智算多多



光子互连有望提升带宽密度,同时显著降低功耗,AI 算力需求正推动其在数据中心落地应用。
但光子互连需整合多种异质材料,带来工艺兼容性、热应力与机械应力等难题。
集成电光 I/O 模块是终极目标,前提是攻克其设计与工艺挑战。
光纤传输信号比铜线更快、更高效,已成为全球通信网络的首选介质。在数据中心机架间、板间等短距场景,工程师希望将光学元件微型化,以释放光纤带来的节能优势。
AI 算力负载与其他高性能计算(HPC)负载的核心差异在于数据传输量。大语言模型(LLM)查询在用户与数据中心之间的 “南北向流量” 与传统搜索相近,但数据中心内部的 “东西向流量” 要大得多。GPU 集群与单颗 GPU 需对超大规模数据阵列执行简单乘加运算,而带宽瓶颈不仅限制整体性能,也是功耗的主要来源。
去年被 AMD 收购的硅光子初创公司 Enosemi 在白皮书中估算,前沿高性能专用集成电路(ASIC)近一半功耗消耗在数据传输环节。
格芯(GlobalFoundries)首席商务官迈克・霍根提出,决定互连效率的四大关键指标:
在短距场景中,光学元件尺寸偏大限制了带宽密度。要兑现光子互连的节能价值,光学元件必须与所连接的电子电路同步微型化。
无论尺寸大小,光子互连的基础组件一致:
数据中心场景主流采用磷化铟(InP)激光二极管。激光器件需承受更高电流与温度,是光子电路中可靠性最弱的环节;封装前筛选合格激光器至关重要,可插拔组件的优势在于便于更换故障激光器。
将连续激光转换为数据比特流,决定传输速率。比利时微电子研究中心(imec)在 2025 年 IEEE 电子器件会议(IEDM)指出,铌酸锂(LiNbO₃) 可实现超 100GHz 带宽,高效低损,但尺寸大且存在锂污染风险,不适合与硅直接集成。新加坡研究团队通过微转移印刷技术,将图案化铌酸锂调制器转移到硅基底,避免直接生长带来的污染。而 CPO 尤其是 OIO 方案更常用硅基谐振器,通过加热器调控掺杂硅环的折射率实现调制。
NLM 光子技术公司 CEO 布拉德・布斯表示,硅并非高效调制材料,替代方案仍在探索中。该公司方案是将发色团掺入小分子有机玻璃,通过相邻硅器件实现电场开关调控。
传输调制后的光信号,硅在目标波段下是低损耗优质波导材料。CPO 与 OIO 集成模块采用硅基或有机中介层,可内嵌光子组件。
锗(Ge) 是适配的探测器材料。
负责在不同折射率材料间传递光信号,耦合损耗占系统总损耗比例较高。耦合方式包括光纤贴靠光源、聚合物桥接间隙等,设计需避免光学缺陷,实现折射率渐变过渡。
光学电路需配套控制电路驱动调制器、处理探测器信号等。缩短控制电路与光学元件的距离,可提升性能、降低功耗。
图 1:学的基本构建模块。(a) 单偏振光栅耦合器,(b) 微环调制器,(c) 微环调制器的耦合间隙,(d) 双微环谐振器。
异质集成的核心目标就是缩短互连距离,集成光学面临的诸多问题与先进封装共性问题一致:单个组件技术成熟,但低成本规模化连接是难点。
光电融合还带来新挑战:
电路的电子部分可在标准 CMOS 产线制造,通过铜 hybrid bonding 与中介层连接,设计中同样需考虑光学元件的热应力与机械应力。
尽管面向硅电路同步缩放的全集成光子互连仍需大量研发,但行业目标高度一致。霍根表示:“计算厂商、网络龙头与硅供应商已形成共识 ——东西向流量规模化必须依靠光学互连。”