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硅光技術(shù)成熟了

摘要:硅光子學多年來一直被用于生產(chǎn)用于城域和長途通信的相干光模塊。人工智能帶來的日益增長的帶寬需求現(xiàn)在為硅光子學進入數(shù)據(jù)中心打開了大門。

  ICC訊(編譯:Nina)本文是Marvell在2024年4月舉辦的“人工智能時代的加速基礎(chǔ)設(shè)施”(Accelerated Infrastructure for the AI Era)研討會上發(fā)表的系列演講的第四部分。

  硅光子學,一種用CMOS工藝制造光通信所需的數(shù)百個組件的技術(shù),多年來一直被用于生產(chǎn)用于城域和長途通信的相干光模塊。人工智能帶來的日益增長的帶寬需求現(xiàn)在為硅光子學進入數(shù)據(jù)中心打開了大門,以提高數(shù)據(jù)中心的經(jīng)濟性和能力。

  光模塊的內(nèi)部有什么?

  由于摩爾定律和其他因素,用于生產(chǎn)光模塊的關(guān)鍵半導(dǎo)體,如數(shù)字信號處理器(DSP)、跨阻放大器(TIA)和驅(qū)動器等,都在隨著芯片的迭代穩(wěn)步提升其性能和效率。

  光學的情況就不一樣了。調(diào)制器、多路復(fù)用器、透鏡、波導(dǎo)和其他用于管理光脈沖的組件,歷來都是作為分立部件提供。Marvell云光學執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理Loi Nguyen表示:“光學基本上使用的是零配件,這很難擴展?!?

  激光器尤其具有挑戰(zhàn)性,因為模塊開發(fā)人員被迫在各種技術(shù)之間進行選擇。電吸收調(diào)制(EML)激光器是目前唯一能夠滿足支持人工智能模型所需的每秒200G速度的商業(yè)可行選擇。EML通常用于較長的鏈路,是1.6T光模塊的首選激光器。EML激光器不僅產(chǎn)能有限,而且價格昂貴??傊@些因素使得人工智能難以按所需的速度進行擴展。

  進入硅光子學

  與傳統(tǒng)的光模塊不同,硅光子學使用的是通用波長(Common Wavelength,CW)激光器,這種激光器更便宜,也更容易制造。Nguyen表示:“CW激光器就像一個燈泡,它只是不斷地發(fā)光。它更容易生產(chǎn),有多家供應(yīng)商,且價格低廉。所有高速調(diào)制數(shù)據(jù)的魔力都發(fā)生在硅光子學中?!?

  硅光子器件也可以在200毫米或300毫米的晶圓廠中生產(chǎn)。十年來,Marvell已經(jīng)證明,硅光子可以大規(guī)模制造用于相干模塊,這是很少有公司做到的。

圖:硅光模塊的結(jié)構(gòu)(來源:Marvell)

  為什么是現(xiàn)在?

  舉個例子:如果一個分立模塊在一個芯片上有8個200G通道,那么它需要4個EML激光器才能以1.6T的速度運行。使用硅光子學,一切都是集成的,4個通道可以共享一個激光器,這意味著該模塊只需要2個價格較低的CW激光器即可運行。集成硅光子學模塊也更加可靠和可擴展。

圖:硅光模塊需要更少、更便宜的激光器來提供與分立激光器相同的帶寬(來源:Marvell)

  他補充道:“更低的成本、更少的激光器和更高的集成度,意味著更高的可靠性和更好的可擴展性。當市場有巨大的吸引力時,集成總是會贏的。”

  硅光的未來

  今年3月的OFC展會期間,Marvell進行了一款6.4T 3D硅光引擎的現(xiàn)場演示,該引擎具有32個通道的200G電氣和光學接口。該引擎將數(shù)百個組件集成到芯片中,包括將TIA和驅(qū)動放在同一設(shè)備上。該業(yè)界首款高度集成的硅光引擎是模塊化的,可以從1.6T擴展到6.4T,甚至更高速率??紤]到集成,與分立解決方案相比,該引擎降低了每比特的成本,并創(chuàng)造了一個更具可擴展性的選擇,以滿足不斷增長的帶寬需求。

  3D硅光引擎將作為擴展光學的構(gòu)建塊,并在整個光學互連領(lǐng)域具有多種用例。第一個應(yīng)用將是可插拔光模塊,它將增加一個模塊中可以放入的通道數(shù)量,從8個增加到16、32甚至64個。未來,硅光子學將實現(xiàn)共封裝光學解決方案。最終,光子學應(yīng)該會在Chiplet中找到歸宿。

  人工智能將繼續(xù)驅(qū)動這個世界,互連技術(shù)必須擴展以滿足需求。通過將硅光子學引入數(shù)據(jù)中心,Marvell可以在提高可擴展性和降低成本的同時繼續(xù)提供所需的帶寬。

  原文:Silicon Photonics Comes of Age | https://www.marvell.com/blogs/silicon-photonics-comes-of-age.html

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