硅光子赋能量子计算和光神经网络，助飞计算新时代
在过去二十年间， 绝缘体上硅（SOI）衬底技术一直是硅光子集成电路的重要基石。SOI 不仅助力硅光子在数据中心互连领域获得商业成功，也助推了高速光收发器的大规模应用。
如今，新一代计算市场不断扩张，为了满足更多的需求，许多新兴应用也开始大规模接入硅光子平台及其背后成熟的生态。例如，面向消费者的医疗保健监测设备的传感、基于激光雷达（LiDAR）的图像传感器，以及光学量子计算和光神经网络。
本文将着重介绍基于光子学的新型计算架构，包括光神经网络和量子信息处理。为了满足新应用不断变化的需求，Photonics-SOI 优化衬底的设计以及 Smart-Cut™ 工艺不断演进，以解决大批量制造、良率、成本效益等问题。
终端应用领域及市场趋势推动硅光子的技术发展
具体而言，要将光子应用于经典计算以及量子信息处理，需要高密度的芯片级集成，从而使每单位芯片面积都拥有日益复杂的光学功能。从这个角度而言，诸如 顶层硅均匀性、表面平整度、局部缺陷、晶圆形状等几何参数都需要遵循这些需求。
硅光子用于神经网络
自20世纪70年代末以来，光纤基础设施一直被用于长距离的通信信号传输，因为相比铜基电缆，光纤的带宽容量更大、数据速率更高，且延迟更低。从那时起，高能效光互连就不断渗入重要的电信网络，直至进入数据中心环境中的机架到机架数据链路。
与之极为相似的是， 全光计算（all-optical computing）还可以用来实现更快的计算，而其功率预算仅为传统数字电子计算架构的一小部分。换言之，以通过光来传输数据与计算数据完全不同。现在的数字计算机是基于晶体管的，这是一种高度非线性器件，它可以打开和关闭电子信号，并构成逻辑门的基本构建块。而光子器件（除了激光器和电吸收调制器）通常线性度极高，这意味着其输出与输入成正比关系，就像在模拟域一样。
然而，让计算机能够直接从图像、文本或声音中完成分类任务，且越来越流行的深度学习算法主要依赖线性代数。 通过级联不同级别（stage）的线性集成光子器件，如分束器和马赫-曾德尔（Mach-Zehnder）干涉仪，线性代数能够以更快、更节能的方式运算。这些级即构成了光神经网络 (Optical Neural Network ，ONN) 的相应层。通过这种方式，仅仅依赖从 ONN 一端流向另一端的光，即可完成顺序矩阵的乘法或转置。
硅光子赋能 ONN
硅光子领域目前已具备商用能力，众多的初创企业也随之诞生。麻省理工学院的两家初创企业 Lightmatter 和 Lightelligence 正在开发基于硅光子马赫-曾德尔干涉仪方法的光神经网络加速器。Lightmatter 预计能在不久的将来开售采用这种硅光子芯片的光学加速器板。
图中顶部为由多个用于完成线性代数计算的层组成的神经网络示意图。图中右下为神经网络的光学实现（ONN）利用了级联并互连的定向耦合器、分束器以及马赫-曾德尔干涉仪硅光子器件，这些器件均在 Photonics-SOI 衬底上制造。当光从输入端（激光输入）移动到输出端（光电探测器阵列输出电信号）时，会经过由线性硅光子器件和电路实现的几个层级（stage或layer），这些层级可完成线性代数运算。
硅光子用于量子信息处理
量子技术现在已发展成为一个崭新的应用领域，它利用量子力学原理来解锁全新的功能。在量子力学系统中对信息进行编码，继而处理、存储和传输的可能性，将为不同的技术领域带来巨大突破，例如计算、通信、计量、传感，甚至制造技术。与此同时，众多的量子解决方案初创公司，以及谷歌、IBM、英特尔、微软和东芝等行业巨头们无不齐头并进地大力投资于量子技术。
图为在 200 mm Photonics-SOI 优化衬底上实现的量子非线性硅光子器件光学图像。该器件具有两个线性非耦合跑道型谐振器。第二张图去掉了电路，并叠加显示了被金属覆盖的波导位置。
尽管超导量子计算机在过去的二十年中有所发展，但当系统扩大规模时，超导量子比特（经典数字比特位的量子对应物）之间的连通性仍然是一个挑战。另外，这种系统的工作温度低于 -272°C ，冷却系统以设置并测量量子比特状态所需的仪表装置极其复杂，这也对超导量子计算架构的扩展带来无法忽视的技术障碍。
在所有技术中， 硅光子被认为对工业和商业应用最具吸引力。集成光子学包括了对数千种光子器件的芯片级集成，从而使其能够产生、控制并检测光。绝缘体上硅（SOI）光子集成电路平台提供了相当的架构复杂度来实现量子光子技术，同时具备各种集成可能性，包括在芯片上集成单光子源和纠缠光子源，以及电光相位调制器、滤光器甚至单光子探测器。
正如我们在之前的文章中所讲，硅光子被公认为一项关键技术，主要得益于以下因素：
它可以利用成熟的互补式金属氧化物半导体（CMOS）制造工艺，从而以低成本和高吞吐量实现复杂光电路和系统的商用。
它本质上能与 CMOS 逻辑和数字电路共集成，能够为光电路提供片上电子驱动器和数据处理功能。
硅光子还能够集成其他光子材料，如 SiN 和 III-V 半导体。
也由此可见，绝缘体上硅（SOI）平台可以通过其他材料得到极大的丰富，同时能保持低成本制造、更高吞吐量和功能复杂度的可扩展性等。
最后， 在高级计算方面，集成光子学也逐渐被视为量子信息处理的有效平台。例如，由于光子在室温下具有较长的相干时间，因此在量子密码学中，光子可以作为信息向量，并且它们还能够通过现有的光纤基础设施进行传输。如上图所示，通过时间-能量纠缠实现光子对的量子相关性已经在 SOI 平台上通过硅环和跑道型谐振器得到了证实，再结合在 SOI 波导中可 实现的 足够大的有效光学非线性，发射器的占位面积 也将比非光子源减少几个数量级。
Soitec 的 Photonics-SOI
通过应用已获得专利的 Smart-Cut™ 技术，Soitec 多年来一直在为多个客户提供量产的8英寸和 12 英寸 Photonics-SOI 产品，尤其面向硅光子收发器和数据中心光互连市场。
除了上述基于 Smart-Cut 的 Photonics-SOI 衬底以外，Soitec 还提供将 Smart-Cut SOI 和硅外延再生相结合的 SOI + EPI 技术，该产品面向总厚度仅几微米的顶层硅，目前可用于早期客户样品的开发和小批量生产。此外，Soitec 还可为客户提供 Photonics-SOI 的定制服务。
