光脑和普通电脑区别

发布网友发布时间：2022-04-29 01:08

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热心网友时间：2022-06-27 04:25

美国哈佛大学的科学家最近宣布，用超低温原子来“冷冻”并控制光线，就能构成光学电脑的“心脏”——*处理器（CPU）。光脑以比传统电子设备快10倍的数据传输速度，一举冲破了硅技术的速度极限。　　这项研究是利用光线代替电子进行信息处理的超速电脑开发方案的重大突破。作为全球“慢光”研究的权威之一，哈佛大学的Lene Hau教授领导的研究小组由于能有效降低光线速度而闻名世界。他们用一种含有超低温钠原子团的设备，把光速由每秒30万千米降低到自行车的正常骑行速度，甚至成功地“冻结”了光线。Hau说，这项技术可用来制作下一代光学电脑的存储设备。　　Hau最新的一个研究项目是直接针对光学电脑的相关技术开发。她通过计算证明，一种称为玻色—爱因斯坦凝聚（BEC）的超低温原子团，可用于光线的“可控连贯数据处理”。在普通物质中，光脉冲的振幅和相位都会逐渐变淡，储存的一切信息随之损坏。而Hau博士的“慢光”实验研究证明，在BEC中光线的这些属性都被保留下来，而这样的设备终有一天能“进化”成光学电脑的CPU。　　随着技术发展，传统电子计算机的体积和速度不断*近理论上限，“集成电路集成度每18个月翻一番”的莫尔定律终将难以为继。不少科学家相信，总有一天光学电脑将凭借其更小的体积、更快的速度，带来一场新的技术*。光脑是由光导纤维与各种光学元件制成的计算机。它不像普通电脑靠电子在线路中的流动来处理信息，而是靠一小束低功率激光进入由反射镜和透镜组成的光回路来进行“思维”的，但同样具有存储、运算和控制等功能。　　计算机的“本领”大小，主要决定于两个因素：一是计算机部件的运行速度；二是它们的排列紧密程度。从这两方面看，光比电优越得多。光子是宇宙中速度最快的东西，每秒达30万公里。电子就不行，它在半导体内的运动速度约每秒60—500公里，最快也不到光速的十分之一。另外，超大型集成电路中，一些片状器件的线脚已达300多只，排列密度受到*。而光束可以相互穿越，互不干扰，这使得科学家能够在极小的空间内开辟很多的信息通道。例如，贝尔实验室的光学转换器就可以做得很小，以致在不到2毫米直径的器件中，可装入2000多个通道。　　从理论上讲，光脑的运算速度比现代的电脑还要快上千倍；其次，光脑器件还有信息量大的优点，一束光可以同时传送数以千计的通道的信息。然而，光脑的制造在理论上和技术上还有许多问题没有解决。作为第一步，科学家利用光脑驱动能量小的特点，把电子转换器同光结合起来，制造一种光与电“杂交”的计算机。　　关于光脑,人们对它也许还很陌生,但制造光脑的尝试,科学界早在上个世纪50年代就开始了,直到80年代后期可以说才有了决定意义的突破.上世纪90年代中期,世界上第一台光脑已由欧共体的英国、法国、比利时、德国、意大利的70多位不同国籍的科学家研制成功. 光脑无需散热　　多数人对电脑的深入原理并没有太深了解，但是当家里的电脑使用时间比较长，或者天气较热的情况光脑2下，机箱中往往就会传来刺耳的噪音。其实让你感到刺耳的噪音也同样在烦恼着计算机科学家们。因为在电脑中，计算机速度越快、效率越高，热量产生越大。高温会阻碍电子元件的工作效率，所以热量的问题就成为“电”脑速度提高的一个无法逾越的障碍。　　“光”是解决这个问题的好办法。首先光是冷的，如果在电脑里用“光”而不是电来传递信息，那么散热的问题就会迎刃而解。同时，使用过宽带上网的人也有体会，接入光纤的宽带远远比接入其他线路的宽带速度要快得多，这也是因为光的速度可以达到每秒钟30万公里，远远比电快。如果使用的是光脑，那么本身就会比电脑快上许多倍。用光的明暗传达信息　　在我们今天使用的电脑不同，流通在电路中的是“电”，通过元件对电流“开”和“关”的控制来表达复杂的信息。而在光脑中取而代之的则是用光来传递信号，光的“明”和“暗”则可以代表信息的传递。当然，首先你必须使得芯片可以发光，而芯片所采用的材料主要是硅，所以科学家们需要得到的是一束硅激光。光脑会是更小的计算机　　日常生活的经验告诉我们，当几束不同颜色的光相遇时，能够相安无事、互不干扰的穿越，这样不同频率的光就可以携带不同的信息在同一条光纤通道中穿过，而电则不行。因此如果我们的“电”脑能够变成光脑，那么当我们同时打开许多窗口玩游戏、听音乐和聊天的时候，甚至让一台计算机同时肩负多种复杂工作的时候，也不会有急剧的速度变慢现象了。　　对于计算机来说，越快代表越聪明，低散热问题，就意味着可以更小。因此，当用上光脑之后，我们才有可能将整个房屋的全部事务委托给一台小盒子那么大的计算机控制，而不是像现在使用穿衣柜一样的一排计算机来管理。我们可能会使用科幻片中带着极高速度自动行驶的汽车来缓解城市交通的压力，而实际控制的也许是个比手掌大不了多少的计算机。 “光脑”渐近　　与叫了几十年的“电脑”相比，“光脑”似乎更时髦，而且充满着科幻色彩。试想，计算机如果以光子传光脑3递信息，即使光线相交也互不影响，而速度却至少提高三个数量级，突破电子逻辑门开关的速度极限。那时，我们再也没有金属导线的高延迟，没有令人头疼的高发热量，计算机更小更快、传输信息量更大……诸多优越性背后的技术支撑是硅光电子学。　　英特尔将硅光电子学作为其战略性技术开展研究，并多次公开发表最新研究成果。2008年年底，英特尔在《自然》上发表了在光电探测器方面的新突破，让“光脑”再激千层浪，我们多久可以拥有它，五年、十年还是更久？一时间，“光脑”话题再度升温。尽管完全“光脑”还不可行，但作为第一步，我们已经看到科学家把电子转换器同光结合起来，制造出光与电混合的新一代计算机的曙光。为何钟情硅光子　　硅光子学唤起了太多人的热情。硅光子学既是半导体光子学中的新兴研究课题，也在发展中逐渐成为物理学、材料学、计算科学、通信学等多学科综合的一门交叉学科。硅光电子学专门研究在硅及硅基异质结材料中的光子行为和规律，并且非常注重硅光子器件。成熟的硅工艺为硅光子学提供了坚实的技术支持，加速了硅光子学的形成和发展。　　一方面是现代微电子产业的基石——硅基半导体的发展接近极限，以英特尔为代表的半导体厂商都在寻找并引入高K新材料，以实现延长基于硅的摩尔定律的寿命；而另一方面，光电子技术作为一项快速发展且前景光明的技术，吸引众多国内外专家学者的关注，他们致力于将光子技术和微电子技术结合起来。　　硅光子器件将是继集成电路之后最有应用前景的实用元器件，这一创新将在后硅材料时代引领技术*。我国著名的硅光子学研究专家、中科院半导体研究所集成光电子学国家重点实验室研究员余金中指出，成熟的硅光子学将在信息领域和社会生活中起到重要作用，特别是推动光计算发展。在未来十几年重点攻关后，在信息功能材料及器件、传感器网络及智能信息处理、激光技术、纳米研究等项目推进中，硅光子学具有广阔发展空间。　　发展硅基光子科学和技术的意义是如此重大，这就不难理解为何有一定科研实力的国家都把这一学科作为长远的技术发展目标，这以美国最为突出。我国的863计划、973计划，也都把硅基光电子研究的相关课题列入计划，中国科学院微电子研究所、中国科学院半导体研究所光电子研究发展中心、浙江大学硅材料国家重点实验室、吉林大学集成光电子国家重点实验室等领先研究性机构，都在这一前瞻性研究的硅基材料、器件实用化等方面取得了突出成果。成本是个大问题　　我们期待硅光子技术突破，主要就是要解决提高传输速度的问题，尤其是进入单芯片万亿次计算时代后，这个问题就更加突出，与万亿次计算相匹配的还应该有万亿次通信。这个问题在未来的高性能计算领域同样存在，计算机需要找到一种更快的方法，以便在芯片内部及芯片之间传送大量数据，业界把突破通信瓶颈的希望寄托在硅光子通信上。　　我们对“高带宽、低延迟”的期待可以从光纤谈起。目前，长距离传输由光纤通信实现，主要是城域和长距离传输，长度约是0.1km～80km。机架到机架也开始采用光纤传输，长度约是1m～100m。而从板卡到板卡、芯片到芯片，采取的还是导线传输。目前硅光子学研究就是要把光传输从长距离向超短距离传输扩展。　　从目前发展情况来看，持续改进的技术只是问题的一个方面，另一个重要问题是成本。举例来说，以铜导线连接为例，每年需要连接的器件数量在数十亿以上，对光模块的需求量非常大。而目前，多数光子器件都采用砷化镓和磷化铟之类的特殊半导*造，成本过于高昂、处理与封装也十分复杂，很难用于单台计算机甚至本地网络。英特尔院士兼光子学技术实验室总监Mario Paniccia在接受记者采访时说：“我们要把光通信技术的优势带到芯片级平台上，不只要有技术，还要把这个技术做到低成本，这样才可能把技术规模化，这是我们研究的推动力。” 　　Mario Paniccia说的这项技术就是硅光电子学，其愿景是要研究使用廉价、制造工艺简单的硅作为基础材料开发光子器件，并在现有的晶圆工厂中，采用标准的批量生产的硅制造技术来实现。这样带来的优势就是能为光通信带来规模经济效应。英特尔在开展这项研究的数年来取得了一系列成果，尤其是从2005年开始，逐渐进入了成果收获期。一举两得的选择　　硅光子学从研究到最终产业化，是一项系统工程，英特尔把通过光传输方式收发数据的过程分解为以下步骤来实现：一是先解决光源问题，就是生成光束的激光器，要能发出连续光；二是解决传输路径问题，就是光波导，就如同让光在硅平台上传播的高速公路网络；三是光调制器，把光束分成代表数字0和1的开/关信号，光的变化就携带了传输信息；四是光探测器，光传输到目的地后，需要有光探测器探测到脉冲光信号，把附加在光上面的信息下载下来，重新转换成电信号。　　在这些技术问题都解决了之后，就是考虑生产与产业化的问题了，即实现低成本封装和CMOS工艺批量制造。现在基于硅的制造工艺已经非常成熟，这能够实现低成本的大规模生产。而根据不同的应用需求，我们还可以像搭积木一样，对这些模块进行组合，以实现不同的功能。