這類光芯片，全球首款

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隨著人工智能數據中心對帶寬和功率的需求不斷增長，網絡規模必須從電信號傳輸向光信號傳輸轉型，但共封裝光器件中卻一直缺少一個關鍵組件：激光器本身。這種情況即將改變。上個月，Tower Semiconductor和Scintil Photonics宣布推出全球首款用于人工智能基礎設施的單芯片 DWDM 光引擎。DWDM（密集波分復用）技術可在單根光纖上傳輸多個光信號，從而在連接數十個GPU 的同時，大幅降低功耗和延遲。

Scintil Photonics的首席執行官 Matt Crowley表示，光復用技術并非新概念。事實上，它與互聯網本身一樣古老。上世紀 90 年代，電信公司在街道上鋪設了大量光纖，當時他們認為每根光纖傳輸一個波長最終會成為標準做法。然而，當電信行業意識到可以通過復用技術在單根光纖上傳輸數十個波長時，整個行業發生了革命性的變化。

DWDM技術尚未在專門用于人工智能應用的數據中心部署的原因在于，該技術目前還無法滿足成本和需求的擴展性要求。“人工智能數據中心內部傳輸的數據量相當于大規模擴展一臺超級計算機，”克勞利說道。具體而言，挑戰在于縱向擴展網絡，即直接連接機架或集群內的加速器——這與橫向擴展網絡（連接數據中心內的不同集群）截然不同。要使數十個GPU和內存作為一個整體協同工作，需要無縫的帶寬和極低的延遲。

為了提高人工智能數據中心的帶寬、降低延遲并提升能源效率，網絡工程師一直在橫向擴展網絡中用光纖鏈路取代銅纜鏈路。現在，所有人的目光都轉向了縱向擴展網絡，通過將光組件集成到與處理器相同的封裝中，使光纖鏈路更靠近處理器本身——這種概念被稱為共封裝光器件（CPO）。

克勞利表示：“大型芯片公司生產的所有產品都涉及將光芯片鍵合到其GPU上。” CPO（光耦合光耦合器）成為處理器的輸入/輸出芯片。但是，如果沒有可擴展的方法將激光器本身集成到同一硅工藝流程中，就無法將多個波長的光通過每根光纖傳輸到單個芯片上。

面向人工智能網絡的集成光子學

Scintil公司的“SHIP”（Scintil異質集成光子學）技術將激光器、光電二極管、調制器和其他組件集成到大規模生產的硅晶圓上。“這是我們版本的CMOS技術，”克勞利說，但我們采用了一些技巧來克服將光增益材料綁定到硅上的固有挑戰。

該工藝首先使用Tower Semiconductors公司提供的標準300毫米硅光子晶圓，該晶圓包含無源光學元件。接下來，將晶圓翻轉，露出其埋入式氧化層。將微小的未圖案化InP/III-V族半導體芯片精確鍵合到該氧化層上，并精確地定位到每個激光器所需的位置，從而最大限度地減少昂貴半導體材料的用量。最后，利用光刻工具蝕刻衍射光柵，形成八個分布式反饋激光器。

克勞利說：“我們并非在重新發明激光。” 而是說，先進的光刻技術能夠比傳統制造工藝在硅晶圓上實現更精確的間距和更穩定的波長。

最終產品是“ LEAF Light ”光子集成電路，這是一款集成了兩組八個分布式反饋陣列的芯片。每個光纖端口可提供八個或十六個波長，通道間隔為100或200吉赫茲，以確保無重疊或模式跳變。第二個專用集成電路芯片（ASIC）則承載了控制和監測激光陣列所需的所有電子元件。

利用多波長激光器推進CPO技術

克勞利表示：“這是將激光器集成到CPO芯片上。”英偉達和博通已經部署了每根光纖使用一個波長的CPO，證明了其在橫向擴展網絡中的可行性。“我們正在為縱向擴展網絡實現下一代CPO。”

通過單根光纖傳輸多個波長，推動業界朝著理想的“慢速寬帶寬”架構邁進。例如，LEAF Light芯片并非在單個通道（或波長）上傳輸400 Gb/s的數據，而是將50 Gb/s的數據分布在8個通道上，從而顯著提升了單根光纖的數據容量和整體能效。該設計可在單根光纖中實現高達1.6 Tbps的數據傳輸速率，而英偉達最近的路線圖顯示，未來的DWDM互連技術最終有望實現低于1皮焦耳/比特的功耗。

克勞利認為，最重要的優勢或許在于延遲。“我需要保持GPU之間的低延遲，”他說道。如果任何一個處理器運行速度超過整個網絡的速度，GPU就會一直等待數據位進行處理——在擁有數十甚至數百個GPU的大規模網絡中，這個問題會被放大。在高帶寬信道上進行前向處理和糾錯會增加延遲過高的概率。“GPU的利用率會急劇下降，”克勞利說道。使用低帶寬的DWDM連接多個GPU可以將利用率提高一倍。

Scintil 和 Tower 計劃在 2026 年底前向客戶提供數萬臺設備，并計劃明年將產量提高一個數量級。到 2028 年，當客戶計劃在規模化網絡中部署 DWDM 時，供應鏈將準備就緒。“我們對它可能帶來的各種可能性感到興奮，”Crowley 表示。

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（來源：編譯自IEEE）

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