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
/ T+ T; @( G' O7 J% |9 a/ p& l# W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]。
" @6 N; Q- U# k* `
# Q! N. L& i8 p" b; s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)。基本構(gòu)建模塊包括：
0 ]& {% v+ f- W) k4 J3 h$ c  r

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
, {: S6 x, i6 ]4 a) c) ]3 J
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%。
! Z4 W( z4 |  S% Z* E/ ]
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：
; f8 T! m# J) x. P6 R8 |

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。

! i" M' v5 s9 Q+ j多核CPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
Probe
1 K+ K' o- F4 p! u# ?. _$ {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。
" d; r6 k9 y3 }: F/ o
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
5 k0 N" P" M0 h* E[/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
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。

) ]. y, V1 `9 Z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。

9 ]8 O( O1 j, N* K7 b2 A: K- EColdBus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
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(dú)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(fèi)的光功率進(jìn)行熱調(diào)諧
[/ol]
6 f/ W# `  L+ I4 y圖1顯示了整體架構(gòu)：
9 _8 a2 w! W7 D% N) z' ]

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)。

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。

2 G6 E- B* ~7 oBigBus
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。

* D; z- B, }4 z  U9 y% Q圖2說明了BigBus設(shè)計：


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
[/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。
* o& H2 b, ]/ z/ q# i+ C

" ~( a# e% S$ ~- B, z, U多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
, H' F# O, q" S% \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)。

; n9 D7 _7 ~4 b! i7 t+ {/ c) ?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
( ^1 |( [# K/ o$ G, N/ D[/ol]
0 P' I3 }  F; x! @$ d7 l2 f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。
$ I* d1 \8 b: j: }
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(dú)特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設(shè)計將光學(xué)NoC適配于GPU架構(gòu)。

/ U5 J9 {! c4 M# @( t- r2 ]: N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。
7 g9 z& d+ R8 o3 S' O* l- z6 ^
$ A# Z; f3 X3 W' }8 i; |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(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）：
( {+ z2 B6 h0 Z4 S: h

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時間

& l) h. \: v, |6 Q6 V# m2. LLC站點使用考慮以下因素的靈活預(yù)測器（Flex_Pred）：
. o# F7 K7 e' A# r

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。


( y. V- s& o4 {4 t關(guān)鍵概念和趨勢
9 @% C7 T/ }4 Q* @- J6 \4 g1 ]) H. ~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(jìn)行預(yù)測和重新配置
" f& n2 c' x+ q8 J1 i$ @  c2. 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
3. 將當(dāng)前指標(biāo)與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
, F4 h, [! ?( |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
' G8 b% P- T+ ?$ M( a1 V3 ]; l" [3 X" J5. 對不同流量類型進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測（如一致性與非一致性）
6. 分層設(shè)計以實現(xiàn)可擴(kuò)展性
! j( m' q9 U. R+ V! u$ o3 P3 p, P7. 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)省：
$ T( @+ q" u  V2 }6 O! w9 ]. O
! H' z8 d) }: q9 o/ }
! v! M) ^1 @! k7 G& I& p圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準(zhǔn)測試中的相對激光功耗。
$ T* ?! G; L; I% W9 q
2 L# p' W. z4 e. ]% p: 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：
) G5 i! ^$ H- i9 h5 ^; T1 c$ d% m

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(yùn)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

0 j# `9 |( u) N: Z, F8 G$ }
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。
. b( b) }7 i& K6 E! o+ }# T/ b$ F0 I
% ~1 N) G1 p! `2 a4 \
  q4 l$ I8 V8 Y$ Z% L& K& J參考文獻(xiàn)
% I* {4 [. B8 [$ G[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.

6 ?; T1 R% t4 q/ z; T7 @# u- END -

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