光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的激光調(diào)制方案

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)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(shì)。然而，有效管理光學(xué)NoC的功耗帶來了新的挑戰(zhàn)[1]。

$ W# o/ X6 ~7 v3 s# s+ I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(dòng)動(dòng)態(tài)調(diào)制激光功率的關(guān)鍵概念、架構(gòu)和預(yù)測(cè)技術(shù)。


8 g9 g6 X9 b" c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：

激光器：光源，可以是片外或片上

調(diào)制器：將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為光信號(hào)

波導(dǎo)：在芯片上引導(dǎo)光

光電探測(cè)器：將光信號(hào)轉(zhuǎn)換回電信號(hào)

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(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是光子不能像電荷那樣容易存儲(chǔ)。這意味著激光器通常需要持續(xù)供電，即使不主動(dòng)傳輸數(shù)據(jù)時(shí)也是如此。這種靜態(tài)功耗可能占光學(xué)NoC總功耗的80-90%。

為解決這個(gè)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(cè)的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)動(dòng)態(tài)調(diào)整激光功率。一般方法包括：

監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)指標(biāo)

預(yù)測(cè)未來活動(dòng)

相應(yīng)調(diào)整激光功率

重新配置網(wǎng)絡(luò)
9 G) K, S& ~* l+ Z2 h) ?. j8 ?
* |$ q0 J% A1 ?7 Q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(jì)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(gòu)，核心分組為4x4塊。每個(gè)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。
* K7 ^( m8 `+ c5 y, M* \
Probe根據(jù)鏈路利用率和緩沖區(qū)利用率指標(biāo)預(yù)測(cè)未來活動(dòng)。使用兩種類型的預(yù)測(cè)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
/ _1 z% G, P& p8 V6 y/ f9 R[/ol]
+ p3 M8 P/ n4 F9 @錦標(biāo)賽預(yù)測(cè)器根據(jù)最近的準(zhǔn)確性在兩者之間選擇。
# k3 B6 E/ K0 H8 y& q  d& j; t
ColdBus
ColdBus采用不同的方法，基于L1緩存未命中預(yù)測(cè)活動(dòng)。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。

使用類似于分支預(yù)測(cè)器的基于PC的預(yù)測(cè)器來識(shí)別可能導(dǎo)致未命中的指令。然后，一個(gè)時(shí)期預(yù)測(cè)器估計(jì)這些未命中何時(shí)發(fā)生。

ColdBus還引入了一個(gè)"額外波導(dǎo)"，為需要的站點(diǎn)提供應(yīng)急功率。

  a4 Q; m6 l" t. z( j% nPShaRe
PShaRe在之前工作的基礎(chǔ)上有幾個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新：

一致性和非一致性流量的獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)器

站點(diǎn)之間的功率共享

重用浪費(fèi)的光功率進(jìn)行熱調(diào)諧
[/ol]
圖1顯示了整體架構(gòu)：
- `  I6 B' S9 ?1 k! P& `8 ~
- X+ g3 Y( U6 V0 ]# W) a
圖1：PShaRe架構(gòu)，顯示連接光學(xué)站點(diǎn)的功率和數(shù)據(jù)波導(dǎo)。
, k# [4 Z- F% V, I8 O
$ u. ^9 K, d6 H* u神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器使用14個(gè)性能計(jì)數(shù)器輸入，對(duì)每個(gè)站點(diǎn)在下一個(gè)時(shí)期的活動(dòng)進(jìn)行二元預(yù)測(cè)。

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

, v# I! W, s7 E$ B7 ^' @圖2說明了BigBus設(shè)計(jì)：


' J! E; r0 _% S4 V, _* ~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。

7 F2 o- @  B  c* w. L# @BigBus使用兩階段預(yù)測(cè)過程：

每個(gè)站點(diǎn)根據(jù)等待時(shí)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(cè)與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
[/ol]
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( e4 M7 D  H  g1 L
* _0 U& G& s# ~# n多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
對(duì)于像服務(wù)器這樣的多芯片系統(tǒng)，像Nuplet這樣的設(shè)計(jì)將光網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到插槽之間。Nuplet同時(shí)使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡(luò)。
$ E* d2 }7 }$ ?2 D
片間預(yù)測(cè)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(duì)列中的待處理事件
[/ol]
0 A* e2 l+ b! T/ b5 y, U0 d功率請(qǐng)求表（PRT）存儲(chǔ)歷史令牌計(jì)數(shù)。預(yù)測(cè)將PRT值與當(dāng)前流量趨勢(shì)和隊(duì)列狀態(tài)結(jié)合。

8 e1 j) H+ Y8 Y/ i/ \! E7 o! ^GPU設(shè)計(jì)中的激光調(diào)制方案
2 k5 _; @- a* c3 H# d由于GPU側(cè)重于內(nèi)存帶寬而非延遲，因此帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設(shè)計(jì)將光學(xué)NoC適配于GPU架構(gòu)。
0 E7 I) W5 |& K/ |4 r/ v
圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：
7 Z0 Z$ ?9 U/ D; b0 v# P3 W/ M

7 g' _) v) B/ d( a3 O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。
% D! f% z# J5 ?! ]$ ^6 a1 M
9 t& k# F6 k2 mGPUOpt對(duì)流式多處理器（SM）站點(diǎn)和最后級(jí)緩存（LLC）站點(diǎn)使用不同的預(yù)測(cè)機(jī)制：
5 H( F, ]+ ?' m- M  m6 P5 u1. SM站點(diǎn)使用基于以下因素的受限預(yù)測(cè)器（Restr_Pred）：

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時(shí)間
- t7 k; d+ U0 N: b% L6 n& l. @% O& U
! }6 j9 Q$ W" Q7 o2. LLC站點(diǎn)使用考慮以下因素的靈活預(yù)測(cè)器（Flex_Pred）：
0 r1 W3 T. {' ]4 M1 J, b# L4 {! t

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(cè)結(jié)合起來，確定整體功率需求。


關(guān)鍵概念和趨勢(shì)
雖然具體方案各不相同，但一些共同主題和最佳實(shí)踐浮現(xiàn)出來：
0 y9 X. M* H8 m% ]
1.將時(shí)間劃分為固定時(shí)期進(jìn)行預(yù)測(cè)和重新配置
2. 使用多個(gè)輸入指標(biāo)：
) N6 ?5 K6 [! G

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
' p- g/ B3 \& G+ o1 F- N9 T3. 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(cè)函數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）捕捉復(fù)雜關(guān)系
6 ?6 R( Y5 O* J( E5. 對(duì)不同流量類型進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測(cè)（如一致性與非一致性）
, K4 z4 g$ E! r2 m6. 分層設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性
4 ]$ R) [# O- k6 b0 l! n6 {7. 盡可能重用未使用的光功率
" _2 }7 F4 z& w1 }, m( t# E) g8. 為特定架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)性地調(diào)整預(yù)測(cè)參數(shù)

圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)�。�
" I8 {- E+ p* L/ R4 }( o3 r

& p7 L# e/ ~6 Z+ W- J$ G. E# ?圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準(zhǔn)測(cè)試中的相對(duì)激光功耗。


3 W+ V# {- ?" n! X. d1 U4 h未來方向
隨著光學(xué)NoC從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H實(shí)施，可以期待這些技術(shù)的進(jìn)一步完善。方向包括：

用于更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

與應(yīng)用層知識(shí)的集成

在運(yùn)行時(shí)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(duì)新興工作負(fù)載（如AI加速）的專門化

. u3 z- V% A( m  s7 |  q1 B
' r9 G$ j% y3 K# ^: `2 P結(jié)論
有效的激光調(diào)制對(duì)實(shí)現(xiàn)光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的潛在優(yōu)勢(shì)非常重要。通過準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)并相應(yīng)調(diào)整激光功率，可以在保持性能的同時(shí)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(jì)約束和流量模式。該領(lǐng)域的持續(xù)研究有望為未來計(jì)算系統(tǒng)解鎖新的能效水平。


$ y" S# ?+ r' f% s, v參考文獻(xiàn)
[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.
5 _6 {. n/ G# @) Y
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