光學片上網(wǎng)絡(luò)的激光調(diào)制方案

逍遙設(shè)計自動化

引言
; z3 [9 O0 G7 q: p7 e: K, ~8 E( }隨著硅晶體管縮放接近極限，研究人員正在探索新技術(shù)以繼續(xù)提高處理器性能和效率。有前途的方向是使用片上光學網(wǎng)絡(luò)（也稱為光學片上網(wǎng)絡(luò)或光學NoC）來替代傳統(tǒng)的電氣互連。與電氣網(wǎng)絡(luò)相比，光學NoC在帶寬、延遲和功耗方面具有潛在優(yōu)勢。然而，有效管理光學NoC的功耗帶來了新的挑戰(zhàn)[1]。
5 @" a3 m/ E2 [5 n/ C
本文將探討用于最小化光學NoC靜態(tài)功耗的激光調(diào)制方案。我們將介紹基于網(wǎng)絡(luò)活動動態(tài)調(diào)制激光功率的關(guān)鍵概念、架構(gòu)和預(yù)測技術(shù)。


背景
$ z. @3 Q' g' z光學NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)。基本構(gòu)建模塊包括：
* z, n0 }! X4 Z  [- D

激光器：光源，可以是片外或片上

調(diào)制器：將電信號轉(zhuǎn)換為光信號

波導(dǎo)：在芯片上引導(dǎo)光

光電探測器：將光信號轉(zhuǎn)換回電信號
7 K. j  y3 b( u
光傳輸本身非常高效，但產(chǎn)生光的激光器消耗大量功率。一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是光子不能像電荷那樣容易存儲。這意味著激光器通常需要持續(xù)供電，即使不主動傳輸數(shù)據(jù)時也是如此。這種靜態(tài)功耗可能占光學NoC總功耗的80-90%。
1 i) }& D7 c  R1 C) q8 @
, p% g: }+ P; A- @1 p6 h為解決這個問題，研究人員開發(fā)了激光調(diào)制方案，旨在根據(jù)預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)活動動態(tài)調(diào)整激光功率。一般方法包括：

監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)活動指標

預(yù)測未來活動

相應(yīng)調(diào)整激光功率

重新配置網(wǎng)絡(luò)

讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。

多核CPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
9 w- M1 O* f4 i/ b7 }7 E  o7 V" B. ^Probe
最早提出的激光調(diào)制方案之一是Probe。使用64核架構(gòu)，核心分組為4x4塊。每個塊都有專用的片外激光器，可以使用單寫多讀（SWMR）總線廣播消息。

Probe根據(jù)鏈路利用率和緩沖區(qū)利用率指標預(yù)測未來活動。使用兩種類型的預(yù)測器：

用于低流量變化：過去和當前利用率的加權(quán)平均

用于高變化：由利用率水平索引的模式歷史表
1 L( ]8 Z$ E( f1 _+ @9 h7 S9 u1 J[/ol]
錦標賽預(yù)測器根據(jù)最近的準確性在兩者之間選擇。

ColdBus
ColdBus采用不同的方法，基于L1緩存未命中預(yù)測活動。關(guān)鍵洞察是在共享內(nèi)存系統(tǒng)中，大部分網(wǎng)絡(luò)流量來自L1未命中。
% w) @, H7 O2 c4 ^  V
! E! a# D0 Z& w1 u5 `使用類似于分支預(yù)測器的基于PC的預(yù)測器來識別可能導(dǎo)致未命中的指令。然后，一個時期預(yù)測器估計這些未命中何時發(fā)生。
2 x+ d/ o" O' A/ t$ D
ColdBus還引入了一個"額外波導(dǎo)"，為需要的站點提供應(yīng)急功率。
, u9 {/ E; T: `6 q2 |& y' |
+ M- ~; h3 V+ N# pPShaRe
- j5 [2 i+ h5 CPShaRe在之前工作的基礎(chǔ)上有幾個關(guān)鍵創(chuàng)新：

一致性和非一致性流量的獨立網(wǎng)絡(luò)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測器

站點之間的功率共享

重用浪費的光功率進行熱調(diào)諧
0 ]! H( G5 {, A- p[/ol]
圖1顯示了整體架構(gòu)：
! M3 y. p: c7 [9 ~1 z

# U" i' d0 a: b- i9 w圖1：PShaRe架構(gòu)，顯示連接光學站點的功率和數(shù)據(jù)波導(dǎo)。
0 d* D7 f/ T  F$ J% L" N
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器使用14個性能計數(shù)器輸入，對每個站點在下一個時期的活動進行二元預(yù)測。

BigBus
8 i% K6 @9 [6 l1 J: D( S2 U" P對于非常大的核心數(shù)（500+），需要像BigBus這樣的設(shè)計。BigBus使用分層架構(gòu)，將塊簇組成更大的單元。

圖2說明了BigBus設(shè)計：

3 y" t8 h5 ^3 b) x; @  b/ Q
1 u$ b. |% E& a: q圖2：BigBus架構(gòu)，顯示由蛇形光鏈路連接的核心和緩存庫的分層組織。
1 p" E4 b5 F2 M( E* i& B8 v0 R4 K
BigBus使用兩階段預(yù)測過程：

每個站點根據(jù)等待時間和待處理事件決定是否增加/減少令牌

激光控制器將當前預(yù)測與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
[/ol]
這允許在當前條件的響應(yīng)性和穩(wěn)定性之間取得平衡。


) {$ C, d' x, r多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
對于像服務(wù)器這樣的多芯片系統(tǒng)，像Nuplet這樣的設(shè)計將光網(wǎng)絡(luò)擴展到插槽之間。Nuplet同時使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡(luò)。

片間預(yù)測機制旨在確定要流通的仲裁令牌數(shù)量。它考慮：

發(fā)送到片間光學站（ICOS）的消息

ICOS隊列中的待處理事件
/ P# }6 Z  L. W' Z$ i: X2 N& h[/ol]
# ~2 \2 k1 M% J4 [; P( z功率請求表（PRT）存儲歷史令牌計數(shù)。預(yù)測將PRT值與當前流量趨勢和隊列狀態(tài)結(jié)合。

) d* q: }5 v  ^" E( O6 q  A+ p& z+ V- kGPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
由于GPU側(cè)重于內(nèi)存帶寬而非延遲，因此帶來了獨特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設(shè)計將光學NoC適配于GPU架構(gòu)。

, l& d) D/ u( @8 A3 O圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：
: k2 k6 O0 b+ W* c* h) c* T+ ^7 Z% R

圖3：GPU光學NoC的架構(gòu)，顯示由光網(wǎng)絡(luò)連接的SM和LLC集群。
/ [2 S$ V- K- o3 x* F
GPUOpt對流式多處理器（SM）站點和最后級緩存（LLC）站點使用不同的預(yù)測機制：
1. SM站點使用基于以下因素的受限預(yù)測器（Restr_Pred）：
% d' E# j+ L) C6 @, l8 Y

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時間

2. LLC站點使用考慮以下因素的靈活預(yù)測器（Flex_Pred）：

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件

激光控制器將這些預(yù)測結(jié)合起來，確定整體功率需求。


/ \0 W. j+ x/ r$ k# J關(guān)鍵概念和趨勢
雖然具體方案各不相同，但一些共同主題和最佳實踐浮現(xiàn)出來：

1.將時間劃分為固定時期進行預(yù)測和重新配置
2. 使用多個輸入指標：

網(wǎng)絡(luò)利用率

緩沖區(qū)占用率

緩存未命中率

指令類型

待處理事件
" V7 ]1 N0 f( b  W( C+ \3. 將當前指標與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
( [- K& k1 l9 |- }4 R# g/ M4. 使用非線性預(yù)測函數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）捕捉復(fù)雜關(guān)系
0 R" s9 v( }& J9 z& \5 H+ K5. 對不同流量類型進行單獨預(yù)測（如一致性與非一致性）
+ {: c: A. }9 ?0 d  A, r# }6. 分層設(shè)計以實現(xiàn)可擴展性
; a9 C# Q" D, z" D0 k7. 盡可能重用未使用的光功率
8. 為特定架構(gòu)經(jīng)驗性地調(diào)整預(yù)測參數(shù)

圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)省：


圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準測試中的相對激光功耗。


未來方向
- w' u" b7 V- @0 h隨著光學NoC從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H實施，可以期待這些技術(shù)的進一步完善。方向包括：
5 c8 ^8 p2 L. h' E$ x7 T

用于更準確預(yù)測的機器學習技術(shù)

與應(yīng)用層知識的集成

在運行時調(diào)整參數(shù)的自適應(yīng)方案

考慮電氣和光網(wǎng)絡(luò)的整體優(yōu)化

針對新興工作負載（如AI加速）的專門化

8 J7 G' X" [% I
結(jié)論
有效的激光調(diào)制對實現(xiàn)光學片上網(wǎng)絡(luò)的潛在優(yōu)勢非常重要。通過準確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)活動并相應(yīng)調(diào)整激光功率，可以在保持性能的同時最小化靜態(tài)功耗。隨著處理器架構(gòu)繼續(xù)發(fā)展，激光調(diào)制方案需要適應(yīng)新的設(shè)計約束和流量模式。該領(lǐng)域的持續(xù)研究有望為未來計算系統(tǒng)解鎖新的能效水平。

$ b/ N/ t" `- _& W
+ y/ ]  E5 y4 ^' v參考文獻
% ?5 A; O, J- I) r* q, ]4 |' G3 p0 x[1] M. Nikdast, S. Pasricha, G. Nicolescu, and A. Seyedi, Eds., Silicon Photonics for High-Performance Computing and Beyond, 1st ed. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2021.
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