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随着摩尔定律的放缓，光子计算作为一种突破传统电子计算能效瓶颈的技术受到了越来越多的关注。光子集成电路（PIC）的设计需要精确的光学仿真来预测光在芯片级波导、调制器和探测器中的传播行为。NVIDIA GPU加速的光学仿真方案通过利用GPU的大规模并行架构，将光子IC的时域有限差分（FDTD）和光束传播法（BPM）仿真速度提升了
随着摩尔定律的放缓，光子计算作为一种突破传统电子计算能效瓶颈的技术受到了越来越多的关注。光子集成电路（PIC）的设计需要精确的光学仿真来预测光在芯片级波导、调制器和探测器中的传播行为。NVIDIA GPU加速的光学仿真方案通过利用GPU的大规模并行架构，将光子IC的时域有限差分（FDTD）和光束传播法（BPM）仿真速度提升了
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随着摩尔定律的放缓，光子计算作为一种突破传统电子计算能效瓶颈的技术受到了越来越多的关注。光子集成电路（PIC）的设计需要精确的光学仿真来预测光在芯片级波导、调制器和探测器中的传播行为。NVIDIA GPU加速的光学仿真方案通过利用GPU的大规模并行架构，将光子IC的时域有限差分（FDTD）和光束传播法（BPM）仿真速度提升了100倍以上。
GPU加速的核心优势在于光学仿真具有天然的数据并行性——不同波长、不同入射角和不同几何参数的光学仿真可以独立并行计算。NVIDIA的cuOptiX库提供了GPU原生的光线追踪和波动光学仿真原语，使光子IC设计团队能够将传统需要数天的全芯片光学仿真缩短到数小时。结合NVIDIA Modulus物理信息神经网络，设计师还可以构建替代模型来近似光学仿真结果，使设计空间探索的速度进一步提升。对于正在开发数据中心光互连、LiDAR和量子计算硬件的团队来说，GPU加速的光学芯片仿真提供了一条缩短光子IC设计周期、加速光计算技术商业化的可行路径。
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