光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的激光調(diào)制方案

逍遙設(shè)計自動化

引言
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(xué)網(wǎng)絡(luò)（也稱為光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)或光學(xué)NoC）來替代傳統(tǒng)的電氣互連。與電氣網(wǎng)絡(luò)相比，光學(xué)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(xué)NoC的功耗帶來了新的挑戰(zhàn)[1]。
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本文將探討用于最小化光學(xué)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
光學(xué)NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)�；�本構(gòu)建模塊包括：
% ~( B( G" v  h& }& P: N( U

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
* l0 j* f/ {$ o* @. a: [
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(xué)NoC總功耗的80-90%。
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* h5 l3 {1 p; M' \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：
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監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)活動指標(biāo)

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。
' x  Q, i) ^; x3 R0 O
' e) Q# M& \+ B0 s/ V3 q% Y: |多核CPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
Probe
% C+ \4 I2 r6 t- [% u2 a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。
1 a% J' U! k, A$ S% P  r
Probe根據(jù)鏈路利用率和緩沖區(qū)利用率指標(biāo)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(dāng)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
( c6 X: d1 u" R$ k! X/ L" T: r[/ol]
錦標(biāo)賽預(yù)測器根據(jù)最近的準(zhǔn)確性在兩者之間選擇。

ColdBus
# Z2 u: t1 {" n. c* {$ O7 z: O/ W  f1 EColdBus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。
# t- m# Z  [' x/ `
% x) r7 v+ t- p9 ]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。

7 C* a$ w# Y% y8 }7 T3 rColdBus還引入了一個"額外波導(dǎo)"，為需要的站點提供應(yīng)急功率。

PShaRe
4 v! q6 p  P! L. S; ~PShaRe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(jìn)行熱調(diào)諧
[/ol]
$ X$ K3 |( ^4 _8 Z( |5 Q3 k圖1顯示了整體架構(gòu)：
7 p; e9 K+ u  k% r2 O3 e" o: V2 P
& T& s( @# L7 Q& N
5 }3 X7 v4 H, R; A! w! J: q; Y圖1：PShaRe架構(gòu)，顯示連接光學(xué)站點的功率和數(shù)據(jù)波導(dǎo)。

' S7 ^+ c/ q+ U1 K  G3 {) \" V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(jìn)行二元預(yù)測。

BigBus
$ U0 `4 B- @4 W; h& X( S3 N& X! r& D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。
) y% F( {2 G+ u1 S
; L7 {/ U0 p+ S7 s, i. ?$ ]圖2說明了BigBus設(shè)計：
9 M) c4 ]! ], Z6 k# j

' B/ y: }+ ^/ K, [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。

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(dāng)前預(yù)測與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
4 S9 q6 o& ~" {[/ol]
( c- u; {/ V4 v/ l這允許在當(dāng)前條件的響應(yīng)性和穩(wěn)定性之間取得平衡。
1 i% D/ @; d# r. F2 Y& ^/ O

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(kuò)展到插槽之間。Nuplet同時使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡(luò)。
, F9 z+ A" Y- h+ }
片間預(yù)測機(jī)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(xué)站（ICOS）的消息

ICOS隊列中的待處理事件
[/ol]
功率請求表（PRT）存儲歷史令牌計數(shù)。預(yù)測將PRT值與當(dāng)前流量趨勢和隊列狀態(tài)結(jié)合。
7 y4 s; r# N, A
5 ]  o5 Q' \( A/ ^GPU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(xué)NoC適配于GPU架構(gòu)。

圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：


圖3：GPU光學(xué)NoC的架構(gòu)，顯示由光網(wǎng)絡(luò)連接的SM和LLC集群。
. T. W3 d: S4 A4 u
* T5 ]: O  `3 uGPUOpt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(jī)制：
1. SM站點使用基于以下因素的受限預(yù)測器（Restr_Pred）：

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時間
9 N% D/ D3 }; @
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
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激光控制器將這些預(yù)測結(jié)合起來，確定整體功率需求。
) K. @# X  J, C
( T9 M/ ?# L# v
6 m0 b7 Z+ G! F+ T關(guān)鍵概念和趨勢
; s: e) G7 E; }0 |" O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：

2 s/ `: a" b& @" ~: \$ n5 r& r1.將時間劃分為固定時期進(jìn)行預(yù)測和重新配置
; h' y8 {2 U' w2 h2. 使用多個輸入指標(biāo)：

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
9 E3 k7 L: m5 T% ~  o3 [3. 將當(dāng)前指標(biāo)與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
4. 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
/ J" \" d; p/ \4 }" ~: d5. 對不同流量類型進(jìn)行單獨預(yù)測（如一致性與非一致性）
5 U9 R+ ?8 F, }7 G6. 分層設(shè)計以實現(xiàn)可擴(kuò)展性
7. 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)�。�


圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準(zhǔn)測試中的相對激光功耗。
9 z- c. g# P% i- K1 c
- q& E: j/ ~7 Z
未來方向
隨著光學(xué)NoC從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H實施，可以期待這些技術(shù)的進(jìn)一步完善。方向包括：
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用于更準(zhǔn)確預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)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(fù)載（如AI加速）的專門化
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3 r) \! T0 \0 z6 @/ s
8 v" `; w6 {5 Y7 Y9 c9 n結(jié)論
有效的激光調(diào)制對實現(xiàn)光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的潛在優(yōu)勢非常重要。通過準(zhǔn)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。


參考文獻(xiàn)
% j; [+ o% l/ h- 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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