共22题，约17230字。

　　湖北省襄阳市2026-2027学年高三上学期9月月考语文试题
　　一、现代文阅读
　　阅读下面的文字，完成小题。
　　芯片越来越强，算力“卡”在哪儿
　　打开手机，只需几秒就能用AI工具生成一幅画；输入几句话，智能助手便可对答如流；各种短视频平台能精准捕捉用户的兴趣偏好，推送个性内容……人工智能，正以前所未有的速度走进生活，成为不可或缺的数字助手。然而，这些“丝滑”体验的背后，隐藏着一个日益紧迫的问题——算力焦虑。
　　随着人工智能模型持续扩容，参数规模从千万级迈向千亿级，计算需求以指数级增长。尤其是大语言模型、自动驾驶、图像生成等前沿应用，对芯片性能、数据传输速度与能耗都提出了前所未有的挑战。对此，有业内人士形象地比喻：AI的“聪明”，是在高能耗与热量中淬炼而成。
　　在芯片性能持续增强的今天，为何“算力瓶颈”依然如影随形？
　　实际上，算力瓶颈正迁移至系统内部的信息传输环节。训练一个大型模型通常需要上千颗GPU（图形处理器）芯片协同运算，而GPU之间的数据传输速度远低于GPU内部的数据处理速度，成为制约计算效率的关键一环。DeepSeek之所以能异军突起，一个很大的原因就是通过底层软件层面的创新，优化芯片间的传输效率，从而显著提升了大规模模型训练与推理的效率。
　　然而，系统的性能最终还是要受限于硬件。目前，大多数芯片之间的数据传输仍依赖“电互连”，即通过金属导线传递电信号。但这种成熟的方式正面临诸多难以忽视的挑战：首先是带宽限制，电信号在导线中传播时易受干扰，速率难以进一步提升；其次是能耗高昂，为维持信号完整性，往往需大量驱动和补偿电路；再次是扩展性差，随着传输距离增长，性能急剧下降。
　　突破之道在何处？科学家将目光投向了“光”——基于光子芯片，将传统用于长距离通信的光信号引入芯片间乃至芯片内部实现“光互连”。
　　①
　　“光互连”广泛应用于远距离数据传输中，如跨洲互连、电信骨干网、大型数据中心等。受此启发，科学界和产业界提出了一个前沿设想：让“光”走进芯片之间，甚至走进芯片本身，去提升芯片尺度上信号传输的速度！
　　这个设想衍生出两条关键技术路径：共封装光学和光学输入输出。
　　顾名思义，共封装光学就是将光芯片和电芯片封装在同一个系统中。在传统方案中，光芯片通常和电芯片分开放置，距离较远，需要通过电线/线路板进行连接，存在信号损耗和带宽瓶颈。共封装光学的思路则是干脆把光芯片和电芯片“装在一起”，像拼乐高一样做成一个整体——将光收发模块紧贴主芯片，信号从芯片发出后几乎直接进入光芯片，不再经过长距离电传输，极大缩短路径，降低延迟，提升系统整体能效与带宽密度。共封装光学非常适合用在数据中心的交换机里，是目前许多国内外科技企业重点投入的方向。
　　相比之下，光学输入输出走得更远。这种技术就是将光互连接口嵌入芯片封装层，实现芯片与芯片之间的光互连。光学输入输出不只是传输光信号，更是芯片体系结构与互连机制的一次深层融合。它对设计工艺、封装技术以及光子集成度要求更高，但一旦实现，将大幅提升AI芯片之间的协同效率。
　　如果说共封装光学是让光芯片搬到了芯片“门口”，那么光学输入输出就是让“光的高速公路”直接通进芯片本身。这项技术对集成度、成本和功耗要求更高，但也更适用于AI计算、GPU集群等场景，是下一代芯片架构的重要方向。
　　简而言之，共封装光学把光芯片贴近芯片，让传输更高效。光学输入输出在芯片间开“光路”，为AI模型提速。
　　②
　　目前，随着硅光子集成工艺不断成熟，“让光走进芯片”的设想正加快变为现实。国际上的半导体巨头企业正加速推进“光互连”技术布局，例如，某国际知名企业就发布了“光速网络引擎”——硅光共封装光学交换机：Spectrum－X和Quantum－X。以Quantum－X为例，它每秒能传输115万部高清电影的数据，却比传统方案省电65％，节省的电量相当于一座中型城市全年的路灯耗电量。
　　国内在这一领域起步相对较晚，但近年来科研与产业力量快速发展，已有多个关键技术达到国际先进水平，未来有望成为颠覆芯片行业的关键。北大电子学院攻关小组在硅光子芯片上实现了60 Tbps（每秒传输60万亿比特）高相干光互连链路，展示了光互连在集成度、速率和能效三方面的巨大潜力。该系统基于多波长光源技术，在一个芯片上创造出了上百个互连的信道，实现了信息传输的高度并行化。同时，该方案降低了相干链路对传统数字信号处理器（DSP）的需求，为打破国内DSP芯片受限于先进制程必须依赖于进口的困境提供了一个解决方案。此外，配合成熟的硅基工艺，实现了紧凑、高稳定性的集成收发模块，为大规模应用提供可能。
　　过去，我们习惯于提升单个芯片的性能，追求更小的制程、更高的频率。但随着AI模型规模的指数级增长，算力早已不只是“单兵作战”的比拼，而是“联合作战”的协同问题，光互连正在为这场协同提供基础设施级别的解决方案。可以预见，在未来的数据中心、AI芯片组，甚至消费电子中，我们将越来越多地看到光互连与光子集成的身影，它们将成为“智能社会”的坚实底座，是支撑未来几十年信息洪流的隐形梁柱。
　　（摘编自常林《光子芯片，破解算力之困》，《光明日报》2024年4月16日）
　　1．下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（   ）
　　A．DeepSeek的异军突起，证明通过底层软件的创新可以优化芯片传输效率，但这还不能从根本上突破大型人工智能模型的算力瓶颈。
　　B．目前，算力焦虑的问题主要集中于计算系统内部的信息传输环节，而制约计算效率的关键因素在于图形处理器对数据的处理速度。
　　C．用金属导线传递信号是一种成熟的数据传递方式，相比之下，光互连技术在远程数据传输中有更多优势，是目前科技研发的方向。
　　D．我国在把光互连技术引进芯片方面的研究起步较晚，但已有多个关键技术达到国际先进水平，这些技术还没有得到大规模的应用。
　　2．根据材料内容，下列说法不正确的一项是（   ）
　　A．算力需求主要指人工智能对芯片计算性能、数据传输速度和能耗效率等方面提出的综合性要求。
　　B．共封装光学是将光芯片、电芯片封装在同一个系统中，它能大幅提升系统整体能效和带宽密度。
　　C．光学输入输出技术是将光互连接口嵌入芯片封装层，实现芯片之间的光互连，对集成度要求高。
　　D．国外某知名企业的光速网络引擎，数据传播速度快、耗能低，获得了光学输入输出技术的突破。
　　3．本材料是一篇科普说明文，下列对其写作特点的分析，不恰当的一项是（   ）
　　A．第一部分从日常生活切入，罗列人工智能给普通人带来的便利，引出算力焦虑的话题，然后逐层深入剖析相关问题。
　　B．第二部分采用总分总结构，“顾名思义”“相比之下”“简而言之”等连接性词语使文本内容显示出清晰的逻辑衔接。
　　C．文中多处涉及科技术语，均给出明确的定义，如共封装光学和光学输入输出，其精确的概念界定便于读者阅读理解。
　　D．通篇以说明和论证为主，多处使用生动形象的文学性语言介绍新科技，浅显易懂，能够激发读者对光子芯片的兴趣。
　　4．目前，造成算力焦虑的因素有哪些？请根据材料简要概括。
　　5．本文由三部分组成，每一部分的小标题都提出一个问题。请根据相关内容，给后面两个部分添加小标题，并分别阐明其理由。
　　阅读下面的文字，完成小题。
　　天边①（节选）
　　张者
　　八分又问：姥爷，天山在哪里？
　　姥爷抬头西北望：天山呀，远在天边……
　　一问一答的场景是这样的：那应该是在中原大地的红薯地里。少年名叫八分，老农民叫赵秉承，也就是八分的姥爷。别看姥爷没啥文化，回答八分的问题却充满智慧，干净利索，绝不拖泥带水。
　　八分抬头望天，天高云白，不见飞鸟。极目远眺，大平原一望无际，地平线上只有一簇一簇的村庄。在村庄的树梢上挂着丝带般的雾岚，虚无缥缈。远方哪里有山？八分盯着天边看，迷