斯坦福納米和量子光學實驗室設計、制造并測試了一些極小的光學設備，它們只有幾微米甚至更小，能用在高速通信和量子計算上。這些開創(chuàng)性的棱柱狀設備能分離出不同波長的光，并控制它們到前所未有的地步。研究人員希望使用這種技術的計算機，在處理大量圖像及視頻流時能更有效。

這一研究表明：在不久的將來我們可以用光代替電來傳送數(shù)據(jù)，讓計算機更有效率、速度更快、更可靠。但是，這和我們有什么關系？

為什么要光學計算機？

高中的物理告訴我們，沿著導線傳播的信號最終會逐漸減弱，直至消失。這種情況在計算機中同樣存在，計算機內(nèi)部的組件，甚至整個數(shù)據(jù)中心都是通過銅線連接在一起的，而據(jù)統(tǒng)計，供給電腦的80%電量會損耗在銅線上。

如今眼前就有一個解決方案。“如果你能夠用光取代現(xiàn)行的電，就能大幅降低能源消耗，提高運行速度” ，研究的負責人，電氣工程學教授Jelena Vuckovic說道。

光能夠攜帶比電纜多得多的數(shù)據(jù)，同時傳輸光子需要的能量比電能要少。光纖網(wǎng)絡就是利用了這個原理，而將來可能會取代WiFi的LiFi也是。“能量耗損是最大的瓶頸” ，Vuckovic說道，“增加處理器運行速度，就會產(chǎn)生更多的熱量，這就對運行速度有了限制。我們有必要做出改變?！?/span>

隨著電纜越來越細，信號頻率越來越高，從某種意義上說，存在限制數(shù)據(jù)傳輸速度的屏障，因為產(chǎn)生的過多的熱量最終可能會燒毀處理器。光學計算就不存在這個問題，銅導線能夠以每秒20千兆的速度傳輸數(shù)據(jù)，而基于光學的卻沒有上限。

這一研究有何意義？

想要實現(xiàn)光學計算機，要解決三大問題：

一，要找到將電信號轉(zhuǎn)為光信號的方法，例如激光，可以將比特流轉(zhuǎn)化為脈沖波束。二，解決光信號在不同端點處的定向傳送問題。三，如何將到達目的地的光信號重新轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?，這點可以通過高速光電探測器來實現(xiàn)。

上述的第一個和第三個問題已經(jīng)由納米和量子光學實驗室解決了，斯坦福大學的新研究是最后一片拼圖，有了它該團隊就能用任何光纖連接器、路由器、以及必要的樞紐組成一個復雜的，基于芯片的光信號傳輸網(wǎng)絡。

“當然，我們還需要將這幾個部分與處理器整合在一起，現(xiàn)在我們還沒有開始做”，Vuckovic說，“但是我樂觀地認為，五年左右我們就能做到了?！?/p>

這一研究如何實現(xiàn)？

這一新型的棱柱狀設備被稱為“光鏈路”。這一薄薄的硅芯片只有8微米長（百萬分之八米），上面刻著類似條形碼的納米級蝕刻圖案。不同于以往納米光學研究員刻畫的簡單的幾何圖形，光鏈路上的復雜圖案是由算法產(chǎn)生的，而且設計時間僅有15分鐘。

該算法最初由實驗室的學生Jesse Lu基于凸優(yōu)化理念編寫，它是一個通用的術語，指稱多種局部優(yōu)化技術，包括金融，航空航天，網(wǎng)絡流量及大型電子電路等領域的優(yōu)化。

“最初的想法是求出一個‘目標函數(shù)’，用單個數(shù)字作為描述優(yōu)化對象的‘健康指數(shù)’”， Alex Piggott解釋道，“我們致力于減小這個目標函數(shù)的值，一旦我們做到了，我們就找到了最佳的優(yōu)化方案?！?/p>

優(yōu)化算法允許研究人員設計并制造光鏈路，利用光在不同介質(zhì)中傳播，會有不同的傳播與反射方式的特性。項目的初期，算法經(jīng)過簡化僅考慮硅介質(zhì)的存在。為了取得研究人員期望的結(jié)果，算法對棱鏡的表面進行了數(shù)百次的微調(diào)，目的就是獲得準確的輸出光源。

最新的論文顯示，這樣的芯片制造出來后經(jīng)測是可以正常工作的。將1300納米及1550納米的光線投身向新型芯片，結(jié)果芯片上的條形碼圖案將兩種光引向另了不同的方向。這意味著，我們離光學計算機又進了一步。

未來會如何？

一些學者在探索更復雜的波段組合。歐洲的Phoxtrot項目的主要工作是對光束進行引導，通過嵌入微鏡的方法解決轉(zhuǎn)角問題；其他一些人設想將原子級別的芯片與石墨烯等材料結(jié)合，讓芯片速度更快更有效。

谷歌和微軟也在嘗試在處理器中使用光線，這就是所謂的量子計算，它還處于萌芽狀態(tài)，但競爭激烈，也預示著更加顯著的進步。

計算機中數(shù)據(jù)鏈接速度更快，對亞馬遜、Facebook等擁有大型數(shù)據(jù)中心的公司來說非常有吸引力。“在不久的將來，也許圖像處理等也會得益于光學元件的使用”， Jelena Vuckovic說道?！斑€有模式識別，所有這些問題，都會在建立光學計算機后，變得更容易解決。”

這一研究對計算機的提速不是那么立竿見影，但真正的光學計算離我們也不遠了。但它到底與我們有什么關系呢？也許是下片速度更快吧。

vai fc

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