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February 29, 2024
共同封裝光學 (CPO) 是一種旨在應對當今資料密集網路中日益增長的頻寬密度、通訊延遲、銅線傳輸距離和能源效率等挑戰的方案,其藉由將通訊所需的關鍵元素 (亦即光學元件與電子元件) 更加緊密結合在一起來實現這個目的。
如今,業界使用的不同術語產生了一些混淆,例如光學輸入/輸出 (OIO) 與 CPO,尤其是近封裝光學 (NPO) 常被錯標為 CPO。在此釐清,CPO 的普遍整體趨勢與 OIO相同,皆朝向基於小晶片的技術發展,將光學整合到3D-IC封裝中。
在高解析度影片串流、虛擬實境、物聯網 (IoT)、高效能運算 (HPC) 以及人工智慧與機器學習 (AI/ML) 所驅動的世界中,對於資料有著永無止盡的需求,使全球的網路和資料中心面臨著對更高頻寬、更低延遲和更低耗電量的更高需求。
光學元件最初只在長距離通訊中占主導地位,但現已廣泛應用於資料中心的短距離通訊,並使用插拔式光學收發器提升機架內與機架間的頻寬密度。雖然這些收發器已從 100G 發展到 400G、800G 和 1.6T,但在更高速度下,其耗電量成了不利影響,特別是在 AI 等資料密集型應用中。此外,「可插拔」的頻寬可擴充性和外型規格,限制未來提升至6.4T 和 12.8T 等容量。
為因應這些挑戰,業界正積極投資 CPO 與 OIO,預示了新一代解決方案的來臨,以滿足不斷發展的新興應用和未來高容量的網路需求。各個聯盟、多供應商協議與標準機構 (如電機電子工程師學會 (IEEE) 和光纖網際網路論壇 (OIF)) 共同合作協調,旨在使 CPO 解決方案的規範一致。
Broadcom 與 Cisco 提出的前期CPO 解決方案顯示出可節省 30 - 50% 耗電量,每互連位元功率約小於 1 pJ。Ayar Labs 展示了在雙向傳輸量達 16 Tbps時,每互連位元功率小於 5 pJ。一般而言,CPO 可以多種不同的方式實現節能:
用於網路的 CPO:CPO 的主要應用是用於連接資料中心伺服器的前端網路。由於上述的高頻寬、低延遲和能源效率優勢,CPO 是網路應用中實現新一代光學乙太網路技術的前瞻方法。
OIO (用於 AI/ML 的 HPC):為了處理 AI/ML 工作負載,光學產業正在研究一種由 OIO 支援的新結構,稱為 AI 後端網路。
在運算領域中,長期資料傳輸的速率限制加上傳統、孤立的 HPC 架構中缺少彈性的資源分配,導致頻寬容量以及在處理工作負載多樣性方面效率不足等顯著瓶頸。隨著中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU) 的處理速度飛快上升,現有的 I/O 基礎架構難以跟上步伐,致使處理器經常性地等待資料而造成效率不足。
由於 AI/ML 工作負載需求不斷增加,這種困境變得更加嚴重,這時就需要一個具有高速率、低延遲、無損資料傳輸和可擴展性的網路結構。這就是 OIO 重要性之所在,它準備徹底改變現狀。
HPC 中,不斷發展的分離式架構是透過將記憶體、運算和儲存區分離至尖端 OIO 互連的叢集,來克服孤立的限制。這種策略轉變可實現動態資源分配,解決傳統架構在處理不同資料中心工作負載時效率低下的問題。
小晶片的出現:小晶片本質上是小型的獨立晶粒,可被共同封裝作為成單晶片運行,使產業從系統單晶片轉變成單一封裝的晶片系統。小晶片可能在 CPO 的運用中發揮作用,甚至加速 CPO 的運用。小晶片方法可將不同的技術和功能混合在一個封裝中。例如,OIO 小晶片可以基於較舊的 CMOS 節點,而 ASIC 則使用較先進的節點,從而降低成本並提高晶片產量。
透過 3D-IC 提升集成密度:透過 3D-IC 技術,半導體產業正在實現集成密度的提升。儘管當今許多 CPO 方法,包含將光和電晶片並排放置在低損耗基板上,但 3D-IC 的進步可以實現多晶粒小晶片 CPO,透過用低功率和高頻寬的晶片間資料傳輸將OIO與ASIC三維整合。這種積體密度會導致規模更大且更複雜的設計,這就需要越來越多的多物理場和電磁模擬來分析新出現的物理效應。
線性驅動可插拔光學元件 (LPO):現有的可插拔技術仍持續演進,不會輕易從市場上退出。與 CPO 類似,LPO 透過從可插拔光學元件中移除 DSP 以節省電力。相較於傳統插入式模組,光和電晶片在 CPO 中的緊密整合可將整體尺寸縮小數個數量級。然而,可插拔元件本身也可以採用這種縮小來改善其龐大的尺寸。
要滿足市場期望並獲得最終使用者對 CPO 可行性的信心,需要展示強大的多供應商業務模式,並節省大量成本和功耗。為了利用產業趨勢和技術加速採用 CPO 和 OIO,光學產業需要補足一些關鍵元素,例如 IP 區塊和光學介面標準。從設計和模擬軟體供應商、元件和晶片設計人員、系統架構到封裝廠、測試設備供應商和代工廠,供應鏈中的所有參與者的合作缺一不可。建立生態系統絕非易事,肯定需要時間來達成。儘管如此,隨著 AI/ML 等龐大應用的到來,這場技術競逐已經開跑。
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