光學片上網(wǎng)絡的激光調(diào)制方案

逍遙設計自動化

引言
1 f. L9 y' s( V: N+ n: K, d% A隨著硅晶體管縮放接近極限，研究人員正在探索新技術以繼續(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（也稱為光學片上網(wǎng)絡或光學NoC）來替代傳統(tǒng)的電氣互連。與電氣網(wǎng)絡相比，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]。
' R/ t- M1 d8 k. [# f
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)絡活動動態(tài)調(diào)制激光功率的關鍵概念、架構和預測技術。


背景
光學NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)。基本構建模塊包括：
8 Q, g9 o9 O% t: M& ]

激光器：光源，可以是片外或片上

調(diào)制器：將電信號轉換為光信號

波導：在芯片上引導光

光電探測器：將光信號轉換回電信號

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%。

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)預測的網(wǎng)絡活動動態(tài)調(diào)整激光功率。一般方法包括：
7 a" G+ S( @# W: U7 G$ K" [- H) U/ l+ q

監(jiān)控網(wǎng)絡活動指標

預測未來活動

相應調(diào)整激光功率

重新配置網(wǎng)絡

讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。
. x. l9 J' A2 q7 R5 Y( H5 x
5 h: [+ W0 h3 c多核CPU設計中的激光調(diào)制方案
Probe
最早提出的激光調(diào)制方案之一是Probe。使用64核架構，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)利用率指標預測未來活動。使用兩種類型的預測器：

用于低流量變化：過去和當前利用率的加權平均

用于高變化：由利用率水平索引的模式歷史表
[/ol]
6 L! a- n5 s3 v& ]" O5 g錦標賽預測器根據(jù)最近的準確性在兩者之間選擇。

7 N3 }% k; X$ t8 I! r  ?ColdBus
8 ?! j6 B7 C  D1 `- hColdBus采用不同的方法，基于L1緩存未命中預測活動。關鍵洞察是在共享內(nèi)存系統(tǒng)中，大部分網(wǎng)絡流量來自L1未命中。
* h5 B/ e/ X/ m3 r& q9 w" w
使用類似于分支預測器的基于PC的預測器來識別可能導致未命中的指令。然后，一個時期預測器估計這些未命中何時發(fā)生。
& ]% h5 \$ \+ ~- P6 j# s
ColdBus還引入了一個"額外波導"，為需要的站點提供應急功率。

PShaRe
PShaRe在之前工作的基礎上有幾個關鍵創(chuàng)新：

一致性和非一致性流量的獨立網(wǎng)絡

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性預測器

站點之間的功率共享

重用浪費的光功率進行熱調(diào)諧
[/ol]
圖1顯示了整體架構：

' Q4 Q( f! n4 ~' C! R* j
* z0 \1 ]2 {7 Z" b4 q* E+ @圖1：PShaRe架構，顯示連接光學站點的功率和數(shù)據(jù)波導。

神經(jīng)網(wǎng)絡預測器使用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測。

BigBus
對于非常大的核心數(shù)（500+），需要像BigBus這樣的設計。BigBus使用分層架構，將塊簇組成更大的單元。

圖2說明了BigBus設計：
- J/ k1 F7 ]9 f$ ^8 ]
4 ~: \# M$ p# m" @
, Q" W# S& E1 B+ |" ?圖2：BigBus架構，顯示由蛇形光鏈路連接的核心和緩存庫的分層組織。
6 w4 m# u2 a, f8 x' E0 g
BigBus使用兩階段預測過程：

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測與歷史數(shù)據(jù)結合
[/ol]
這允許在當前條件的響應性和穩(wěn)定性之間取得平衡。


多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
對于像服務器這樣的多芯片系統(tǒng)，像Nuplet這樣的設計將光網(wǎng)絡擴展到插槽之間。Nuplet同時使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡。
  u9 q6 B+ Q4 y% A* F
; O5 M8 l# B, d/ J1 Y8 B( M片間預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
4 u( E. I6 K  W[/ol]
功率請求表（PRT）存儲歷史令牌計數(shù)。預測將PRT值與當前流量趨勢和隊列狀態(tài)結合。

# B: y, i3 l, `7 JGPU設計中的激光調(diào)制方案
由于GPU側重于內(nèi)存帶寬而非延遲，因此帶來了獨特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設計將光學NoC適配于GPU架構。

  {+ e4 ~/ _4 `  f% N1 E" y圖3顯示了GPUOpt的整體架構：
/ g4 j  |3 e. N" }& Y8 q# e* Z, p

圖3：GPU光學NoC的架構，顯示由光網(wǎng)絡連接的SM和LLC集群。

GPUOpt對流式多處理器（SM）站點和最后級緩存（LLC）站點使用不同的預測機制：
& C% X( ]8 o" s+ Q6 H4 L1. SM站點使用基于以下因素的受限預測器（Restr_Pred）：
# i  o# ^, U* f/ W; @4 p7 H/ p! Z) Z

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測器（Flex_Pred）：
  O6 p7 }1 [: u$ u- `5 K

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件
  x& L3 J8 Z/ o& w
激光控制器將這些預測結合起來，確定整體功率需求。
/ F; W9 m" v. c* A. |2 g
" b2 q; k2 x# w4 Y; X' x9 k
關鍵概念和趨勢
3 y$ X3 I/ W8 P& z9 N9 B/ L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測和重新配置
2 c! W8 S- }# H/ W3 |- H8 V  r  F2. 使用多個輸入指標：

網(wǎng)絡利用率

緩沖區(qū)占用率

緩存未命中率

指令類型

待處理事件
3. 將當前指標與歷史數(shù)據(jù)結合
7 j# X6 b" D# p2 q6 a4. 使用非線性預測函數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡）捕捉復雜關系
5. 對不同流量類型進行單獨預測（如一致性與非一致性）
9 b# i( o2 i( T6. 分層設計以實現(xiàn)可擴展性
7 s( `1 e: o, @7 q0 d5 n7. 盡可能重用未使用的光功率
8. 為特定架構經(jīng)驗性地調(diào)整預測參數(shù)

圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)�。�
2 y' q8 m2 h- j* l% ]4 l1 z
) X2 Z( @4 K8 T4 \0 A7 i# g
圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準測試中的相對激光功耗。

& {+ ]# u* t5 |; D5 b7 ~8 r& i
1 q" A( q4 |, ]. b未來方向
隨著光學NoC從研究轉向實際實施，可以期待這些技術的進一步完善。方向包括：
( J9 \. u& \. G

用于更準確預測的機器學習技術

與應用層知識的集成

在運行時調(diào)整參數(shù)的自適應方案

考慮電氣和光網(wǎng)絡的整體優(yōu)化

針對新興工作負載（如AI加速）的專門化
6 |; x9 J- Y- c/ ^6 D4 x- C' a8 b
0 O. r( p! w, w1 s$ K! A
# g2 P0 L3 ~  @+ B- ]結論
有效的激光調(diào)制對實現(xiàn)光學片上網(wǎng)絡的潛在優(yōu)勢非常重要。通過準確預測網(wǎng)絡活動并相應調(diào)整激光功率，可以在保持性能的同時最小化靜態(tài)功耗。隨著處理器架構繼續(xù)發(fā)展，激光調(diào)制方案需要適應新的設計約束和流量模式。該領域的持續(xù)研究有望為未來計算系統(tǒng)解鎖新的能效水平。
7 y+ H  i$ c+ r! C; ?
' L8 V0 ~+ _& r) v- Y$ q  N8 d- X- A
參考文獻
' I2 D% b) U; U, |  n[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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