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引言
1 Y$ Q+ ?: J; W/ ~8 S在人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)快速發(fā)展的背景下,對更快、更高效、可擴(kuò)展的計算基礎(chǔ)設(shè)施的需求正在飛速增長。隨著我們不斷突破AI的可能性邊界,數(shù)據(jù)傳輸和處理方面的新挑戰(zhàn)也隨之出現(xiàn)。光計算互連(OCI)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,這項(xiàng)突破性技術(shù)有望徹底改變我們構(gòu)建和連接AI系統(tǒng)的方式[1]。* C) O7 U3 `1 i3 _7 `& ]4 D
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- ?- { y- A7 m2 u4 f挑戰(zhàn):AI基礎(chǔ)設(shè)施中的輸入/輸出瓶頸
2 o+ B8 w7 W2 U) G" I+ \% s隨著AI模型變得越來越復(fù)雜和龐大,計算節(jié)點(diǎn)之間需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長。傳統(tǒng)的電氣互連難以滿足這些需求,造成了限制AI系統(tǒng)整體性能的瓶頸。
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% K+ k0 G( h3 {' X; j6 F圖1:展示了計算網(wǎng)絡(luò)互連帶寬與AI應(yīng)用需求之間隨時間推移而不斷增大的差距。
, b0 G' t% D5 A3 |0 Q; j
# M( S3 i: t; y0 q& z$ n' G; ?. K I這張圖清楚地顯示了計算網(wǎng)絡(luò)互連在歷史上如何落后于AI應(yīng)用不斷演進(jìn)的帶寬需求。隨著AI的持續(xù)發(fā)展,這一差距預(yù)計將進(jìn)一步擴(kuò)大,創(chuàng)造了對新解決方案的迫切需求。
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9 h& A5 ~2 s6 y解決方案:集成光電子技術(shù)和OCI5 Z- f+ M' ?. U, z1 ~
為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn),研究人員和工程師正轉(zhuǎn)向集成光電子技術(shù),特別是光計算互連(OCI)技術(shù)。OCI利用光來傳輸數(shù)據(jù),相比傳統(tǒng)的電氣互連具有幾個關(guān)鍵優(yōu)勢:
5 S) _0 q3 W: c, V更高的帶寬密度更低的功耗更低的延遲更遠(yuǎn)的傳輸距離0 M9 |8 x3 C- r3 w6 G& g' q
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5 I+ B0 |2 q9 r3 `& `: z圖2:展示了不同互連技術(shù)的帶寬密度和傳輸距離之間的關(guān)系,突出了xPU光學(xué)I/O的優(yōu)勢。1 z; F/ E7 J# R* J$ f r
. `; A2 C5 h6 w t- Z( g4 x這張圖描述了通過集成光電子技術(shù)實(shí)現(xiàn)的xPU光學(xué)I/O如何能夠同時達(dá)到高帶寬密度和更遠(yuǎn)的傳輸距離,相比傳統(tǒng)的電氣I/O和可插拔光模塊具有明顯優(yōu)勢。
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2 x7 P" R7 U# K2 W q# xOCI在AI基礎(chǔ)設(shè)施中的應(yīng)用
( y, I; d \7 v$ tOCI技術(shù)在AI基礎(chǔ)設(shè)施中有兩個主要應(yīng)用:計算Fabric(AI/ML集群)資源分解
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# |( Q1 J( k0 s [( d計算Fabric(AI/ML集群)
0 u1 F% K0 a% F0 Z/ L4 D" a- d7 H在AI/ML集群中,OCI可用于連接基于CPU/GPU的服務(wù)器,可以是節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)的連接,也可以是交換式Fabric配置。這種應(yīng)用提供了幾個優(yōu)勢:+ P6 \! {: O8 l1 c+ j: d
為更大的集群提供增加的帶寬相比銅線互連延長了傳輸距離更低的延遲降低功耗
+ r. {5 ^5 n6 `4 L6 ` I) U& L5 }) m
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/ p" z( T! }- e# E8 v圖3:illustrating了OCI在AI/ML集群計算Fabric中的應(yīng)用,顯示了互連的XPU節(jié)點(diǎn)。
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4 e ^: D& h; t9 E) T這個圖表展示了OCI如何用于連接AI/ML集群中的多個XPU(CPU/GPU)節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)計算資源之間的高帶寬、低延遲通信。6 n. r# {- s }3 [- v
0 l! t3 u0 U* |$ M資源分解; V7 X2 y$ i, V, U2 e8 z1 V
OCI還能實(shí)現(xiàn)資源分解,允許在多個計算節(jié)點(diǎn)之間創(chuàng)建更大的共享資源池。這種方法提供了幾個優(yōu)勢:1 p- Z$ T- W. @. P6 a
將資源從封裝和插槽限制中解放出來提高資源利用率和效率對延遲敏感的連接高帶寬密度低功耗* `, C+ v& [1 C. _' @
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圖4:展示了OCI在資源分解中的應(yīng)用,描繪了不同計算資源的分離和池化。 r" M# i$ ~, \, n! m4 V
, \; P& B6 b2 N% E; o G7 h這個圖表描繪了OCI如何實(shí)現(xiàn)各種計算資源的分解,如CPU/XPU、內(nèi)存、加速器和存儲,允許在AI基礎(chǔ)設(shè)施中更靈活和高效地利用這些組件。
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英特爾的OCI方法
/ i0 U' _" t* G7 [) i英特爾在OCI開發(fā)的前沿,利用其在硅基光電子和先進(jìn)封裝方面的專業(yè)知識,為AI基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)造了可擴(kuò)展的解決方案。他們的方法集中在三個關(guān)鍵領(lǐng)域:在光電子集成芯片(PIC)上集成更多的光電子功能使用先進(jìn)封裝技術(shù)將PIC與最佳的電子集成電路(EIC)集成將光學(xué)Chiplet與主機(jī)(XPU,交換機(jī))更緊密地集成
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+ A8 `- q% C, S" I! q圖5:英特爾OCI Chiplet概念圖,展示了xPU與OCI模塊的集成。! n# f% y/ a- Q3 e" _
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這個圖表illustrates了英特爾的OCI Chiplet概念,將xPU(CPU或GPU)與OCI模塊緊密集成,實(shí)現(xiàn)直接從計算單元進(jìn)行高帶寬、低延遲的光通信。
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OCI和AI基礎(chǔ)設(shè)施的未來; i& q9 |8 q$ h! E
隨著AI的持續(xù)發(fā)展和對更強(qiáng)大計算能力的需求不斷增加,OCI技術(shù)將在實(shí)現(xiàn)下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施中發(fā)揮關(guān)鍵作用。英特爾的OCI發(fā)展路線圖包括:
- p# Y6 F7 A$ O; i) M! m& U ]) g擴(kuò)展波長數(shù)量提高線路速率擴(kuò)大光纖數(shù)量利用偏振技術(shù)6 A9 R, U+ T K: b
' r! E3 S9 H# v/ [/ A( j這些進(jìn)步將使帶寬、功率效率和可擴(kuò)展性持續(xù)提升,最終實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大、更高效的AI系統(tǒng)。
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% j0 i% G: F$ h2 n1 H/ k圖6:展示了英特爾OCI擴(kuò)展路線圖,illustrating了隨時間推移預(yù)計的帶寬增長。
, L" o6 u8 T% a8 t8 v- w
* v& R6 g# g2 `% ~6 B這張圖展示了英特爾對OCI技術(shù)擴(kuò)展的宏偉計劃,預(yù)計從2Tbps PCIe5/CXL到未來迭代中的16Tbps UCIe/DWDM,帶寬將顯著提升。
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* y* A0 H+ l* c( g2 n9 {% k總結(jié)而言,光計算互連(OCI)技術(shù)代表了解決現(xiàn)代AI基礎(chǔ)設(shè)施互連挑戰(zhàn)的重大進(jìn)步。通過利用集成光電子技術(shù)的力量,OCI有望提供下一代AI和ML應(yīng)用所需的帶寬、延遲和功率效率。隨著英特爾等公司繼續(xù)投資和開發(fā)這項(xiàng)技術(shù),我們可以期待看到越來越強(qiáng)大和高效的AI系統(tǒng),將推動人工智能的可能性向前發(fā)展。$ ~$ S9 R) |5 U
; v) ?6 G" l8 |# j* R& UOCI技術(shù)的具體實(shí)現(xiàn)
) h {" H9 p8 M7 W6 V7 g英特爾在OCI技術(shù)的實(shí)現(xiàn)上取得了顯著進(jìn)展。以下是一些關(guān)鍵的技術(shù)細(xì)節(jié):' M2 t) d- f* R( b
集成光電子芯片(PIC)英特爾開發(fā)了一個完全集成的8Tbps光電子集成芯片,具有以下特點(diǎn):密集波分復(fù)用(DWDM)光接口8個光纖對 x 8波長 x 64G,符合CW-WDM MSA標(biāo)準(zhǔn)每個方向4Tbps的吞吐量標(biāo)準(zhǔn)單模光纖輸出,具有低數(shù)值孔徑,用于無源對準(zhǔn)的V形槽: A+ I: d" u9 ~) e& C# Q7 C# [
c- I6 c% b4 ^. R
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5 o6 S) x4 x4 N) z圖7:英特爾8Tbps集成光電子芯片的概念圖,顯示了主要特性。
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B2 o1 d! k, Q8 R, L這個高度集成的PIC包含了完整的光學(xué)子系統(tǒng),包括片上激光源、高效微環(huán)調(diào)制器、鍺光電探測器和半導(dǎo)體光放大器等。這種高度集成不僅提高了性能,還降低了成本和功耗。
( T. l% C. ]& {$ C" o0 ^9 m/ W' Z i: W0 F0 F4 m
異質(zhì)集成
# V+ e; g( f) Z( W& x6 R英特爾采用了晶圓級異質(zhì)集成技術(shù),將III-V族材料(如InP)與硅基光電子器件集成在一起。這種方法具有以下優(yōu)勢:2 s3 m( c9 F/ a8 R# L# s
性能:最小化耦合損耗可靠性:激光器可靠性 可制造性:晶圓級到已知良好管芯(KGD)成本:無需昂貴的激光器后端可擴(kuò)展性:高通道數(shù),資源共享靈活性:多波長能力,備用& ]4 l9 ]2 G6 C8 S9 X
8 f' A) s0 ]3 E- C, t; T1 I: }
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5 ^- R3 ~0 ~8 h( j: u圖8:異質(zhì)集成技術(shù)的示意圖,顯示了III-V族材料與硅基底的集成。
. ~; M4 B6 X! [& D; v2 y
0 o. C% j- @4 {& l這種異質(zhì)集成技術(shù)已經(jīng)在超過8百萬個部署在超大規(guī)模云服務(wù)提供商處的PIC中得到驗(yàn)證,包含超過3200萬個片上激光器。+ J" _/ f' D, |2 S* j) T4 f
. ?" n) p" i+ `) h n* N; v: Y
OCI Chiplet4 a: b( P ? L V
英特爾的OCI Chiplet是一個die堆疊,提供使用英特爾硅基光電子技術(shù)的光學(xué)I/O,可以與xPU共同封裝。第一代OCI Chiplet的主要參數(shù)包括:
8 {5 q/ @: |+ z) K. I主機(jī)接口:PCIe gen5 SerDes接口光學(xué)端:8光纖 x 8波長 x 32G NRZ,通過單模光纖的密集波分復(fù)用總帶寬:4 Tbps(雙向各2 Tbps)端到端比特錯誤率:能量效率:~5 pJ / bit
. N6 ~8 ?. l3 i
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圖9:OCI Chiplet概念圖,顯示了xPU與OCI模塊的共同封裝。) Q* o- L$ d* B9 a7 h
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英特爾在OFC 2024上展示的概念CPU與共同封裝OCI,展示了這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。該演示顯示,僅就光學(xué)鏈路而言,OCI技術(shù)在功率和密度方面分別比可插拔模塊提高了3倍以上和5倍以上。1 A4 s+ b7 N2 e$ R' V. q. j
# x1 \4 E; r# e$ [7 q' n, K) a
OCI技術(shù)的未來發(fā)展2 y \7 `& p/ J1 |$ I+ e2 D0 d1 D
英特爾對OCI技術(shù)的發(fā)展有明確的路線圖,包括以下幾個關(guān)鍵方向:
) B* ]6 U: q* \; x. E波長數(shù)量的擴(kuò)展:從當(dāng)前的8波長增加到16波長,甚至更多。線路速率的提升:從32G NRZ提升到64G PAM4,未來可能達(dá)到128G或更高。光纖數(shù)量的增加:在保持小型化的同時增加光纖數(shù)量,提高總帶寬。利用偏振技術(shù):通過偏振復(fù)用進(jìn)一步提高帶寬密度。* t B; R* E' e
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這些進(jìn)步將使OCI技術(shù)能夠支持更高帶寬、更低延遲和更高能效的AI和高性能計算應(yīng)用。% S, n& I% @, D: U+ E4 Z2 @
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結(jié)論, ]7 x2 \2 x2 l. h
光計算互連(OCI)技術(shù)代表了AI基礎(chǔ)設(shè)施互連領(lǐng)域的重大突破。通過利用集成光電子技術(shù)的優(yōu)勢,OCI提供了下一代AI和ML應(yīng)用所需的高帶寬、低延遲和高能效。隨著英特爾等公司持續(xù)投資和開發(fā)這項(xiàng)技術(shù),我們可以期待看到更強(qiáng)大、更高效的AI系統(tǒng)出現(xiàn),推動人工智能領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展。
9 {4 H4 h1 c8 b6 D. C+ d% {5 M, s* l( Q/ h
OCI技術(shù)不僅解決了當(dāng)前AI基礎(chǔ)設(shè)施面臨的挑戰(zhàn),還為未來的發(fā)展提供了可擴(kuò)展的解決方案。通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)合作,OCI有潛力成為支撐下一代AI和高性能計算基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵技術(shù)。7 c" V% ?) y4 q$ Y
" x) I( n8 Y. i$ t: w8 R* Y
本文詳細(xì)介紹了OCI技術(shù)的原理、應(yīng)用和發(fā)展前景,希望能為讀者提供對這一新興技術(shù)的全面了解。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們可以期待OCI在推動AI和高性能計算領(lǐng)域發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用。
% H! D7 j& [) k- p
# f/ u& q, l! x參考文獻(xiàn)
) C) ^. L; R/ C3 f[1] C. Urricariet, "Optical Compute Interconnect (OCI): A new class of optics for AI infrastructure," presented at LightCounting Webinar: "Special Requirements for Optical Connectivity in AI Clusters," Jul. 30, 2024.
j0 R% \8 Z( y% A3 N5 P& [, J( ]" z) ^6 j6 o( [7 @: m; i2 @. i
- END -
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0 @9 b' W$ U: x6 w歡迎轉(zhuǎn)載
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0 E6 ^9 C% D( w0 L* `9 l轉(zhuǎn)載請注明出處,請勿修改內(nèi)容和刪除作者信息!
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關(guān)于我們:
& ^: P7 [/ N4 n深圳逍遙科技有限公司(Latitude Design Automation Inc.)是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計自動化(EDA)的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計和仿真軟件,提供成熟的設(shè)計解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio,分別針對光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù),廣泛服務(wù)于光通訊、光計算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作,推動特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展,致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。
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