagkompyut na kinagigiliwan ng mga mananaliksik. Ang photonics ay gumagana sa pamamagitan ng pagtuklas ng mga alon ng liwanag gamit ang electronics. Ang agham ay umiikot sa paglikha at pagkontrol ng liwanag habang ito ay dumadaan sa isang matrix ng programmable optical weights.

Ang mga timbang na ito ay nag-iintegrate ng 2D array ng non‑volatile optical modulators na nagpapahintulot dito na magsagawa ng linear transformation sa isang vector ng optical inputs. Ang estratehiyang ito ay nagbibigay ng mas mabilis na switching speed kumpara sa mga RAM computing method.

Kasalukuyang Limitasyon sa Photonics

Ilahad ng ilang kahinaan ng photonics sa pagkompyut ay ang kasalukuyang mga sistema ay maaaring muling isulat lamang nang humigit‑kumulang 1000x. Ang limitadong buhay na ito ay nagiging magastos na opsyon. Dagdag pa rito, ang optical weights ay may mababang storage density at ang programming ay mas mabagal kaysa sa tradisyunal na mga chip.

Ang mga photonic computing system ay dumarating sa iba’t ibang anyo at disenyo. Gayunpaman, ang mga sistemang ito ay nangangailangan ng espesyal na proseso ng paggawa na mas mahal kaysa sa kanilang mga katapat. Sa kabila ng mga limitasyong ito, naniniwala ang maraming mananaliksik na ang photonics ang hinaharap ng pagkompyut at ang batas ni Wright ang susi sa pagpapatupad nito.

Batas ni Wright

Mayroon ding batas ni Wright, na magpapatuloy na gumanap ng papel sa ating kakayahang paunlarin ang mga semiconductor. Ang batas na ito ay isang prinsipyo sa paggawa na inilahad ng aeronautical engineer na si Theodore Paul Wright. Habang nagtatrabaho sa isang planta ng paggawa ng eroplano, napansin niya na ang pangangailangan sa paggawa ay bumaba ng 15% habang ang mga proseso ng paggawa ay humuhusay, kahit na tumataas ang antas ng produksyon.

Nagmula ang mga pagtitipid sa gastos mula sa pinahusay na mga proseso, teknolohiya, recovery system, at iba pang mga pag‑upgrade na ginawa sa panahon ng produksyon. Dahil dito, maraming analyst ang naniniwala na ang batas ni Wright ay makakatulong upang gawing mas magagamit at mas mura ang photonics sa hinaharap.

Makikita mo na ang Batas ni Wright ay naipapatupad na sa sektor ng AI. Ilang taon na ang nakalipas, imposibleng ma‑access o magpatakbo ng isang AI system ang karaniwang tao. Ang paggawa ng mga AI model, pamamahala, at pag‑upgrade nito ay napakamahal. Dagdag pa rito, walang nakalikha ng maaasahang paraan para makipag‑ugnayan ang AI sa mga tao.

Gayunpaman, mula nang lumabas ang mga programang tulad ng ChatGPT sa merkado, sinuman ay maaaring gumamit ng mga makapangyarihang tool na ito upang mapabuti ang kanilang kahusayan at pagkamalikhain. Ang mga sistemang ito ay nag‑integrate ng malalaking language model na nagpapadali sa sinuman na patakbuhin ang mga ito mula sa simpleng chat prompt. Ang pag‑unlad na ito ay nag‑tulak sa pag‑adopt ng AI nang lubos, na nagdulot ng kasalukuyang kakulangan sa kapangyarihan sa pagkompyut.

Pag-aaral sa Photonics

Ang pag-aaral “Pinag‑ugnay na hindi‑reciprocal na magneto‑optics na may napakataas na tibay para sa photonic in‑memory computing”¹ na inilathala sa journal na Nature Photonics ay nagbubunyag ng bagong pamamaraan ng optical computing na maaaring mag‑rebolusyon sa merkado. Ang pag-aaral ay sumisid sa detalyadong pag‑encode ng optical weights para sa in‑memory photonic computing.

Pinagmulan – Nature

Pinili ng mga mananaliksik na gumamit ng magneto‑optic memory cells at isang resonance‑based photonic architecture upang makamit ang kanilang mga layunin sa pagkompyut. Ang estratehiya ay nakasalalay sa non‑reciprocal phase shift sa mga magneto‑optical material bilang paraan upang ipatupad ang photonic in‑memory computing.

Isang bagong mathematical model ang nagbigay-daan sa koponan upang subukan ang mga magneto‑optical material. Natuklasan nila na ang cerium‑substituted yttrium iron garnet (YIG) ay nagpapahintulot sa kanila na gamitin ang isang panlabas na magnetic field upang kontrolin ang pag‑propagate ng liwanag. Ang kontroladong liwanag ay maaaring gamitin upang magsagawa ng mga kalkulasyon.

Ipinakita ng pag-aaral kung paano maaaring mag‑imbak ng data ang maliliit na magnet nang epektibo at ma‑access ito nang napakabilis.

Ang proseso ng pag‑encode ng mga magnet ay ginagawa sa pamamagitan ng pagtatakda ng lakas ng magnetic domain ng yunit. Upang patakbuhin ang aparato, kailangang i‑convert ang mga elektronikong signal papunta sa optical domain gamit ang electro‑optic (E/O) modulators para sa programming at imbakan. Mula roon, ang Balanced photodetectors (BPDs) ay nagko‑convert ng differential optical signal pabalik sa electrical signal upang maproseso ito ng CMOS logic kasama ang SRAM.

Pagsubok sa Photonics

Upang subukan ang kanilang non‑volatile magneto‑optical memory cell, nag‑setup ang mananaliksik ng iba’t ibang pamamaraan. Sinimulan nila sa isang 2‑bit electrical input na nagbigay-daan upang makamit ang dalawang positibo at dalawang negatibong optical weights. Mula roon, in‑manipula ang magnetic field upang subaybayan ang mga pagbabago.

Cerium‑substituted Yttrium Iron Garnet (YIG),

Isang 500‑nm‑thick single‑crystalline YIG ang nilikha sa laboratoryo gamit ang radio frequency sputtering method sa 750 °C para sa yugto ng pagsubok. Partikular, nagpasya ang koponan na gumamit ng wafer na may ring radius na 35 µm. Dinagdag din ang 10‑nm‑thin silicon oxide layer bilang paraan upang paghiwalayin ang silicon layer mula sa Ce: YIG layer.

Programming ng Photonics

Ang pag‑program ng estado ng memory cell ay nangangailangan ng radial in‑plane magnetic field na ibinibigay ng integrated gold electromagnet. Ang sistema ay maaaring elektronikong sukatin ang mga pagbabago sa optical loss depende sa direksyon at magnetic field na inilalapat sa pamamagitan ng ferromagnetic thin film.

Ang ayos na ito ay lumilikha ng programmable, non‑volatile magnetic field, na nagpapahintulot sa mga inhinyero na mag‑induce ng non‑reciprocal optical phase shift sa memory cell. Kapansin‑panuri, idinokumento ng pag-aaral ang parehong clockwise (CW) at counterclockwise (CCW) mode ng isang micro‑ring resonator bilang paraan upang i‑program at i‑access ang computational data.

Siklo ng Buhay ng Photonics

Ang pagsubok sa lifecycle ng memory ay isa pang hakbang. Nag‑program ang koponan ng arbitrary function generator na nag‑cycle sa pagitan ng write at erase pulses bilang bahagi ng kanilang pamamaraan. Ang sistema ay in‑adjust sa rate na 10 kHz. Gumamit ang mga inhinyero ng amplitude na ±5 V at pulse width na 500 ns upang tularan ang totoong pag‑rewrite. Ang mga resulta ay nakamamanghang.

Resulta ng Photonics

Ipinakita ng mga resulta ng pagsubok kung paano maaaring baguhin magpakailanman ng bagong metodong photonics ang pagkompyut. Una, ang bagong sistema ay nagpakita ng halos walang hangganang kakayahan sa pag‑rewrite. Partikular, naabot ang 2.4B programming cycles.

Dagdag pa rito, natuklasan ng mga inhinyero na ang paggamit ng non‑reciprocal phase shifts sa magneto‑optic material ay nagpapahintulot na ito ay ma‑program nang deterministic, mabilis, at epektibo. Ipinakita ng datos na ang bilis ng programming na ~1 GHz ay posible. Bukod dito, naabot ng koponan ang non‑volatility, multi‑level encoding na lagpas sa kasalukuyang mga pamamaraan. Dahil dito, maaaring mag‑rebolusyon ang pananaliksik na ito sa merkado ng computer sa hinaharap.

Mga Benepisyo ng Photonics

Maraming benepisyo ang nag‑gagawang game changer ang pag-aaral sa photonics. Una, ang bagong sistema ay maaaring magsagawa ng komplikadong operasyon na nangangailangan ng napakalaking kapangyarihan sa pagkompyut. Ang mga sistemang ito ay perpekto para sa AI at ML na operasyon na nangangailangan ng matrix‑vector multiplication at iba pang advanced na agham.

Mas Mababang Latency

Natuklasan ng mga siyentipiko na ang photonics ay nagbibigay ng mas mataas na bilis kumpara sa tradisyunal na mga opsyon. Ipinakita ng yugto ng pagsubok ang 1 ns memory access. Ang rate na ito ay 100x mas mabilis kaysa sa mga naunang photonics device, na nagbubukas ng pinto para sa bagong antas ng inobasyon.

Mas Mababang Konsumo ng Enerhiya

Ang kahusayan sa enerhiya ay isa pang benepisyo na dinadala ng photonics system sa merkado. Ang sistemang ito ay maaaring mag‑reprogram at mag‑access ng memory sa bahagyang bahagi lamang ng power requirement ng ibang opsyon. Naitala ng koponan ang kahusayan na 143 fJ per bit, na naglalagay sa pangangailangan ng bagong sistema sa 1/10 ng ibang photonics option.

Reprogrammable

Isa sa pinakamalaking kalamangan ng photonics research ay ang pag‑reveal na ang mga device na ito ay may halos walang katapusang re‑programming cycle. Walang ibang storage option sa pagkompyut ang nagbibigay sa mga gumagamit ng kakayahang muling isulat ang data ng +2Bx. Dahil dito, maaaring magkaroon ng malaking epekto ang siyentipikong pananaliksik na ito sa mga data center.

Mga Mananaliksik sa Photonics

Ang photonics research ay pinamunuan nina Santa Barbara, John Bowers, at Galan Moody.  Sina Paolo Pintus, Nathan Youngblood, Yuya Shoji, at Mario Dumont ay gumanap din ng mahahalagang papel sa pananaliksik at pag‑develop ng photonics system. Ngayon, ang koponan ay maghahanap upang palawakin ang kanilang pananaliksik sa iba pang mga materyales upang mahanap ang pinakamahusay na opsyon para sa pag‑papaandar ng AI revolution ng bukas.

Mga Kumpanya na Maaaring Makikinabang mula sa Photonics Research

Mayroong iba’t ibang kumpanya na maaaring gamitin ang pananaliksik na ito upang mapabuti ang kanilang mga produkto at serbisyo. Ang mga cloud computing network at data center ay dalawang halatang sektor na makakakita ng malaking pag‑taas sa kita kung ma‑implement nila ang teknolohiyang ito. Narito ang isang kumpanya na perpektong nakaposisyon upang samantalahin ang impormasyong ito.

Snowflake

Snowflake (SNOW ) ay pumasok sa cloud computing market noong 2012. Nakabase ito sa Montana at co‑founded nina Benoît Dageville, Thierry Cruanes, at Marcin Żukowski upang magbigay ng high‑performance cloud computing sa merkado. Ngayon, ang Snowflake ay may mahalagang papel sa pagpapahintulot sa mga kumpanya na mag‑store, mag‑migrate, at mag‑process ng data sa cloud.

Tinitingnan ng marami ang Snowflake bilang isang top stock pick dahil sa kanilang pangako sa inobasyon, cutting‑edge services, at positioning. Kamakailan lamang, nakakuha ng headlines ang kumpanya dahil sa kanilang One Million Minds + One Platform initiative na naglalayong i‑upskill ang milyun‑milyong manggagawa sa AI by 2029.

Ang Snowflake ay isa sa mga pinaka‑reputable na pangalan sa cloud computing sector. Sa kasalukuyan, ito ay humahawak ng +4.2B queries araw‑araw at may +10,000 customers, kabilang ang 800 kumpanya na napabilang sa Forbes list. Ang suporta at base ng customer na ito ay maaaring mag‑dulot ng interes sa mga shares ng kumpanya.

Kung ma‑implement ng Snowflake ang photonics storage system sa isang data center, maaari silang makakita ng napakalaking ROI. Ang system ay kukuha ng mas kaunting espasyo, mangangailangan ng mas kaunting enerhiya, at mag‑produce ng napakababang init. Dagdag pa rito, magkakaroon sila ng walang limitasyong rewrite lifespan habang nagbibigay ng mas mababang latency sa kanilang mga kliyente. Sa pag‑balik, maaaring tumaas ang kita.

Photonics – paggamit ng Liwanag upang Dalhin ang Pagkompyut sa Susunod na Antas

Ang photonics ay maaaring maging sagot na kailangan ng mundo upang i‑unlock ang isang bagong antas ng pag‑unawa sa pagkompyut. Ang teknolohiyang ito ay nag‑aalok ng longevity at sustainability na hinahanap ng mga inhinyero ngayon. Dahil dito, marami ang nakikita ang pananaliksik na ito bilang mahalaga sa AI movement. Lahat ng mga salik na ito ay nangangahulugang ang Photonics computing movement ay nasa tamang oras.

Alamin ang iba pang mga cool na computing project dito.

Reference ng Pag-aaral:

^{1. Pintus, P., Dumont, M., Shah, V., et al. (2025). Pinag‑ugnay na hindi‑reciprocal na magneto‑optics na may napakataas na tibay para sa photonic in‑memory computing. Nature Photonics, 19(1), 54–62. https://doi.org/10.1038/s41566-024-01549-1}