電子發(fā)燒友網報道（文/梁浩斌）今年火爆的AI應用也帶火了數據中心市場，AI服務器需求暴增。不僅是AI大模型的規(guī)模在不斷擴張至千億級參數，還有越來越多不同類型的大模型訓練和推理，都需要更強大的算力集群。

在一個多服務器構成的算力系統(tǒng)中，互連速率其實很大程度上決定著整個系統(tǒng)的性能上限，因此在片間互連方面，也開始采用CPO光電合封技術，將交換芯片和光電器件封裝在一起，使得光電器件與芯片之間的數據傳輸損耗減小、提高傳輸速度。

但另一方面，由于半導體晶體管密度的提升速度放緩，單個計算節(jié)點中，比如單張AI加速卡上的芯片采用Chiplet技術成為了趨勢，即多個小的“芯粒”封裝在一起，通過互連組成一個整體的計算引擎。而為了提高chiplet設計的性能，芯片內部多個die之間的互連也非常關鍵。ONoC（Optical Network-on-Chip）片上光互連正是為了解決這個問題。

片上光互連：晶圓級的光互連網絡

從結構上看，片上光互連其實是一種光子集成芯片技術，將不同功能的有源器件和無源器件集成在同一塊光電基板上。光電基板上具有光子路由波導，這些波導被用于數據通信，和用于電路走線的多層金屬層。CMOS電芯片堆疊在硅光芯片上，在光電基板上形成二維陣列。

光從基板上的激光光源中發(fā)出，輸入到基板上的路由波導，通過波導到達光芯片上的調制器。這個時候電芯片上的信息數據，通過電芯片和光芯片之間的微凸塊加載到環(huán)形調制器中，將數字1和0轉換為光的強度差異。

調制后的光信號通過光電基板上的波導傳播，到達其他光芯片上的光電探測器中。這個時候光信號就被轉換成電信號，這些信息就被不同的電芯片所接收。

當然在實際應用中，每個CMOS芯片和光芯片之間，都有數以千計的微凸塊被用于數據傳輸。因為光信號傳播不需要銅導線，損耗小，延遲低，這樣就實現了在光電基板上進行高能效、高帶寬密度、低延遲的光互連。

從工作原理上看，其實可以大致分析出片上光互連的核心器件主要是激光器、調制器和接收器。要想提高片上光互連的傳輸容量，可以使用波分復用、偏振復用、模分復用等技術實現。

目前，針對單一物理維度光信號的復用、解復用設備已經相對成熟。為了進一步提高片上光互連系統(tǒng)的通道數量和傳輸容量，多種復用方式的綜合運用成為了重要的研究趨勢。例如，波長-偏振-模式混合復用等技術能夠顯著提升片上光互連系統(tǒng)的性能。此外，片上光互連架構的設計與選擇對性能的提升也具有不可忽視的作用。片上光互連架構不僅決定了片上網絡中不同節(jié)點的互連方式，同時也影響了路由器的端口數量和網絡鏈路數量，進一步影響了網絡的時延、功耗和可靠性等性能指標。

因此，綜合運用多種復用方式并優(yōu)化片上光互連架構是片上光互連發(fā)展的重要趨勢。

距離落地應用還有多遠？

目前片上光互連技術主要處于實驗室階段，還未大規(guī)模量產。業(yè)界的主要玩家包括一些高校和研究機構，比如美國加州大學圣巴巴拉分校、加州伯克利大學、荷蘭的埃因霍溫科技大學和特溫特大學、美國集成光子制造研究所、中科院半導體所等。另外也有英特爾、曦智科技等廠商在推動相關技術的產業(yè)化。

英特爾在今年的Hot CHIPS會議上，展示了一款代號為“Piuma”的8核528線程處理器，而這款處理器的最大特點在于，采用了硅光子互連，能夠提供1TB/s的光學帶寬，可以將多達131,072個芯片連接在一起，形成一個大型共享內存的圖形處理超級計算機。

在Piuma組成的超級計算機中，路由器就是網絡，所有設備都通過 HyperX 拓撲進行連接，每個機架內將有16個Piuma芯片。不過英特爾目前還未決定Piuma芯片是否會進行商業(yè)化，他們表示，如果有客戶提供資金支持，公司將會很樂意生產這款產品。

曦智科技近幾年一直在片上光互連技術上努力推進商業(yè)化，今年HiPChips會議上，曦智科技展示了其片上光互連技術上的最新進展，該系統(tǒng)的通道數為512，單通道最長廣播距離為50mm，廣播延時1ns，單通道頻率4GHz，片上總帶寬達到2Tbps。實測數據顯示，該計算系統(tǒng)完成多個計算核之間All-to-All的數據廣播，這將大幅提高每個計算核的算力利用率。

而基于該片上光互連技術，曦智科技正在推動第一款商用級光電混合計算加速卡的商業(yè)化落地，未來將搭載曦智科技自研軟件棧，在商用場景下發(fā)揮片上光互連低延遲、低功耗的優(yōu)勢。

小結：

在芯片受限于制程工藝、晶體管密度提高放緩的情況下，通過芯粒的設計將多個die封裝在同一基板上成為了突破單芯片性能的一條重要路線。而這條路線的關鍵在于片上互連技術的發(fā)展，片上光互連技術也為未來的chiplet設計路線提供了更多的可能。