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
% b: v2 Z( p2 [$ A2 a/ \4 P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]。
9 `/ w: I4 s3 I& r" \# e! u
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)。
6 P% b; G, c( C$ s' m1 i

3 P( l" E7 {8 \+ c: W  `背景
$ L8 T6 h+ P# \( H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：
' F! p( P/ d& e) c

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%。
3 i1 P/ i' G, X0 ?. m
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：
% o  L1 @. z$ g7 J

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)

% S+ P& O' s' e( E& M5 q讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。
8 s. A/ E- ^2 P. k' w
; {) I# F' `% ^多核CPU設(shè)計(jì)中的激光調(diào)制方案
! ?8 a- {  p$ ]1 z: P1 t! bProbe
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。

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
5 u# Q" e# m( L1 {; W, s[/ol]
' d5 k7 Q* T2 K7 g- c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。

& ?- Z: j2 W) P: lColdBus
' B! }8 ~: x: fColdBus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。
! K. e  [* w( d. i; @2 G, R' a
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。
3 t( O; G  ^# f6 {: @
5 Y' b2 \! [0 A! b) `& g; e5 EColdBus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。

PShaRe
# l# R6 p% M! j, C7 `! R, |5 jPShaRe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]
, k; b  J3 i) t* E' \$ N圖1顯示了整體架構(gòu)：

5 m! Z" V0 v/ t/ J: ^( S0 m
' o8 n' X* X0 W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)。

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)。

! l% Z- D5 \% b; Y5 t  [' y7 bBigBus
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。
5 z* E2 \  O$ U3 k- k2 w, f, d
圖2說明了BigBus設(shè)計(jì)：


8 w+ S  h3 R$ c# K" _- C# Q/ p: U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。
' R3 H- c/ ?4 S0 p5 F
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]
' \& [/ d6 [0 h. X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。
$ Q/ ]7 j/ h+ c1 I, j' `# Y
& Y7 R: s$ q9 p6 A; \! i
多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
1 x( G" Q, G, \" F' ^; e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)。

8 b8 I) X+ k; @) C; h3 R. @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]
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。

: W; L. R* u5 dGPU設(shè)計(jì)中的激光調(diào)制方案
9 j7 X& U; v) W4 V0 V6 F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)。
3 `6 N0 }( m: U, R0 Z
圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：
  W+ {( Y; M( U: Z: n$ g

5 u& b$ ~$ Z% M) g  r7 ?7 A3 w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。
) |( r0 M$ d6 t: c: N
GPUOpt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：
  I9 y: C, X& H8 u- W1. SM站點(diǎn)使用基于以下因素的受限預(yù)測(cè)器（Restr_Pred）：
+ F: \) B  C) x, W( {: k8 [5 M2 N

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時(shí)間
! f4 U0 A$ A4 I4 p8 G: `8 Y$ e1 c
2. LLC站點(diǎn)使用考慮以下因素的靈活預(yù)測(cè)器（Flex_Pred）：
  l, j6 L" T& c# z0 x$ e

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件
$ `% {6 g9 l* c3 J2 x/ b; S( K
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。

% p  I  [0 q0 @) u
關(guān)鍵概念和趨勢(shì)
: J' [7 V- w2 ?6 g3 M9 ~6 C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：
& K, b( ?' l. ^+ j6 l
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)：
- q  s8 A0 W: {; I$ @0 j

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(cè)函數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）捕捉復(fù)雜關(guān)系
" t' h1 _7 Z, f) o1 O4 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）
6. 分層設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性
7. 盡可能重用未使用的光功率
; G+ m* R4 e4 L% j6 P) x: T# W8. 為特定架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)性地調(diào)整預(yù)測(cè)參數(shù)
3 @& {* _+ W5 Q# c* X
圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)�。�
) l9 l# Y* k( H& s& Q
* o+ A/ c, M) b- D; r, ^; _/ K
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。
; ]* {1 B0 r' ^) C  j# ^% L3 z$ X

未來方向
, O) o9 a" z; N9 K6 L" F8 o' G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：
, u) e' @9 U3 u. n2 _. ?7 n

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
. z) \5 ]( u4 ^4 ]4 f+ b; `

& a: w: g* l6 u結(jié)論
8 i* X  ^( z* m  R$ K* d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。
6 R9 E6 e& V; G' u. Q7 Z
& g. g9 X; C, y2 m9 a
參考文獻(xiàn)
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8 G3 U/ o, R" o
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