芯片巨头，全都看好这项技术

顶级公司选择光学 I/O 来推动计算超越百亿亿次级并进入泽级。该技术在 AMD 首席执行官苏丽莎最近的一次演讲中被选为从功率和性能角度实现 zettascale 计算的关键技术。“光通信是一个关键领域，我们认为它对我们达到类似 zettascale 类型的计算能力非常非常重要，”Lisa Su 说。

光通信已经使用了几十年，主要用于电信，以加快长距离传输。到目前为止，硬件需要可插拔模块来传输和接收信号，因为数据要从一个点长距离传输到另一个点。但是芯片制造商现在正在使光学 I/O 更接近芯片层，以便在超级计算机和数据中心基础设施中进行短距离通信。例如，光学器件可用于近距离连接 GPU。

Lisa Su也表示，AMD 正在与 DARPA 合作将光学解决方案封装到芯片中。

使用以太网和 InfiniBand 等技术的英特尔也将硅光子学视为其 zettascale 计划的组成部分。英特尔在其未来基于小芯片的芯片设计中采用光学封装来解决带宽和能效问题，其中计算核心可以像模块一样拼接在一起。

英特尔当前的名为 Ponte Vecchio 的超级计算 GPU 拥有一项名为 XE Link 的技术，这是一种提供 GPU 之间通信链接的tiles。“其中一些可以升级到光学 I/O，”英特尔公司副总裁兼加速计算系统和图形事业部临时总经理 Jeff McVeigh 在去年的新闻发布会上说。

Broadcom 也在追逐小芯片上的光学互连。该公司是最近进入光学 I/O 领域的公司，本月早些时候宣布了一种集成度更高的光学 I/O，其通信速度可达每秒 51.2 太比特。

众所周知，计算密度变得越来越紧，而光学 I/O 提供了更快、更节能的 GPU 到 GPU 通信的挂钩。不过这对 AI/ML 操作提出了要求。

“比方说，如果您使用以 100G 运行的直连铜缆，它有一定的弯曲半径，这会限制您将两块电路板尽可能靠近地放置在一起的方式。”Broadcom 研发总监 Vivek Raghuraman 在接受HPCwire采访时表示，而光纤提供了更好的弯曲半径、更紧密的密度和更紧密的集成。

如果有可以满足特定成本点的基于铜的解决方案，那么数据中心将尝试使用它。但机器学习等应用程序中的性能指标最终可能为高密度集成和光学 I/O 连接 GPU 铺平道路。

Raghuraman 说：“我们看到这是在高密度集成中，它正在成为越来越多的用例，我们正在这些平台上工作——比如 ML GPU 到 GPU——我们可以在这些平台上附加一个光学引擎。”

Broadcom 看到超大规模厂商大力推动在 200G 一代中使用共同封装的光学器件，这可能会在 2025 年至 2027 年的时间框架内部署。“200G 一代就是为了……解决制造问题，”Raghuraman 说，并补充说将会有早期的原型、取样和测试。

Broadcom 正在将共同封装的光学器件放在基板上。与可插拔模块相比，这提供了显着的功率和性能改进，Raghuraman 说。

Broadcom 能够通过其共同封装的光学器件展示显著的节能效果，该公司称其使用的部件减少了 30%。该公司采用标准的 800G 可插拔模块，并在相同规格下比较其共同封装的光学器件。可插拔模块消耗 14 瓦的功率，而 Broadcom 的联合封装光学器件消耗的功率不到该功率的一半，为 5.5 瓦。

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