隨著生成式人工智能快速升溫，AI相關應用多點開花。而大體量的AIGC相關應用，幾乎都植根于部署在數(shù)據(jù)中心的基座大模型或部署在服務器集群、邊緣服務器的模型。由于大模型的參數(shù)量大，無法用單個服務器節(jié)點支撐，因此需要多個服務器節(jié)點乃至多個機架連接組成的集群。無論是應對大模型的高計算密度和高訪存量，還是更大規(guī)模的處理器集群和服務器集群的部署要求，都需要更高的I/O帶寬和更長的傳輸距離，以解決設備內部或設備之間的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。

在這種趨勢下，半導體企業(yè)陸續(xù)開展硅光子及共同封裝光學元件技術布局。顧名思義，硅光子技術集合了硅集成電路和半導體激光，用光學I/O取代電氣I/O進行數(shù)據(jù)傳輸。相比以銅線互聯(lián)的傳統(tǒng)電子產品，硅光子技術支持在較遠距離實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)傳輸速度。

在近日舉辦的媒體活動上，英特爾中國研究院院長宋繼強介紹了英特爾在硅光集成技術的新進展。在6月舉辦的2024年光纖通信大會期間，英特爾團隊展示了完全集成的OCI（光學計算互連）芯粒，在AI基礎設施中實現(xiàn)了光學I/O共封裝。該芯粒目前單向支持64個32Gbps通道，傳輸距離達100米，有助于滿足AI基礎設施對更高帶寬、更低功耗和更長傳輸距離的需求。

據(jù)介紹，OCI芯粒主要由PIC（硅光子集成電路）和電子集成電路（EIC）組成。PIC包含帶有片上密集波分復用激光器，能夠在光纖上復用多個波長的光，以及半導體光放大器，用于放大激光功率以滿足傳輸所需的質量和距離。EIC主要用于控制硅光子集成電路和連接主機。這顆芯粒還可以和CPU、GPU，或SoC等計算部件封裝在一起，提升了可擴展性和性能優(yōu)化空間?！拔磥砘贠CI，能夠形成不同種類的計算+互連的芯片種類，適應更多應用場景?！彼卫^強說。

宋繼強向記者表示，硅光集成技術有兩個優(yōu)勢。一是可以用半導體，特別是硅去發(fā)光和檢測光，這意味著其生產流程可以與硅工藝集成起來，二是大規(guī)模的集成電路，也就是基于硅片，將硅與非硅的晶體管或者是其他電路形式做大規(guī)模集成。而英特爾的差異化優(yōu)勢在于，將高頻率的激光發(fā)射器做在了晶圓上，再把硅的光放大器集成上去。這種片上激光器，不需要保持偏振光特性不變的專門光纖，用普通光纖即可傳輸，在提升集成度的同時降低了成本。

據(jù)悉，英特爾已出貨超過800萬個硅光子集成電路。目前，英特爾OCI I/O接口芯粒實現(xiàn)了三個指標：一是在一根光纖里，可以分為8個波段進行穩(wěn)定的傳輸；二是在每一個波段實現(xiàn)了32Gbps的數(shù)據(jù)傳輸速率；三是可以將8對光纖同時放在一起，互相之間不影響。

宋繼強表示，未來將“迭代式穩(wěn)步”提升OCI的I/O能力，第一步是在保持8種不同光波段的情況下，將數(shù)據(jù)的傳輸速率提升到64Gbps，使傳輸速度來到4Tbps。第二步是把光變成16個波段，使傳輸速度來到8Tbps。未來將持續(xù)向上演進，逐步提升帶寬能力。