握手信号将会被插入来同步域间的控制信号。尽管在实际系统中时钟clk_f的频率通常为clk_s频率的几个整数倍，但在这个设计中，两者频率也可以相同。两个时钟必须同步。由于单缓冲器存储深度的限制，如果两个时钟同步而只是速率不同，就必须去掉解调器中的时钟同步模块。不过在实际系统中不需要考虑这一点，因为如果FFT核没有被复用就没必要使用pre-FFT缓冲器了。

接口和I/O端口：该设计实例使用了数据传输控制的Avalon Streaming协议。为了支持大小可变的FFT size、循环前缀，以及FFT方向运行时间(run time)的变化，必须对这些run time信号进行缓冲并把它们与输出数据数据包开始(SOP)信号对齐。

光探测：业界一直认为硅几乎不具备光探测能力，但英特尔证明事实并非如此。英特尔开发了全硅光电探测器，这项技术可以降低成本。

光放大：如若想要降低总功耗，集成半导体光学放大器是不可或缺的技术，在此方面英特尔推出了集成半导体光学放大器。

协同集成：集成非常重要，不仅可以降低成本还可以优化功耗，也是集成光电最核心的工艺。英特尔主要利用3D堆叠CMOS电路与光子直连，这主要凭借的是英特尔强大的封装集成技术。

保密计算：联邦学习、完全同态加密让安全更进一步,在保密计算上英特尔主要依靠联邦学习和完全同态加密实现1000倍提升。既然算力被神经拟态计算和量子计算提升数千倍，背后隐含的是庞大的安全问题。英特尔认为，保密计算需要提供数据数据保密性、执行完整性和认证功能，防止机密泄露、防止计算篡改、验证软硬件真实性。

保护分属不同所有者的多个系统和数据。英特尔表示，在零售、制造、医疗、金融服务等许多行业，最大的数据集往往都被限制在多方手里的数据孤岛中。这阻碍了使用机器学习工具从数据中获得洞察。通过联邦学习，英特尔将计算进行了拆分，这样就可以用各方本地的数据训练本地的算法，然后将获取的信息发送至中央聚合站点，数据不共享，价值仍释放。