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)。

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背景
+ J5 v( I3 p; T9 e2 _, c1 W光學(xué)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：

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
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- v9 y; o( p- [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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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(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)

- S! j' n7 j7 N' E0 b! G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
Probe
5 i- P3 s! j3 }2 j9 n5 Q7 R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。
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- G# L) _  b" G9 j  h4 LProbe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
[/ol]
; j3 W. h9 i* [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。
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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. e% ^! ^9 f4 a* ?( Q% F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。

5 h8 o2 ]1 W- r( m6 h/ YColdBus還引入了一個"額外波導(dǎo)"，為需要的站點提供應(yīng)急功率。
) o6 _: O! d  _, v+ P
PShaRe
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行熱調(diào)諧
  d$ p0 D! v1 f8 o5 U+ i' Y[/ol]
( I, M2 E$ _) T! @# E  X9 ]圖1顯示了整體架構(gòu)：
, F3 h( d- F( k8 ~
; O8 s0 B: t  I# V' B3 K) P, Z* L* v: O9 |
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)。
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2 J9 R6 C( A7 I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。
3 @$ h, ~9 T3 \3 m" G8 l
BigBus
/ r$ Z3 R" }7 c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。
6 N) f9 m) k# E+ c$ K. ~
% o  D* E8 m; |, y% p  j圖2說明了BigBus設(shè)計：

& B8 B' U) m+ r
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。

$ M; p7 J2 R8 {. }! p4 tBigBus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
% s. ^' s, v- k' T* _2 x[/ol]
, q6 \& [7 J+ [9 p  G: \, y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。
) F* ?  A$ ?8 ?# C
+ F2 @: o9 \5 k9 H& G/ D
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)。

; g3 J+ \. R/ @1 G  v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(xué)站（ICOS）的消息

ICOS隊列中的待處理事件
[/ol]
' r+ \; r4 r* g" L7 y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 }  x5 r! m  ?3 E9 ^" N7 F
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)。

$ o6 P- s; U1 F9 s圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：

8 [% @3 A$ z9 D& \9 I( |
( d9 ~" C& B- Z- t0 R( Y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。
9 J+ _9 W0 L3 F# O8 p% s& L& f
; N$ {# l% {& m: GGPUOpt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：
/ ]6 e9 o; z1 F  \5 g3 j1 M3 R$ `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

& T+ `* o9 a- n2 M4 R7 Z2. LLC站點使用考慮以下因素的靈活預(yù)測器（Flex_Pred）：
- V3 I! I  |, B  T+ G

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。

" O* D( n# M( ]: E
: {) w- ]) x8 u: K關(guān)鍵概念和趨勢
9 o& s' x7 H* V( p- u/ R0 K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：
% ?  B2 ]4 V; M9 q
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(biāo)：
3 @8 d* T8 V( x

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
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
2 G/ |2 F4 ?& S. |3 W$ o6 }5. 對不同流量類型進行單獨預(yù)測（如一致性與非一致性）
6. 分層設(shè)計以實現(xiàn)可擴展性
( s0 h7 @+ I  n7. 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)
$ ?( j. j) \, v
! b8 A0 f+ u7 H' [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。
) U/ ]5 A2 |% T4 L  g2 b1 \; s
) U, e5 \; }# }8 T4 s: g2 Y" R
  v6 t  d, Q* }3 n1 e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)的進一步完善。方向包括：

用于更準(zhǔn)確預(yù)測的機器學(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

針對新興工作負載（如AI加速）的專門化

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結(jié)論
* A! P( c1 k& C1 B+ W$ U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。
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參考文獻
[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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