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도쿄공대·요코하마·AIST·PETRA, DSP 축소로 200Gbps PAM4 실리콘 포토닉 변조기 달성

SemiEngineering · 2026.10.26 05:49 · 원문 사이트
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홈 기술 논문 2026년 10월 25일 - 작성자: 기술 논문 링크 도쿄 과학대학, 요코하마 국립대학, 산업기술종합연구소(AIST), 광자전자기술연구협회(PETRA)의 연구원들은 “내장형 EO 등화기를 활용한 저전압 슬로우라이트 실리콘 변조기를 위한 DSP 감소”라는 제목의 기술 논문을 발표했다. 요약 발췌: “인공지능 데이터 센터를 위한 다중 테라비트/초(Tb/s) 광 인터커넥트는 고속, 에너지 효율적이며 컴팩트한 트랜시버를 필요로 한다. 그러나 기존의 실리콘 마하젠더 변조기는 낮은 변조 효율과 일반적으로 수 밀리미터에 달하는 큰 물리적 크기로 인해 근본적인 한계에 부딪혀 있으며, 이는 100Gb/s 이상의 데이터 레이트를 달성하기 위해 고전압 구동기와 전력 집약적인 디지털 신호 처리(DSP)를 필요로 한다. 본 연구에서는 내장형 전기광학(Electro-Optic, EO) 등화기를 통해 대역폭-효율성 트레이드오프를 극복하는 실리콘 광자 결정 도파관 슬로우라이트 변조기를 제시한다.” 기술 논문을 여기서 확인하십시오. 2026년 10월 Kawahara, K., Tsuchizawa, T., Yamamoto, N. et al. Reduced-DSP 200G/λ low-voltage slow-light silicon modulator enabled by built-in EO equalizer. Nat Commun 17, 10446 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-78128-1. - 실리콘 광변조기가 200Gb/s PAM4 달성, DSP 감소 (도쿄 과학대학, 요코하마, AIST, PETRA) 2026년 10월 25일 by 기술 논문 링크 - 보안 인식 레이어 매핑이 3D 컴퓨트인메모리의 결함 취약성 감소 (애리조나 주립대학교, 메릴랜드 대학교) 2026년 10월 25일 by 기술 논문 링크 - 신경망이 3nm 나노시트 SPICE 시뮬레이션 속도 향상 (뮌헨 공과대학) 2026년 10월 25일 by 기술 논문 링크 - 에이전트 AI가 이종 칩 및 인터커넥트 아키텍처 탐색 (애리조나 국립연구소, 일리노이 대학교 어배너-섐페인) 2026년 10월 19일 by 기술 논문 링크 - 나노전자기계식 스위치가 더 효율적인 임베디드 DRAM 목표 (캘리포니아 대학교 버클리, 삼성, 인텔) 2026년 10월 18일 by 기술 논문 링크 AI 에이전트를 사용하여 생산성을 10배 향상시키는 방법. 작성자: 에드 스펠링 AI 워크로드는 자동차 센서를 더 강하게 밀어붙이며, 엔지니어들이 안전 중요 시스템의 신뢰 기간을 어떻게 재고해야 하는지 재고하도록 강요하고 있다. AI 및 그 지원 기술에 대한 자금充裕; 80개 스타트업이 60억 달러 이상 조달. 작성자: 제시 올런 DAC의 주요 화제; CHIPS Act 자금; 중국의 임머전 DUV; UMC 확장; SIA의 산업 현황; DRAM 부족; 실적; PCB 설계 자격증 프로그램; IBM의 양자 우위; AI 보안 동맹; 외국 로봇 금지. 작성자: SE 스태프 한국, AI에 올인; 새로운 드레스덴 파워 파브; 인텔 확장; GM, 메모리 공급 확보; AI 전력 관리 자금; 성숙 노드 파운드리 용량; 300mm 파브 장비; 맥킨지의 전략적 IC 공급망 지도; 보안 위협; AI 번아웃. 2D 터널 FET; 인메모리 광 컴퓨팅; 인도의 134억 달러 Semicon 2.0; SEMICON 대만; PCIe 6/7 테스트; 미디어텍 계약; 300mm 실리콘 포토닉스; InP 확장; 희토류 재활용을 위한 7500만 달러; GF PDKs; 게인 셀 RAM; 엣지 AI 개발자 도구; 이종 HBM; SDV 내 안전한 AI. 람 리서치와 ASE 확장; 데이터 센터 변화; CPO 시스템 아키텍처 이니셔티브; 2D 트랜지스터 인터페이스 솔루션; USENIX 하드웨어 보안; 특허 소송; 이미지 센서; 프로그래머블 AI 멤리스터; 엔비디아의 새로운 계획; 실적; 티어 IV의 L4 자율주행 칩. AI 클러스터가 랙 규모 한계를 넘어섬에 따라, 광 인터커넥트와 회로 스위칭은 데이터 센터의 확장 방식을 재편하고 있다. 작성자: 브라이언 모이어 - 스폰서 - 뉴스레터 구독 2.5D 5G 고급 패키징 AI AMD ANSYS 애플 애플드 머티리얼스 ARM 아테리스 자동차 비즈니스 Cadence 칩렛 DRAM EDA EUV GlobalFoundries 구글 IBM imec 인피니온 인텔 사물인터넷(IoT) 지식재산(IP) Keysight 램 리서치 머신러닝 메모리 멘토 멘토 그래픽스 MIT 엔비디아 엔엑스피 퀄컴 람버스 삼성 보안 SEMI Siemens Siemens EDA Synopsys 테스트 TSMC 검증 - Servchip 온 칩 산업 주간 리뷰 - 파트리스 카낙: 왜 열이 점점 더 큰 칩 설계 문제가 되고 있는가 - 에디 황: 자동차의 DFT(시험용 설계) - 리시 부산: 칩렛과 광학 분야에서 저온 납땜이 갑자기 중요한 이유는? - 브라이언 피어시: 전자공학자를 위한 광학 기초: 전자책 - NEGA: 산업용 응용을 위한 인공지능 - Erictc: 반도체 엔지니어를 위한 고급 패키징 기초: 전자책 - 올리버 리: 전자공학자를 위한 광학 기초: 전자책 - 론 라발레: 직관과 인공지능 - 리즈 앨런: 멀티 에이전트 AI 시스템은 지휘자 없는 오케스트라처럼 작동해야 한다 - 사이먼 데이드만: 멀티 에이전트 AI 시스템은 지휘자 없는 오케스트라처럼 작동해야 한다 - 벤 자리우: 서브-2nm 공정에서의 프로세스 재정의 - 로마 하비: 칩 산업 기술 논문 요약: 9월 8일 - 론 라발레: 명세서에서 형식 속성으로 - delli: 칩 보안이 체크박스 준수에서 지속적 방어 수단으로 이동 - mark holdaway: 명세서에서 형식 속성으로 - Viska Clanella Nugroho: 모든 AI 데이터센터 인터커넥트는 5년 내에 광학이 될 것이다 - 톰 카치올라스: AI: 칩 보안의 친구이자 적 - Alex @ APIVALE: 칩 산업 주간 리뷰 - 맷 베일리: AI가 IP 플레이북을 다시 쓰고 있다 - 맷 베일리: AI 모델이 결함 검사 및 검토를 변화시키지만 확장성에는 실패할 수 있다 - 알렉시스 R. 웨어: 모바일에서의 신경망 모델 양자화 - Zack63: 변화는 어렵다 - Yağız Boz: EDA/SIP 매출 12.7% 증가; 아시아태평양 지역이 다시 맹활약 - 무루가벨 가네산: 임원 전망: 에이전틱 AI가 칩 설계에 미치는 영향 - F. 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Home TECHNICAL PAPERS October 25th, 2026 - By: Technical Paper Link Researchers from Institute of Science Tokyo, Yokohama National University, AIST, and Photonics Electronics Technology Research Association (PETRA) published a technical paper titled “Reduced-DSP 200G/λ Low-Voltage Slow-Light Silicon Modulator Enabled by Built-In EO Equalizer.” Abstract Excerpt: “Multi-Tb/s optical interconnects for artificial intelligence data centers necessitate high-speed, energy-efficient, and compact transceivers. However, conventional silicon Mach-Zehnder modulators are fundamentally limited by low modulation efficiency and large physical dimensions that typically extend several millimeters, requiring high-swing drivers and power-intensive digital signal processing to achieve data rates exceeding 100 Gb/s per lane. Here we show a silicon photonic crystal waveguide slow-light modulator that overcomes the bandwidth-efficiency trade-off via a built-in electro-optic equalizer.” Find the technical paper here. October 2026 Kawahara, K., Tsuchizawa, T., Yamamoto, N. et al.Reduced-DSP 200G/λ low-voltage slow-light silicon modulator enabled by built-in EO equalizer. Nat Commun 17, 10446 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-78128-1. - Silicon Photonic Modulator Reaches 200 Gb/s PAM4 With Reduced DSP (Science Tokyo, Yokohama, AIST, PETRA) October 25, 2026 by Technical Paper Link - Security-Aware Layer Mapping Reduces Fault Vulnerability In 3D Compute-In-Memory (ASU, U. of Maryland) October 25, 2026 by Technical Paper Link - Neural Networks Speed 3nm Nanosheet SPICE Simulation (TU Munich) October 25, 2026 by Technical Paper Link - Agentic AI Explores Heterogeneous Chip and Interconnect Architectures (Argonne, UIUC) October 19, 2026 by Technical Paper Link - Nanoelectromechanical Switches Target More Efficient Embedded DRAM (UC Berkeley, Samsung, Intel) October 18, 2026 by Technical Paper Link How to achieve a 10X productivity improvement using AI agents. by Ed Sperling AI workloads are pushing automotive sensors harder, forcing engineers to rethink how long safety-critical systems can be trusted. Plenty of cash for AI and its enablers; 80 startups raise over $6B. by Jesse Allen DAC's big buzz; CHIPS Act $; China's immersion DUV; UMC expands; SIA's state of the industry; DRAM shortages; earnings; PCB design credential program; IBM's quantum advantage; AI security alliance; foreign robotics ban. by The SE Staff S. Korea goes All In on AI; new Dresden power fab; Intel expansion; GM secures memory supply; AI power management funding; mature-node foundry capacity; 300mm fab equipment; McKinsey's map of strategic IC supply; security threats; AI burnout. 2D Tunnel FET; in-memory photonic computing; India's $13.4B Semicon 2.0; SEMICON Taiwan; PCIe 6/7 test; MediaTek deal; 300mm Si photonics; InP expansion; $75M to recycle rare earths; GF PDKs; Gain-Cell RAM; edge AI developer tools; heterogeneous HBM; safe AI in SDVs. 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