2.5D系統(tǒng)中硅基光電子網絡的系統(tǒng)級管理

逍遙設計自動化

引言
隨著計算系統(tǒng)向支持數據密集型應用的大型多核芯片發(fā)展，2.5D集成正成為有前途的平臺。在2.5D系統(tǒng)中，多個較小的chiplet集成在一個大型中介層芯片上。這提供了更高的制造良率和異構集成等優(yōu)勢，但也為片上通信網絡帶來了挑戰(zhàn)。

0 d5 W+ Z# n# S% s' O' G4 j& }, N傳統(tǒng)的電氣鏈路難以為大型多核芯片提供所需的帶寬密度。硅基光電子鏈路正發(fā)展成為高帶寬、低延遲的替代方案。然而，微環(huán)諧振器（MRR）等硅基光電子器件對熱變化和制程變化非常敏感，這可能導致諧振偏移并影響通信可靠性。
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本文探討了在2.5D系統(tǒng)中管理硅基光電子網絡的系統(tǒng)級技術，重點是減輕熱變化和制程變化的影響，以提高能源效率。


光學器件的熱敏感性和制程敏感性
MRR是硅基光電子鏈路中的關鍵組件，用于數據調制和濾波。MRR的諧振波長由其物理尺寸和材料特性決定。導致MRR諧振波長偏移的兩個主要因素是：

熱變化：硅具有高熱光系數，使MRR對溫度變化非常敏感。觀察到的偏移量為70-100 pm/K。

制程變化：制造挑戰(zhàn)導致MRR尺寸變化，使諧振波長偏離設計意圖。
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這些變化可能導致發(fā)射器和接收器MRR之間的不匹配，影響鏈路完整性。

0 n2 n# z/ T7 ]7 h2 W6 L器件級和設計級緩解技術
1 ?8 |- \2 U! a  c" V在器件和芯片設計層面存在幾種方法來解決熱敏感性和制程敏感性：
/ |& k8 N& @) w7 N: u器件級：
! ?; |1 I  a/ p, H* C$ X

使用電阻加熱器進行主動熱調諧

使用負熱光系數材料設計非熱敏MRR

將MRR嵌入馬赫-曾德爾干涉儀

設計級：

處理器和光電子層的熱解耦

光電子組件的熱感知布局和布線
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- E! a5 j- r( q2 |4 k1 C! T圖1：多核系統(tǒng)的橫截面視圖，顯示處理器裸片和光電子裸片之間的絕緣層。

! F& {* i, v/ K* J- \這些技術有效，但不考慮運行時工作負載特性。這為系統(tǒng)級管理提供了機會。

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系統(tǒng)級管理技術
; |* |  C# U3 e. v. i5 u- ]2 e工作負載分配和遷移
RingAware是一種工作負載分配策略，在通信MRR周圍維持相似的功率分布，以最小化熱變化的影響。該策略根據核心與MRR的距離進行分類，并分配線程以最小化熱梯度。
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+ E( y4 B5 s6 U! U: b圖2：使用Clustered和RingAware策略的片上最高溫度和熱梯度。

2 a9 m$ g0 B5 V0 R4 \% eTherma在此基礎上進行了改進，通過運行時線程遷移在整個工作負載執(zhí)行過程中保持通信MRR周圍的相似熱活動。

FreqAlign進一步考慮了熱變化和制程變化。它不僅維持相似的熱活動，還旨在匹配通信MRR的實際諧振波長。

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3 i  k& d. Q; Y& t( j圖3：使用（a） Clustered，（b） RingAware和（c） FreqAlign策略時MRR組之間的平均諧振頻率差異。每個柱狀圖對應一個工作負載+系統(tǒng)利用率。


1 f4 ^1 V; B( W* [- u5 g& K圖4：使用（a） Clustered，（b） RingAware，（c） FreqAlign + TFT和（d） FreqAlign + AFT進行熱調諧所需的加熱功率。

! V% i* Y3 r; Y' ?, W) vLIBRA結合了反應式器件級技術和主動式系統(tǒng)級線程遷移。根據每個MRR的校準邊界溫度，動態(tài)選擇熱修整或熱調諧。

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圖5：（a） fluidanimate和（b） radiosity應用程序執(zhí)行期間的實際溫度和預測溫度。
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功率縮放技術
上述技術側重于減少熱調諧的加熱功率，但整體光電子功率還取決于激光功率和電光轉換功率。PEARL和WAVES等技術通過動態(tài)縮放光學通道來解決這個問題。
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PEARL使用粗粒度反應式方法結合主動式機器學習來預測帶寬需求并相應地縮放激光功率。

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圖6：PEARL中動態(tài)功率縮放的框架。

WAVES在考慮熱變化和制程變化的同時，選擇應用程序所需的最少光學信號（波長）數量。它激活最佳波長組合以最小化調諧范圍。
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PROWAVES通過考慮應用程序執(zhí)行期間的動態(tài)帶寬需求來增強WAVES。它使用時間序列預測來預測網絡活動并主動選擇光學通道。

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+ o# g( ]6 `2 E0 C. O2 E圖7：應用程序執(zhí)行期間硅基光電子鏈路中傳輸的數據包數量。應用程序有數據包傳輸量較高的階段和較低的階段。
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圖8：PROWAVES的流程。每個時間間隔，ARIMA預測網絡活動。將預測值與實際值進行比較以調整模型（如果出現(xiàn)偏差）。線性回歸模型使用預測的網絡活動選擇光學信號。

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, C3 s+ }. y# I6 Z7 C+ S應用程序級儀器輔助（instrumentation-assisted）
0 f+ p* Q9 f- R2 S  O片上通信流量和溫度分布也取決于軟件實現(xiàn)。應用程序儀器輔助可以為系統(tǒng)級策略提供特權信息，以便更好地決策。
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圖9：應用程序儀器輔助（instrumentation-assisted）帶寬分配技術的框架。

與非儀器（non-instrumented）版本相比，PageRank算法的儀器版本使用WAVES實現(xiàn)了35%更高的光電子功率減少。

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結論
硅基光電子網絡為大型多核芯片提供了高帶寬、低延遲片上通信的有前途的解決方案。然而，對熱變化和制程變化的敏感性帶來了重大挑戰(zhàn)。

7 i  T0 p# z( p7 l1 o本文探討了各種系統(tǒng)級管理技術來解決這些挑戰(zhàn)：
! ~6 p+ i- B7 R: ^. c2 L8 i

考慮熱變化和制程變化的工作負載分配和遷移策略（RingAware、Therma、FreqAlign、LIBRA），以最小化通信MRR之間的諧振不匹配。

基于帶寬需求和變化引起的諧振偏移動態(tài)調整活躍光學通道數量的功率縮放技術（PEARL、WAVES、PROWAVES）。

應用程序級儀器輔助，為更有效的系統(tǒng)級管理提供額外信息。
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這些技術在保持性能的同時顯著降低了光電子功耗。隨著硅基光電子技術的不斷成熟，這些系統(tǒng)級管理方法對于實現(xiàn)具有高性能片上通信的節(jié)能多核系統(tǒng)將非常重要。
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$ v5 D' G  ]% s% V, L1 t: e4 l未來的研究方向可能包括：
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探索機器學習技術，以更準確地預測熱分布和帶寬需求。

研究在工作負載管理中同時考慮計算和通信方面的協(xié)同優(yōu)化方法。

開發(fā)標準化的應用程序級插樁接口，以促進變化感知系統(tǒng)管理技術的廣泛采用。

通過智能系統(tǒng)級管理解決熱變化和制程變化的挑戰(zhàn)，硅基光電子網絡可以充分發(fā)揮2.5D集成多核系統(tǒng)在下一代計算應用中的潛力。

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. h& }3 v6 o& g8 @參考文獻
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