光电共封装技术推动下一代人工智能和网络架构发展

逍遥设计自动化

引言
/ d, Z! `5 ^7 O* D# l在人工智能和高性能计算快速发展的今天，对更快、更高效数据传输的需求不断增长。本文探讨光电共封装（CPO）技术的发展历程、当前状态，以及其在规模化网络和计算架构中的应用潜力。介绍这一技术面临的技术挑战、创新解决方案及其在实际应用中的表现[1]。

光电共封装技术的必要性
随着数据传输速率不断提高，传统电子互连面临着重大挑战。串行器/解串器（SerDes）向200Gbps迁移的过程中，电气I/O传输距离的局限性日益凸显。
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: f4 H) N' _$ ?2 Z7 D0 w图1展示了高数据速率下信号损耗的增加，说明了光电共封装与ASIC集成的必要性。

在这些高速率下，信号完整性成为主要问题，主要由于信号路径各个组件的损耗，包括：

ASIC通过基板的损耗

PCB走线长度损耗

过孔损耗

Paddle card损耗

+ k- e8 q" E  [3 b随着数据速率从53 Gbps增加到106 Gbps，甚至达到212 Gbps，这些损耗变得更加明显。图表清楚地显示了更高频率如何导致更大的信号衰减，使得通过电气互连维持可靠通信变得越来越困难。

6 a" ^' x( O9 X6 ?" X这一挑战促使了光互连技术的发展，可以与ASIC共同封装，以克服这些限制并实现下一代高性能计算和网络系统。
6 |) V4 D& |! m: ?' y2 s8 B; ^
$ W$ y/ N" g- U: c. U! A光互连技术的演进
. a( d& A4 f8 C& G' {8 \开发具有CPO功能的AI ASIC的历程是渐进的演变过程，从分立元件逐步发展到高度集成的解决方案。
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( v4 r9 E  b6 j0 _7 q2 E& ?$ J: t4 `图2展示了从传统模块设计到硅基光电子Chiplet模块的发展过程。
2 D; i' v- z: H2 O4 }

传统模块设计：最初的方法使用分立的III-V族元件，在可扩展性方面存在工程和制造限制。

模块集成：提高规模的第一步涉及将组件集成到模块中，减小尺寸并提高制造性。

硅基光电子模块：在模块中引入硅基光电子Chiplet标志着重大进步，实现了更高的集成度和更好的可扩展性。

光电共封装：最后阶段涉及将光学组件直接附加到ASIC上，实现前所未有的集成度和性能水平。
[/ol]
这一演变导致了CPO的两个主要应用：
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. X, b+ ~8 B4 ]: A% O6 X" i图3对比了用于规模化网络的CPO（>50Tbps连接到交换ASIC）和用于规模化计算的CPO（>6.4Tbps连接到GPU）。

用于规模化网络的CPO：将超过50Tbps的光学直接连接到交换ASIC。

用于规模化计算的CPO：将超过6.4Tbps的光学与GPU集成，用于高性能计算应用。
[/ol]
Broadcom的CPO平台
6 P1 ?7 u) i4 K% A/ c& `2 I% ~Broadcom在CPO开发方面处于领先地位，创建了一个全面的平台，解决了高速、高密度光互连的挑战。
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$ G) p# Y% `( @3 v3 g图4提供了Broadcom 51.2Tbps TH5交换CPO的示意图概览，展示了其关键组件。
6 F, {( w9 j& c
- x% K' ^/ b0 sCPO平台的关键组件包括：
% |6 T4 e: z: c# a; b

51.2Tbps TH5交换CPO，配备8个6.4T光学引擎

16个可插拔激光模块（可现场维修）

光纤Cable Assembly

前面板端口

I/O连接

CPO（光电共封装）

Broadcom FAU连接器

PLS盲插连接器（MPO）
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图5突出显示了CPO的关键组件：光电子集成芯片（PIC）、电子集成线路（EIC）、先进封装和高密度光纤连接器。
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" q2 a6 i0 O: Q/ D2 G& ICPO系统的核心包括：

光电子集成芯片（PIC）：包含用于光信号处理的调制器和光电二极管。

电子集成线路（EIC）：包括用于电信号处理的驱动器和跨阻放大器（TIA）。

先进封装：实现光学和电子组件的紧密集成。

高密度光纤连接器：便于连接外部光网络。
- d: o: f* {, `& f/ K( V0 G[/ol]

, v6 L# C8 {% E3 J& L使用CPO的规模化网络
Broadcom在实施CPO用于规模化网络应用方面取得了重大进展。让我们来看看两代交换系统：
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第一代：TH4-Humboldt
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图6展示了TH4-Humboldt，Broadcom的第一代25.6T以太网交换机，部分实现了CPO。

3 J) P/ E8 `: a% Z" Q3 j7 iTH4-Humboldt的主要特点包括：

25.6T以太网交换机

一半CPO，一半电气连接

四个3.2T光学引擎（32x100Gbps DR连接）

光学引擎：PIC与SiGe EIC键合

每个光学引擎包含约250个光学组件
# l+ l3 F8 R' L( P* r5 Y# u

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图7说明了TH4-Humboldt设计中硅基光电子PIC、SiGe EIC和TSV（硅通孔）的集成。

! c  r. t% R* _7 x第二代：TH5-Bailly
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图8展示了TH5-Bailly，Broadcom的第二代51.2T以太网交换机，实现了全CPO连接。

TH5-Bailly代表了重大进步，具有以下特点：

51.2T以太网交换机

全光学CPO连接

八个6.4T光学引擎（64x100Gbps FR4连接）

光学引擎：PIC与CMOS EIC键合

每个光学引擎包含约1000个光学组件


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  {$ s' h0 g' [# I8 h5 X6 M( Y图9显示了使用扇出晶圆级封装（FOWLP）技术改进的硅基光电子PIC与7nm CMOS EIC的集成。

+ H& |$ a3 [. d: _. ^% OTH5-Bailly中使用的FOWLP技术实现了PIC到EIC键合的更好可扩展性，允许更高的密度和性能。

性能和功耗效率
  Y! H: A3 e, }( s8 L& s' O2 jTH5-Bailly展示了令人印象深刻的性能和功耗效率：

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# @$ X+ ^) c8 B: E8 y图10显示了完全集成的51.2T交换机72个端口的FEC（前向错误纠正）尾部分布，显示了无错误操作。

  ]0 [1 O6 |! X! F  A图表显示FEC尾部快速衰减，表明所有端口都具有出色的信号完整性和错误纠正能力。

6 R' J2 _7 l* W5 I) T& }: p8 @

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图11比较了51T交换机盒中CPO和传统可插拔光学的功耗。

5 j4 G+ P4 m! U" k$ R5 [9 u主要发现：

使用Bailly CPO的光互连比传统可插拔光学消耗少70%的功率

使用Bailly CPO的总交换机盒功耗降低约30%

对于32k GPU集群，CPO可实现超过1MW的功耗节省
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使用CPO的规模化计算
CPO技术不仅限于网络应用；对于规模化计算架构，特别是在人工智能和高性能计算领域，也具有巨大潜力。

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; e5 T8 {9 p4 O% R" T" A+ s: a图12说明了具有CPO的计算ASIC，在2.5D多芯片封装中每个光学引擎具有6.4Tbps I/O带宽。

5 i  ^4 E$ R* D1 h2 L0 `0 Q2 w1 \: j这种先进的封装方法集成了：

计算ASIC

HBM（高带宽内存）

SerDes芯片

6.4T光学引擎Chiplet

在计算ASIC中使用CPO实现了：
; R- y  f+ X" x+ {8 ?

更高的带宽密度

降低功耗

改善信号完整性

大型AI集群的可扩展性

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: y+ x2 P; }& ^% ~! b4 G( u图13显示了使用CPO的512个GPU全连接单级规模化架构。
8 C& z2 C3 w% g3 [) f' D
这种架构展示了CPO实现大规模扩展领域的潜力：

单行连接中的512个GPU

光链路范围从5m到30m（单层）

64个高基数交换机

每个GPU通过CPO光学连接到所有64个交换机

9 N3 G- x) K6 r1 B' P$ t& Q' ?! k未来发展和路线图
, k6 m' l  }  x3 z' p随着CPO技术不断发展，我们可以期待密度和性能的进一步提高：

0 f& y. J, L* q* K8 a, ~

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图14展示了规模化光学Rooftop密度路线图，显示从2025年到2028年从12.8T到102.4T的发展。
  k# K0 C% m" i8 t2 A
路线图显示光互连密度快速增加：
, W4 f) ^" L8 q- ~" H

2025年：12.8T

2027年：51.2T

2028年：102.4T（发送+接收）
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: c6 l8 L$ y9 W% Q4 l, |这一进展将在未来几年内实现更强大、更高效的AI和HPC系统。
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结论
光电共封装代表了光学和电子组件集成的重大进展，用于高性能计算和网络应用。通过克服传统电气互连的限制，CPO使更强大、更高效和可扩展的AI和数据中心应用系统的开发成为可能。
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正如我们在Broadcom从TH4-Humboldt到TH5-Bailly及以后的发展历程中所看到的，CPO技术正在快速发展，以满足现代计算不断增长的需求。先进封装技术（如FOWLP）的集成，以及光学引擎密度和性能的持续提高，为下一代AI和网络架构奠定了基础。

) A5 B; S3 m/ uCPO的优势，包括降低功耗、改善信号完整性和提高带宽密度，使其成为应对网络和计算系统扩展挑战的关键技术。随着技术的不断成熟，我们可以期待看到更多创新应用和架构，利用集成光电子技术的力量推动高性能计算和AI世界的发展。

参考文献
$ r% k  O& U4 ]  M( h* j  H8 {[1] M. Mehta, "An AI Compute ASIC with Optical Attach to Enable Next Generation Scale-Up Architectures," Hot Chips 2024, Aug. 26, 2024.

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