CPO (コパックされた光電子機器) 技術は,しばらく前から存在していますが,まだ開発段階にあります.コーニング・オプティカル・コミュニケーションズにおける光学部品と統合のシニアマネージャーシリコンベースの電気光学変換機をシリコンプロセッサにできるだけ近づけるのに グラスが重要な役割を果たす方法を説明しました

データセンターネットワークは急速に進化しており,AIの普及と AIクラスターの大規模展開によりこの勢いが加速しています.この分野での最近の進歩は顕著です.特にNVIDIAのDGX SuperPODアーキテクチャとGoogleのTPUクラスタの導入によりこの変化は,AI訓練と推論作業をサポートするための高性能コンピューティングの需要によって引き起こされています.NVIDIAだけで AI最適化されたGPUユニットを毎年数百万発出荷すると予想されています2028年までに大きな規模に達する.

これらのネットワークを構築するために必要なトランシーバーユニットの数は 毎年数千万台に達し これらのデバイスは最大速度で1.6Tbpsと3.2Tbpsで動作する必要があります業界 の 分析 者 たち は,将来,各 加速 器 (GPU) に 10 台 以上 の トランシーバー が 搭載 さ れる と 予測 し て い ます.つまり,光ファイバー接続の需要は,現在の導入レベルと比較して約10倍増加する.

典型的なデータセンターでは,標準的なプラグイン可能なイーサネットトランシーバーは約20ワット電力を消費する.次世代のトランシーバーは,その電力のほぼ2倍を消費すると予想される.現在の出荷量に基づいて電力トランシーバーに2024年に約200メガワット (MW) の電力が配備されると推定されています.トランシーバー開発の軌跡と光学接続の需要の予想10倍増加をベースに年間2ギガワット (GW) に増加すると予測されており,これは大型原子力発電所が発電する電力に相当する.これは,統合回路からデバイスの前端のトランシーバーにデータを送信するために使用されるホスト側電子機器と電気リタイマーに電力を供給するために必要な電力を含まない..

例えば100万台のGPUを搭載した AIデータセンターでは CPO技術導入により データセンターに約150メガワットの発電能力を節約できます発電設備の建設に必要な投資を削減することに加えてこの技術により,地域的なエネルギー価格の違いによって,年間電力節約は1億ユーロを超えることができます."東西コンピューティング"イニシアティブの推進と需要の高帯域幅超コンピューティングセンター (ウクシ・サンウェイ・タイフライトなど) とインテリジェントコンピューティングセンター (北京と深?? のAIコンピューティングクラスターなど) で,低電力光学相互接続が急増している.国内生産のGPUのエネルギー消費を削減し,効率を向上させる鍵となる.この持続不可能なエネルギー消費傾向に直面して,イノベーションが重要です.

CPO技術の導入

CPOは短期的にこのエネルギー消費のボトルネックを克服する技術ですこの技術により,前面パネルのトランシーバーからデバイス内側に電光変換モジュールを移動します.CPUまたはGPUパッケージ基板に直接統合する.これは銅チャネルにおける電源損失を最小限に抑え,よりエネルギー効率の良いリンクをもたらします.,電力消費量は50%以上,場合によっては75%まで削減できます This energy-saving advantage is achieved not only by reducing the use of high-loss copper channels but also by simplifying or even eliminating the digital signal processor (DSP) required to compensate for electrical signal transmission losses.

概要すると,CPO技術は高速,低電力,低遅延の光学接続を提供します.これらの特徴は高度なAIネットワークの鍵です.

DSPチップを取り除くことで,LPOは,電源を供給する前面パネルのプラグイン可能なトランシーバーの形状要素と生態系を維持しながら,電力消費と遅延を削減します.CPOはより優れた信号完整性と遅延を低めるとともに,LPOは特に短距離アプリケーションではコスト効率が高く,LPOのコスト効率と低電力消費は,LPOの性能を低減させ,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで,LPOは低コストで.市場への迅速な時間との組み合わせでCPO技術の普及を遅らせる可能性があります.

しかし,リンク速度が200Gを超えると,LPOはCPOよりも多くの電力を消費し,高い信号品質を確保するために管理することがかなり困難になります.テクノロジーが進歩するにつれCPOは将来的に好ましい解決策になると予想されています.

グラス は CPO 技術 を 強化 する
グラスは次世代CPO技術において 重要な役割を果たす予定です電気光学変換器 (主にシリコンフォトニクスチップ) を実際のシリコンプロセッサ (CPUとGPU) にできるだけ近づける,新しいパッケージング技術が必要で,より大きな基板サイズをサポートするだけでなく,シリコン光子チップへの光学接続も可能にします.

半導体包装は伝統的に主に有機基板に依存しています.これらの材料は,シリコンよりも高い熱膨張係数を持っています.半導体パッケージの最大サイズを制限する既存の有機技術プラットフォーム上で より大きなパッケージ基板を推進し続けています reliability issues (such as solder joint integrity issues and increased risk of delamination) and manufacturing challenges (such as high-quality fine-pitch interconnect structures and high-density wiring) have become increasingly prominentしかし,最適化された設計によって,ガラスはシリコンチップとより密接に一致する熱膨張係数を達成することができます.伝統的な有機基質を上回るこの特別に加工されたガラス基板は,特殊な熱安定性を示し,温度変動時の機械的ストレスと損傷を軽減します.その優れた機械的強さと平らさは,チップパッケージングの信頼性の堅い基盤を提供しますさらに,ガラスの基板は,より高い相互接続密度とより細いピッチをサポートし,電気性能を改善し,寄生虫の影響を軽減します.これらの特性により,ガラスは高度な半導体包装のための非常に信頼性と精度の高い選択になりますその結果,半導体包装産業は,次世代基材技術として先進的なガラス基板技術を積極的に開発しています.

ガラスの波導基板
ガラスは熱力や機械的な優れた特性に加えて 光学波導体としても機能しますグラス の 波導体 は,通常,イオン 交換 と 呼ばれる プロセス に よっ て 作成 さ れ ます溶液から異なるイオンに置き換えられ,それによってガラスの屈折率が変化します.この変形した領域は光を導くことができますこの技術により,波導体特性の精密な調整が可能になり,様々な光学用途に適しています.したがって,光学波導体には繊維のような構造があります.光は,組み込まれたガラス波導体に沿って伝播し,光ファイバーやシリコン光子チップに効率的に結合できるグラスは高度なCPOアプリケーションにとって魅力的な材料の選択となります.

同基板に電気的および光学的な相互接続を統合することは,大規模なAIクラスターを構築する際に企業が直面する相互接続密度の課題に対処するのに役立ちます.光ファイバーの幾何学によって光学チャネルの数が制限されている.典型的な光ファイバーコーティングの直径は127ミクロンである.しかし,ガラスの波導体はより密度の高い配置を可能にし,直接ファイバー・ツー・チップ接続と比較してインプット/アウトプット (I/O) 密度を大幅に増加させる.

電気・光学相互接続の統合は密度の問題を解決するだけでなく,AIクラスターの全体的なパフォーマンスと拡張性を向上させる.ガラス波導体のコンパクトな性質により,同じ物理空間内により多くの光学チャンネルが収容できますシステムにおけるデータ転送能力と効率を向上させる.この進歩は,人工知能システムが膨大な量のデータを処理しなければならないシナリオにおける次世代のAIインフラストラクチャの開発を推進するために不可欠です高密度接続技術が効率的な管理の鍵です

ガラス波導体を統合することで,完全な光学システムが同じ基板の上に構築され,光子集成回路が光学波導体を通じて直接通信できるようになります.このプロセスは光ファイバーの相互接続の必要性をなくし,チップ間の通信の帯域幅とカバーを大幅に改善します高密度のシステムでは,多くの相互接続されたコンポーネントを使用すると,ガラス波導体は,より低い信号損失,より高い帯域幅密度,離散光ファイバーと比較して耐久性が高くこれらの利点により,ガラスの波導体は高性能の光学接続システムにとって理想的な選択となります.

CPO技術を次世代データセンターや AIスーパーコンピュータネットワークに適用することで チップの脱出帯域幅を増加させ 高速通信の新たな可能性が生まれます102T以上の高半径のスイッチネットワークアーキテクトは,ネットワークアーキテクチャを再考し,再設計するユニークな機会を持っています. 帯域幅の増加と簡素化されたネットワークアーキテクチャのおかげで,優れたネットワークパフォーマンスを達成します運用効率の向上とプロセスの最適化

結論
CPO技術は AIの相互接続アーキテクチャを複数のレベルで革命させる可能性があります. エネルギー消費を大幅に削減し,持続可能性を改善することができます.AIシステムを環境にやさしく,費用対効果を上げることさらに,CPOは,AIシステムの効率性と拡張性を向上させ,より大きく複雑なタスクを簡単に処理できるようにします.密度の問題を解決することによって,CPOはデータ転送速度を増加させるAIの部品間の通信がより迅速で信頼性が向上する.これにより,将来のAIシステムにおけるボトルネックも軽減し,よりスムーズかつ効率的なシステム運用を保証する.

将来のAIインターコネクトは 直接の光学リンクを導入し コンピューティングスイッチの必要性をなくす予定ですこの革新は,AIタスクの帯域幅を拡大し,大規模なデータセットの処理速度と効率を向上させるグラスは優れたデータ伝送能力と拡張性により これらの技術的進歩を可能にするために理想的な材料ですガラスベースの光学リンクは次世代のAIシステムにとって重要な要素となる高性能コンピューティングと高度なAIアプリケーションのための不可欠なインフラストラクチャを形成する.
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