C114訊 北京時(shí)間8月14日消息（水易）國(guó)際光電委員會(huì)（IPEC）致力于促進(jìn)關(guān)于人工智能集群新一代光互連的行業(yè)討論。最近一次的網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)的主題是“AI集群中光器件的特殊要求”。光通信市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)LightCounting對(duì)這一次研討會(huì)的亮點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行了提煉。
Arista聯(lián)合創(chuàng)始人Andy Bechtolsheim對(duì)GPU性能進(jìn)行了預(yù)測(cè)。如下圖所示，利用CMOS、基板/封裝方法、芯片架構(gòu)和更好的冷卻技術(shù)的進(jìn)步，從2022年到2028年，GPU性能預(yù)計(jì)將提高100倍。
Andy Bechtolsheim的時(shí)間線一如既往的非常激進(jìn)，所有這些新技術(shù)的量產(chǎn)可能需要十年時(shí)間。最近有關(guān)英偉達(dá)/臺(tái)積電用于封裝Blackwell GPU的新CoWoS技術(shù)問(wèn)題的傳言說(shuō)明了將新技術(shù)轉(zhuǎn)化為大規(guī)模生產(chǎn)是多么具有挑戰(zhàn)性。
管理這些超大型芯片組件的散熱是眾多問(wèn)題中的一個(gè)。人工智能集群中使用的所有技術(shù)都必須制定提高能效的路線圖。CMOS確實(shí)有一個(gè)在5年內(nèi)從5nm發(fā)展到3nm和2nm的路線圖，但光互連仍在尋找提高能效的途徑。
Andy Bechtolsheim介紹了當(dāng)前重定時(shí)、LRO和LPO 1.6T (8x200G)光模塊的功耗估算，如下圖所示。重新定時(shí)（DSP）模塊的功耗為30W，是800G模塊的2倍多。LPO和/或LRO確實(shí)提供了提高能效的途徑，但目前還不清楚它們是否能在每通道200G的情況下工作。Andy 評(píng)論說(shuō)，只要有干凈的電氣通道，224G LPO就能工作，但它還需要高性能銅纜、高性能TIA和線性驅(qū)動(dòng)器。
Andy Bechtolsheim還提到，112G LPO MSA已接近完成，應(yīng)該會(huì)在9月份的ECOC之前發(fā)布，互操作將于8月舉行。到2025年，一些供應(yīng)商將準(zhǔn)備好批量交付LPO。
問(wèn)題是：是否有客戶準(zhǔn)備部署LRO或LPO？
目前來(lái)看，字節(jié)跳動(dòng)是認(rèn)真考慮8x100G LPO的潛在客戶之一。根據(jù)LightCounting的估計(jì)，字節(jié)跳動(dòng)將在2024年成為中國(guó)云計(jì)算公司中第二大光模塊消費(fèi)者，并有可能在2025年成為第一大光模塊消費(fèi)者。
字節(jié)跳動(dòng)的Yinxing Zhang展示了大量LPO測(cè)試結(jié)果，證明了1E-6規(guī)范的Pre-FEC BER測(cè)試有助于保證整個(gè)溫度范圍內(nèi)的鏈路性能。FEC將為通過(guò)Pre-FEC BER測(cè)試的光模塊性能增加余量。
他還表示，需要對(duì)VCSEL和光模塊/AOC設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，以提高Pre-FEC BER測(cè)試的良率，但他對(duì)2025年-2026年部署 8x100G LPO持樂(lè)觀態(tài)度。此外，字節(jié)跳動(dòng)并不急于轉(zhuǎn)向每通道200G，至少現(xiàn)在還沒(méi)有。
LightCounting預(yù)計(jì)，英偉達(dá)將在今年晚些時(shí)候測(cè)試每通道200G的LRO和LPO，并可能在 2025年進(jìn)行少量部署。如果這些技術(shù)都不成功，CPO將是英偉達(dá)依賴的另一種選擇。英偉達(dá)還將放棄基于VCSEL的SR8光模塊，但字節(jié)跳動(dòng)和許多其他客戶將在未來(lái)多年部署這些光模塊。
博通公司的Manish Mehta討論了CPO的進(jìn)展，并介紹了與云暉科技（Cloud Light）合作開(kāi)發(fā)的SR8 LRO光模塊的最新測(cè)試數(shù)據(jù)，如下圖所示。他還討論了面向人工智能應(yīng)用的SMF雙向光模塊的設(shè)計(jì)，這項(xiàng)技術(shù)已在FTTx光模塊中使用了20多年。Manish還回顧了博通公司（Avago/Agilent）30年的光模塊制造歷史，其中包括10萬(wàn)億可靠性記錄＜1FIT的現(xiàn)網(wǎng)設(shè)備小時(shí)數(shù)。
Meta公司的Drew Alduino介紹了有關(guān)硬件故障如何影響人工智能集群運(yùn)行的數(shù)據(jù)。單個(gè) GPU或網(wǎng)絡(luò)鏈接故障可使整個(gè)集群的效率降低40%，緩解故障（通過(guò)軟件）可能需要10分鐘，這種故障平均每30-45分鐘發(fā)生一次。對(duì)于基于更復(fù)雜GPU和光器件的大型集群來(lái)說(shuō)，問(wèn)題會(huì)變得更加嚴(yán)重。
他還分享了200G FR4和400G FR4模塊的故障分析數(shù)據(jù)，如下所示。直接調(diào)制激光器性能下降是200G模塊出現(xiàn)故障的主要原因。與一般制造問(wèn)題（PCBA和引線鍵合）相比，400G光模塊中使用的EML性能退化問(wèn)題較小。他建議，使用更簡(jiǎn)單、更集成的設(shè)計(jì)將有助于減少這些故障。從這個(gè)角度看，LPO和CPO都是業(yè)界探索的正確方向，這不僅能降低功耗，還能提高可靠性。
華為的Eric Bernier還討論了提高可靠性的方法。除了優(yōu)化整個(gè)光模塊或集成芯片的光電設(shè)計(jì)和提高光源效率外，基于激光陣列的更高功率光源也會(huì)有所幫助。如果一個(gè)激光器出現(xiàn)故障，陣列中的其他激光器可以產(chǎn)生更大的功率，彌補(bǔ)故障激光器的不足。
其他發(fā)言人包括 Quintessent公司的Cris Cole，他介紹了有關(guān)硅基量子點(diǎn)激光器可靠性提高100倍的更多數(shù)據(jù)。英特爾公司的Christian Urricariet分享了有關(guān)異質(zhì)集成激光器極高可靠性（<0.1FIT）的數(shù)據(jù)。Ranovus公司的Jeff Hutchins認(rèn)為，只有高度集成的CPO 解決方案才能滿足人工智能集群的可靠性要求。
