電子發燒友網報道（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中，互連速率其實很大程度上決定著整個系統的性能上限，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化片上光互連架構是片上光互連發展的重要趨勢。

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，還未大規模量產。業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化落地，未來將搭載曦智科技自研軟件棧，在商用場景下發揮片上光互連低延遲、低功耗的優勢。

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。