引言
在人工智能（AI）和先进计算的时代，芯片间高效数据通信的需求比以往任何时候都更加迫切。虽然AI芯片开发速度迅猛，但连接这些芯片的网络却落后了，这成为了扩展AI性能的重大瓶颈。本文探讨了突破性的方法，通过使用3D集成光电子技术来解决这一挑战，实现超低能耗、高带宽密度的芯片数据链路[1]。
芯片间通信的挑战
随着AI硬件不断发展，计算速度和通信带宽之间的差距显著扩大。在过去二十年中，芯片计算速度的增长比通信带宽快了一千倍。这种差异导致数据传输的能量消耗不成比例地高，目前数据传输的能耗比计算本身高出两个数量级。
3D集成光电子收发器
为了应对这一挑战，研究人员开发了新型3D集成光电子收发器。结合了光子和电子芯片的密集3D集成，实现了迄今为止能耗最低的光学数据链路。
图1：3D集成光电子收发器。此图展示了3D集成系统的组件和结构。
本研究中展示的收发器每传输一位数据仅消耗120飞焦耳（fJ）的能量，同时在每平方毫米芯片面积上提供5.3太比特每秒（Tb/s）的带宽密度。这些数据比之前的演示在能耗和带宽密度方面都提高了一倍。
关键组件和设计
收发器系统包含几个关键组件：
光子芯片：包含基于微谐振器的发射器和接收器阵列。
电子芯片：包含控制和处理线路。
3D集成：利用铜柱凸点实现光子和电子芯片之间的高密度连接。
图2：电子和光子芯片键合的横截面扫描电子显微镜图像，展示了两层的集成。
该系统采用80通道基于微谐振器的发射器和接收器阵列，每个通道以10 Gb/s的速率运行。这种大规模并行性允许在保持单个通道速率相对较低的同时实现高总带宽，从而优化能源效率。
发射器设计和性能
阵列中的发射器单元设计旨在实现最佳能源效率和信号质量。
图3：发射器特性和性能。此图显示了发射器设计的各个方面和性能指标。
当以1 V摆幅驱动微盘时，每个发射器单元仅消耗50 fJ/位。垂直p-n结微盘通过在p-n耗尽区和盘的光学回廊模式之间实现更高的重叠，使得低电压驱动成为可能，相比横向结更为优越。
图4：光子芯片上所有80个调制器的眼图，展示了传输信号的一致性和质量。
发射器实现了出色的信号质量，所有80个通道都有开放的眼图，并在各种驱动电压下实现了无错误性能（误码率<10^-12）。
接收器设计和性能
接收器单元设计旨在以最小的能量消耗将光信号高效地转换回电域。
图5：接收器特性和性能。此图概述了接收器的设计和关键性能指标。
当以-24.85 dBm平均功率接收10 Gb/s信号时，每个接收器单元消耗70 fJ/位，误码率为4×10^-10。接收器中使用的光电二极管是一种垂直p-硅，i-锗，n-锗二极管，能以1 A/W的效率高效地将光信号转换为电流。
接收器在4×10^-10误码率下实现了-24.85 dBm的灵敏度，使用19 dB消光比信号测得的输入参考噪声为480 nW。
完整数据通信链路
为了验证整个系统的性能，研究人员将两个独立的收发器连接成一个完整的数据通信链路。
图6：发射器到接收器数据通信链路演示。此图展示了完整链路的设置和性能。
在这种配置中，一个收发器作为发射器，另一个作为接收器。共享时钟同步两个电子芯片，每个接收器单元中的可编程时钟延迟将传输的数据与接收器采样点对齐。链路演示显示了出色的性能，每个通道都有开放的眼图，所有通道的误码率都很低。
3D集成方法的优势
与传统的单片集成相比，3D集成方法提供了几个优势：
灵活性：允许光子和电子芯片使用不同的工艺节点。
可扩展性：能够使用更先进的CMOS节点以进一步提高能源效率。
密度：通过垂直堆叠实现更高的带宽密度。
未来改进和挑战
虽然展示的系统在能源效率和带宽密度方面实现了记录性能，但仍有改进空间：
调制器效率：开发电容更低、电光响应更高的谐振调制器。
光电二极管设计：创建电容更低的光电二极管，以减少接收器的功耗和噪声。
先进CMOS节点：将电子线路移至更先进的CMOS节点，以进一步降低能耗。
键合技术：探索混合键合技术，实现更高的密度扩展。
热管理：实施改进的热控制线路和技术，以管理谐振器的温度变化。
潜在应用
这项技术实现的超低功耗、高带宽光学链路具有深远的影响：
AI和机器学习：实现分布式AI计算节点之间更高效的通信。
数据中心：提高大规模计算设施的互连效率，降低功耗。
高性能计算：促进处理器和内存之间更快速、更节能的通信。
边缘计算：通过改进的数据传输能力，实现更强大、更高效的边缘器件。
结论
本文介绍的3D集成光电子收发器在解决空间分布计算节点之间的带宽瓶颈方面取得了突破。通过实现每传输一位数据仅消耗120 fJ的超低能耗和5.3 Tb/s/mm^2的高带宽密度，这项技术为新一代AI计算硬件的发展奠定了基础，不再受数据局部性的限制。
随着该领域研究的不断推进，我们可以期待能源效率、带宽密度和集成技术方面的进一步改进。这些发展将在塑造计算未来方面发挥关键作用，使更强大、更高效的AI系统、数据中心和高性能计算应用成为现实。
参考文献
[1] S. Daudlin et al., "3D photonics for ultra-low energy, high bandwidth-density chip data links," arXiv:2310.01615v1 [physics.optics], Oct. 2023.
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