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俄勒冈州立大学和贝勒大学的研究人员在减少数据中心和超级计算机中使用的光子芯片的能源消耗方面取得了突破。这一发现非常重要，因为根据美国能源部的数据，一个数据中心每平方英尺的占地面积可以消耗多达50倍于典型办公楼的能源。

数据中心是一个组织的信息技术运营和设备存储、处理和传播数据和应用程序的地方。美国能源部表示，数据中心占美国所有电力使用量的约2%。

根据美国国际贸易委员会的数据，随着数据需求的飙升，数据中心数量迅速增加。在美国，有许多生产和消耗大量数据的公司，包括Facebook、亚马逊、微软和谷歌，共有2600多个数据中心。

俄勒冈州立大学工程学院的John Conley、前俄勒冈州立大学同事Alan Wang（现在在贝勒大学）以及俄勒冈州立大学研究生Wei-Che Hsu、Ben Kupp和Nabila Nujhat的进展涉及一种新的超级节能方法，以补偿降解光子芯片的温度变化。Conley说，这样的芯片“将成为未来数据中心和超级计算机的高速通信骨干”。

光子芯片中的电路使用光子（光的粒子）而不是传统计算机芯片中的电子。以光速运动的光子能够极快地、高效地传输数据。

光子芯片的问题在于，直到现在，它们需要大量能量来保持温度稳定和性能高。然而，王领导的团队已经证明，可以将控制温度所需的能量减少超过100万倍。

“艾伦是光子材料和器件方面的专家，而我的专长是原子层沉积和电子器件，”康利说。“我们能够制作出工作原型，表明温度可以通过栅压控制，这意味着几乎不使用电流。”

目前，王说，光电行业完全依赖称为“热加热器”的组件来微调高速电光器件的工作波长并优化其性能。这些热加热器每个设备消耗几毫瓦的电力。

“考虑到一个典型的LED灯泡使用6到10瓦，这听起来可能不多，”王说。“然而，将这几毫瓦乘以数百万个设备，它们很快就会累加起来，因此当系统扩大并变得更大、更强大时，这种方法面临挑战。”

“我们的方法对地球更加可接受，”康利补充道。“它将有一天使数据中心能够在使用更少能量的情况下继续变得更快、更强大，这样我们就可以访问由机器学习驱动的更强大的应用程序（如ChatGPT），而不会感到内疚。”