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随着人工智能数据中心对带宽和功率的需求不断增长，网络规模必须从电信号传输向光信号传输转型，但共封装光器件中却一直缺少一个关键组件：激光器本身。这种情况即将改变。上个月，Tower Semiconductor和Scintil Photonics宣布推出全球首款用于人工智能基础设施的单芯片 DWDM 光引擎。DWDM（密集波分复用）技术可在单根光纤上传输多个光信号，从而在连接数十个GPU 的同时，大幅降低功耗和延迟。
Scintil Photonics的首席执行官 Matt Crowley表示，光复用技术并非新概念。事实上，它与互联网本身一样古老。上世纪 90 年代，电信公司在街道上铺设了大量光纤，当时他们认为每根光纤传输一个波长最终会成为标准做法。然而，当电信行业意识到可以通过复用技术在单根光纤上传输数十个波长时，整个行业发生了革命性的变化。
DWDM技术尚未在专门用于人工智能应用的数据中心部署的原因在于，该技术目前还无法满足成本和需求的扩展性要求。“人工智能数据中心内部传输的数据量相当于大规模扩展一台超级计算机，”克劳利说道。具体而言，挑战在于纵向扩展网络，即直接连接机架或集群内的加速器——这与横向扩展网络（连接数据中心内的不同集群）截然不同。要使数十个GPU和内存作为一个整体协同工作，需要无缝的带宽和极低的延迟。
为了提高人工智能数据中心的带宽、降低延迟并提升能源效率，网络工程师一直在横向扩展网络中用光纤链路取代铜缆链路。现在，所有人的目光都转向了纵向扩展网络，通过将光组件集成到与处理器相同的封装中，使光纤链路更靠近处理器本身——这种概念被称为共封装光器件（CPO）。
克劳利表示：“大型芯片公司生产的所有产品都涉及将光芯片键合到其GPU上。” CPO（光耦合光耦合器）成为处理器的输入/输出芯片。但是，如果没有可扩展的方法将激光器本身集成到同一硅工艺流程中，就无法将多个波长的光通过每根光纤传输到单个芯片上。
面向人工智能网络的集成光子学
Scintil公司的“SHIP”（Scintil异质集成光子学）技术将激光器、光电二极管、调制器和其他组件集成到大规模生产的硅晶圆上。“这是我们版本的CMOS技术，”克劳利说，但我们采用了一些技巧来克服将光增益材料绑定到硅上的固有挑战。
该工艺首先使用Tower Semiconductors公司提供的标准300毫米硅光子晶圆，该晶圆包含无源光学元件。接下来，将晶圆翻转，露出其埋入式氧化层。将微小的未图案化InP/III-V族半导体芯片精确键合到该氧化层上，并精确地定位到每个激光器所需的位置，从而最大限度地减少昂贵半导体材料的用量。最后，利用光刻工具蚀刻衍射光栅，形成八个分布式反馈激光器。
克劳利说：“我们并非在重新发明激光。” 而是说，先进的光刻技术能够比传统制造工艺在硅晶圆上实现更精确的间距和更稳定的波长。
最终产品是“ LEAF Light ”光子集成电路，这是一款集成了两组八个分布式反馈阵列的芯片。每个光纤端口可提供八个或十六个波长，通道间隔为100或200吉赫兹，以确保无重叠或模式跳变。第二个专用集成电路芯片（ASIC）则承载了控制和监测激光阵列所需的所有电子元件。
利用多波长激光器推进CPO技术
克劳利表示：“这是将激光器集成到CPO芯片上。”英伟达和博通已经部署了每根光纤使用一个波长的CPO，证明了其在横向扩展网络中的可行性。“我们正在为纵向扩展网络实现下一代CPO。”
通过单根光纤传输多个波长，推动业界朝着理想的“慢速宽带宽”架构迈进。例如，LEAF Light芯片并非在单个通道（或波长）上传输400 Gb/s的数据，而是将50 Gb/s的数据分布在8个通道上，从而显著提升了单根光纤的数据容量和整体能效。该设计可在单根光纤中实现高达1.6 Tbps的数据传输速率，而英伟达最近的路线图显示，未来的DWDM互连技术最终有望实现低于1皮焦耳/比特的功耗。
克劳利认为，最重要的优势或许在于延迟。“我需要保持GPU之间的低延迟，”他说道。如果任何一个处理器运行速度超过整个网络的速度，GPU就会一直等待数据位进行处理——在拥有数十甚至数百个GPU的大规模网络中，这个问题会被放大。在高带宽信道上进行前向处理和纠错会增加延迟过高的概率。“GPU的利用率会急剧下降，”克劳利说道。使用低带宽的DWDM连接多个GPU可以将利用率提高一倍。
Scintil 和 Tower 计划在 2026 年底前向客户提供数万台设备，并计划明年将产量提高一个数量级。到 2028 年，当客户计划在规模化网络中部署 DWDM 时，供应链将准备就绪。“我们对它可能带来的各种可能性感到兴奋，”Crowley 表示。
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（来源：编译自IEEE）
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