人工智能集群光學連接特殊需求下的光學組件進展與創(chuàng)新

逍遙設(shè)計自動化

引言
隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷進步，AI系統(tǒng)對高速、高效數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨蟪手笖?shù)級增長。本文探討了為滿足AI應(yīng)用新興連接需求而設(shè)計的光學組件的最新發(fā)展。引用文獻來自LightCounting在7月30日舉辦的Special Requirements for Optical Connectivity in AI Clusters Webinar，特此感謝！
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光學組件的演進
) ~! f# Q0 f! P* F6 q過去幾十年間，光學組件經(jīng)歷了顯著的進步。從1998年的1G VCSEL（垂直腔面發(fā)射激光器）技術(shù)，到如今尖端的200G VCSEL和EML（電吸收調(diào)制激光器）解決方案，行業(yè)在數(shù)據(jù)傳輸速度和效率方面持續(xù)提升。
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圖1：從1998年到2025年光學組件的演進，突出顯示了從1G VCSEL到200G VCSEL和EML技術(shù)的進程。
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/ Z0 M3 i5 D' y1 x這一演進的關(guān)鍵里程碑包括：
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1998年：1G VCSEL

2004年：2.5G EML和DML（直接調(diào)制激光器）

2013年：10G VCSEL、EML和DML

2019年：25G VCSEL和50G EML/DML

2023年：50G VCSEL和100G EML

2025年（預(yù)計）：100G VCSEL、200G VCSEL和200G EML

* {" {* H8 g) a- [這一進程展示了行業(yè)致力于滿足現(xiàn)代計算和AI系統(tǒng)不斷增長的帶寬需求。
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多模光纖技術(shù)進展：200G VCSEL技術(shù)
8 ~6 w9 Y2 y+ j& L% R光學組件技術(shù)最有希望的發(fā)展之一是200G VCSEL的進步。這項技術(shù)代表了多模光纖傳輸能力的顯著飛躍。

圖2：從850 nm VCSEL收集的200Gb/s PAM4眼圖，以及在EVB（評估板）中測試的可插拔模塊中的200G VCSEL工程樣品。

- n0 X: x$ I8 T. p200G VCSEL技術(shù)具有以下優(yōu)勢：

每3-4年調(diào)制速率翻倍

與現(xiàn)有多模光纖基礎(chǔ)設(shè)施兼容

與單模解決方案相比功耗更低

適用于數(shù)據(jù)中心短距離應(yīng)用的成本效益高
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9 I$ h9 v# g* }8 v! O1 u# i200G VCSEL技術(shù)的發(fā)展與IEEE標準的進程一致，數(shù)據(jù)速率從1998年的1 Gb/s（802.3z）穩(wěn)步增加到目前的100 Gb/s PAM4（802.3db，2022年）。業(yè)界現(xiàn)正致力于標準化200 Gb/s PAM4技術(shù)，以滿足未來的連接需求。

光電共封裝系統(tǒng)
) ?8 T5 b' n' A% s光電共封裝代表了將光學組件直接與交換機ASIC（專用集成電路）集成的革命性方法。這種集成旨在降低功耗、提高帶寬密度并改善整體系統(tǒng)性能。
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8 W& x8 M, S4 P0 E/ f% i第一代光電共封裝：TH4-Humboldt
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圖3：第一代光電共封裝系統(tǒng)TH4-Humboldt其關(guān)鍵特性和組件。

TH4-Humboldt的特點包括：

25.6T以太網(wǎng)交換能力

一半光電共封裝，一半電氣連接

四個3.2T光學引擎（32x100Gbps DR連接）

光學引擎采用光電子集成芯片與SiGe EIC（電子集成電路）鍵合

每個光學引擎約250個光學組件
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盡管創(chuàng)新，TH4-Humboldt設(shè)計仍面臨一些挑戰(zhàn)，特別是由于使用SiGe技術(shù)而導致的功耗問題。

第二代光電共封裝：TH5-Bailly
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* q& j  B( a/ y3 M圖4：第二代光電共封裝系統(tǒng)TH5-Bailly，突出其先進特性和增強的光學集成。

, O6 r' h' F1 V: }: [TH5-Bailly相比其前代產(chǎn)品有顯著進步：

51.2T以太網(wǎng)交換能力

全光學光電共封裝連接

八個6.4T光學引擎（64x100Gbps FR4連接）

光學引擎采用光電子集成芯片與CMOS EIC鍵合

每個光學引擎約1000個光學組件
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0 v* k  n4 A3 m; r: D4 m. qTH5-Bailly轉(zhuǎn)向CMOS技術(shù)解決了前代產(chǎn)品的功耗問題，為高帶寬應(yīng)用提供了更高效的解決方案。

圖5：在4RU MP3機箱內(nèi)完全功能的51.2T TH5-Bailly，演示了該技術(shù)的實際應(yīng)用。
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采用2.5D多芯片封裝的AI擴展
隨著AI系統(tǒng)復(fù)雜度和規(guī)模的不斷增長，新型封裝技術(shù)正在涌現(xiàn)，以支持更高的連接性和性能需求。

圖6：光電共封裝系統(tǒng)，每個光學引擎具有6.4Tbps I/O帶寬，集成到帶有HBM（高帶寬內(nèi)存）和ASIC芯片的2.5D封裝中。
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這種先進封裝方法的主要特點包括：
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集成每個光學引擎6.4Tbps I/O帶寬的光電共封裝

采用帶硅中介層的2.5D封裝技術(shù)

集成HBM以實現(xiàn)高速、低延遲的內(nèi)存訪問

模塊化設(shè)計，分離的SerDes（串行器/解串器）芯片和ASIC芯片

- [' i) Y1 [- C- J- A0 p& U: }2 Y這種封裝方法允許光學組件與高性能計算元件更高效地集成，對AI系統(tǒng)的擴展至關(guān)重要。
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2 f3 r; R: ^3 T! k* c6 Z# xBeachfront與Oceanfront：優(yōu)化光學引擎布局
8 G" l; Y/ e/ H; e/ M在封裝內(nèi)光學引擎的布局對系統(tǒng)性能和可靠性至關(guān)重要。主要出現(xiàn)了兩種方法：beachfront和oceanfront設(shè)計。
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圖7：比較了高性能封裝中beachfront和oceanfront光學引擎布局設(shè)計。
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Oceanfront設(shè)計優(yōu)勢：

能夠沿單個oceanfront布置四個光學引擎

由于光學部分遠離高功耗GPU，可靠性更高

通過最后附加已知良好的光學引擎，提高制造良率

8 H7 L0 A  v- T+ u$ Q4 W; HOceanfront方法在熱管理和制造效率方面提供顯著優(yōu)勢，成為未來AI系統(tǒng)設(shè)計的理想選擇。
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" J, \9 n  i/ u( Y雙向（Bidi）光學：經(jīng)濟高效的高基數(shù)解決方案
隨著AI集群擴展到數(shù)百或數(shù)千個節(jié)點，管理光纖連接變得越來越復(fù)雜和昂貴。雙向（Bidi）光學為這一挑戰(zhàn)提供了希望的解決方案。
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圖8：比較了采用傳統(tǒng)DR光學和Bidi光學的12.8T光學引擎光纖I/O，展示了Bidi技術(shù)減少的光纖數(shù)量。

/ [( X/ M# u- T. m! V2 p. ~, z* _' VBidi光學的優(yōu)勢：
) P* h" T! y; M% V) \! ^

減少光纖數(shù)量（與傳統(tǒng)DR光學相比減少50%）

降低整體系統(tǒng)成本

簡化光纖管理

在FTTx應(yīng)用中已有20年部署經(jīng)驗的成熟技術(shù)
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3 s: {  N$ T( @. I9 _& j, m$ c
0 [# q; X: e& ~* N, n6 I* r9 b' i/ g圖9：展示了在不同鏈路長度下Bidi解決方案相比DR解決方案的潛在成本節(jié)省，顯示在30米范圍內(nèi)可節(jié)省高達15%的光學成本。
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$ G* N/ _9 b! Z# M. v在大規(guī)模AI集群中，Bidi技術(shù)的成本優(yōu)勢尤為顯著。對于具有64個光電共封裝交換機和512個12.8T光電共封裝引擎的512 GPU擴展集群，Bidi提供：

光纖電纜束數(shù)量減少50%

在30米范圍內(nèi)可節(jié)省高達15%的光學成本

簡化電纜管理和安裝
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% Y5 q# A" e: J結(jié)論
隨著AI持續(xù)推動對更高帶寬和更高效連接解決方案的需求，光學組件技術(shù)正在快速發(fā)展以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。從先進的VCSEL技術(shù)到光電共封裝和創(chuàng)新的封裝設(shè)計，業(yè)界正在推動高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)臉O限。

將這些技術(shù)集成到AI系統(tǒng)中有望實現(xiàn)新水平的性能和可擴展性，為下一代AI應(yīng)用提供支持。隨著研究人員和工程師繼續(xù)創(chuàng)新，可以期待在未來幾年看到AI連接光學組件領(lǐng)域更多令人興奮的發(fā)展。
6 S# @/ N% A( N% I& M7 i! s
$ b" g- ~- e. e' w5 A3 W參考文獻
[1] M. Mehta, "Optical Component Progress for Emerging Connectivity Requirements for AI," Lightcounting Webinar, Jul. 30, 2024.

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