CPU、GPU 的互连从 1 米飙至 100 米，英特尔：你相信光吗？

英特尔用“光”，突破了大模型时代棘手的算力难题 —— 推出业界首款全集成 OCI（光学计算互连）芯片。

△ 图源：英特尔

要知道，在 AI 大模型遵循 Scaling Law 发展的当下，为了取得更好的效果，要么模型规模、要么数据规模，都在往更大的趋势发展。

这就会导致 AI 大模型在算力层面上，对整个计算、存储，包括中间 I / O 通信等提出更高的要求。

而英特尔此次的突破口，正是 I / O 通信：

在 CPU 和 GPU 中，用光学 I / O 取代电气 I / O 进行数据传输。

有什么用？

一言蔽之，数据传输距离远多了，量大了，功耗低了 —— 更适合 AI 大模型的“体质”了。

△ 图源：英特尔

那么英特尔为什么要用到“光”？具体又是如何实现的？

用上了“光”，从马车变卡车

传统采用电气 I / O 的方式（铜线连接）固然有它的优势，例如支持高带宽密度和低功耗，但致命的问题就是传输距离比较短（不到 1 米）。

这要放在一个机架里倒也是没有问题，但 AI 大模型在算力上往往标配都是服务器集群这个量级。

不仅占地面积大，还跨 N 多个机架，线都是需要几十米甚至上百米的长度，功耗那是相当的高；它会吃掉所有供给机架的电源，以至于没有足够的电去做计算和存储芯片的读写操作。

除此之外，存算比方面，也正是因为大模型“大”的特点，由原来读取一次做上百次计算的比例，到现在直接变成了接近 1:1。

这就需要一种新的办法，可以在提高算力和存储密度的同时降低功耗、缩小体积，从而在一个有限的空间里，放进更多的计算和存储。

而用上了光学 I / O，问题便迎刃而解了：

可在最长 100 米的光纤上，单向支持 64 个 32Gbps 通道。

一个形象的比喻就是，就好比从使用马车（容量和距离有限）到使用小汽车和卡车来配送货物（数量更大、距离更远）。

不仅如此，即使是在相对较近的距离去完成一些更高密度、更灵活的数据传输工作，OCI 这种方式则可以类比成摩托车，速度更快且更灵活。

值得一提的是，这种 OCI 的方法不是停留在理论的那种。

据英特尔介绍，他们已经利用了实际验证的硅光子技术，集成了包含片上激光器的硅光子集成电路（PIC）、光放大器和电子集成电路。

并且在此前也展示了与自家 CPU 封装在一起的 OCI 芯粒，还能与下一代 CPU、GPU、IPU 等 SOC（系统级芯片）集成。

还没完，英特尔也已经出货了超过 800 万个硅光子集成电路，其中超过 3200 万个现已投入使用的激光器。

△ 图源：英特尔

那么接下来的一个问题是：

英特尔的 OCI 是如何“炼”成的？

英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强的交流过程中，他对这个问题做了深入的剖析和解读。

△ 英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长，宋继强

硅光子技术集合了 20 世纪两项最重要的发明：硅集成电路和半导体激光。

与传统电子产品相比，它支持在较远的距离内更快的数据传输速度，同时利用英特尔高容量硅产品制造的效率。

英特尔这一次发布的硅光集成技术，OCI 芯粒达到了光电共封装的层面。

这个光电共封装是把一个硅光子集成电路（PIC），和一个电子集成电路（EIC），放在一个基板上组成了一个 OCI 芯粒，作为一个集成性连接的部件。

这就意味着 xPU，包括 CPU，未来的 GPU 都可以和 OCI 芯片封装在一起。

OCI 芯粒就是把数据中心 CPU 出来的所有的电气 I / O 信号转成了光，通过光纤，在两个数据中心的节点或者是系统里面去互相传输。

目前的双向数据传输速度达到了 4Tbps，它在上层的传输协议兼容到 PCIe 5.0，单向支持 64 个 32Gbps 通道，这在目前的数据中心当中是足够用的：

它采用 8 对光纤，功耗仅为每比特 5 皮焦耳（pJ），即 10^-12 焦耳，这个数据比可插拔光收发器模块的功耗降了 3 倍（后者是每比特 15 皮焦耳）。

△ 图源：英特尔

在一个光传输的通道里，它实际上有 8 个不同的波段，每个波段的频率间隔是 200GHz，一共占用了 1.6THz 光谱的间距用来传输。

光从可见光到不可见光，实际上它的频谱宽度是很宽的，从 THz 开始就算是接近光通讯了。

那么 OCI 芯粒未来会用在哪些领域呢？

对此，宋继强表示：

一个是可以用它来实现通信，还可以把它跟 CPU、GPU 这些计算芯片封装在一起，计算加通信非常紧密地封装在一起。

我们通过硅光集成和先进封装技术，先进封装英特尔也有非常多不同的技术，就可以实现更高密度的 I / O 芯粒，然后再和其它的 xPU 结合，未来基于芯粒，形成很多不同种类的计算加互连的芯片种类，会有非常好的应用前景。

就 OCI I / O 接口芯粒的性能演进路线图来看，它目前可以达到 32Tbps 传输速度的技术方案，主要靠迭代式的稳步提升三个方面的指标，分别是：

一根光纤里有 8 段稳定的波段

每一个波段的光数据传输率为 32Gbps

可同时拉 8 对光纤且互不影响

这三个指标乘起来，就是目前单向上有 2Tbps 的数据传输速度，双向即是 4Tbps。未来可以继续向上演进，逐步提升带宽能力。

△ 图源：英特尔

最后，英特尔在硅光集成技术的差异化方面，宋继强也做出了解释：

主要是我们把高频率的激光发射器做在了晶圆上，又把硅的光放大器也集成上去，这是两个比较核心的技术，都是在晶圆级去制造出来的。

接下来，我们可以量产这样的高集成度激光器，因为这种在片上的激光器的好处是用普通的光纤就可以去传输了。

并且在稳定性方面，几乎是 100 亿小时才有可能发生一次错误。

那么你觉得英特尔 pick 的“光”如何呢？欢迎在评论区留言讨论。

参考链接：

• [1]https://mp.weixin.qq.com/s/ozx_ficqlxjEPKa5AlBdfA

• [2]https://community.intel.com/t5/Blogs/Tech-Innovation/Artificial-Intelligence-AI/Intel-Shows-OCI-Optical-I-O-Chiplet-Co-packaged-with-CPU-at/post/1582541

• [3]https://www.youtube.com/watch?v=Fml3yuPR2AU

本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：金磊

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