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共封装光学CPO的能效

导言

随着数据速率持续飙升,突破800G并向多太比特速度迈进,能源效率正成为网络运营商、超大规模数据中心和人工智能计算环境面临的一个关键问题。Resolute Photonics最近的一项研究突显了不同光互连架构在每比特能耗上的显著差异。传统的前板可插拔光学器件(FPP)在满足更高带宽和能效需求方面日益面临挑战。这推动了近封装光学(NPO)和共封装光学(CPO)的发展,它们为应对这些挑战提供了有前景的解决方案。

 

从FPP到NPO和CPO的演进

前板可插拔光学器件(FPP)通过印刷电路板(PCB)上的电气走线将交换机专用集成电路(ASIC)与前板可插拔光模块连接起来。随着数据速率的提升,这些较长的电气路径导致更高的功耗和信号完整性问题。

近封装光学(NPO)通过将光模块放置在更靠近交换机ASIC的位置,缩短了电气走线的长度,从而改善了信号完整性并降低了功耗,部分解决了这些问题。然而,NPO仍然依赖于独立的光模块,这限制了进一步集成和效率提升的潜力。

共封装光学(CPO)则更进一步,将光学引擎放置在交换机ASIC附近,甚至与ASIC封装在同一芯片内。这种方法最大限度地缩短了ASIC与光学组件之间的电气路径长度,显著降低了功耗并提升了性能。与NPO相比,CPO代表了一种更高度集成的解决方案,在能效和性能改进方面具有更大的潜力。

这些互连技术的能效差异显著。通过分析每比特能耗(皮焦耳每比特,pJ/bit),可以清晰地看到这些互连技术之间的能效趋势:CPO的能耗最低,NPO次之,而传统的FPP能耗最高。这一趋势突显了CPO在高数据速率和能效要求下的优势。

 

能效对比

  • FPP光学器件(前板可插拔光学器件):在FPP架构中,光模块插入交换机的面板,需要通过较长的电气走线与芯片连接。交换机ASIC与前板可插拔光模块之间的较长电气走线需要高功率的串行器/解串器(SerDes)来维持信号完整性。这种配置会导致显著的功耗,尤其是在数据速率增加的情况下。FPP光学器件的平均功耗约为20 pJ/bit。
  • NPO(近封装光学器件):NPO通过将光模块放置在更靠近交换机ASIC的位置,缩短了电气走线的长度,从而改善了信号完整性,并实现了比FPP更低的功耗。然而,由于NPO仍然依赖于独立的光模块,其能效提升的潜力相较于更高度集成的方案(如CPO)仍然有限。NPO被视为从FPP向全面采用CPO过渡的中间步骤。
  • CPO(共封装光学器件):CPO架构通过将光学引擎直接与交换机ASIC集成,实现了显著的节能效果。这种紧密集成消除了电气走线,减少了对高功耗SerDes的需求。早期的CPO实施已证明其功耗可显著降低至每比特不到5 pJ,比可插拔光学器件的能效高出4倍。这对于未来1.6Tbps、3.2Tbps及更高速率的网络架构至关重要。

Energy Efficiency TB 1

随着数据中心架构向51.2TB交换速度迈进,行业面临着日益严峻的功耗挑战。传统的可插拔光模块继续推高功耗需求,使得能效成为一个关键问题。最近一项研究对比了4个800G收发器与一个硅光子共封装光学(CPO)小芯片的功耗,突显了CPO在节能方面的显著优势。一张关于51.2TB速度下功耗分布的饼图进一步证明了CPO是高速网络的未来。

Energy Efficiency TB 2

在51.2TB的速度下,不同的系统组件对整体功耗的贡献如下:

  • ASIC Power - 交换机的主要计算负载
  • CPU, Timing & Miscellaneous - 支持处理功能
  • Optics - 信号传输所需的功率
  • Power Delivery - 分配电力所需的基础设施
  • Fan Power - 冷却系统的能耗需求

CPO大幅降低了光学器件的功耗,从而使整个系统的总功耗减少了25%-30%。

 

对超大规模数据中心和人工智能集群的影响

光互连能效的提升对超大规模数据中心和人工智能集群具有重要意义。能效的增强使得数据中心能够实现更高的带宽密度,从而在不按比例增加功耗和热量产生的情况下,扩展其运营规模以满足日益增长的数据需求。功耗的降低直接减少了运营成本,包括节省电费支出和冷却基础设施的开销。

 

SENKO在实现高效能光互连中的作用

SENKO Advanced Components在开发创新解决方案以提升光互连能效方面发挥了重要作用。公司专注于研发先进的光学连接器和组件,以实现高效的数据传输,同时最大限度地减少功率损耗。SENKO对光学技术研发的投入,推动了数据中心和高性能计算环境中高效能互连解决方案的广泛应用。

 

结论

从FPP(前板可插拔光学器件)到NPO(近封装光学器件)和CPO(共封装光学器件)的演进,标志着光互连技术的重大进步,其中CPO在能效方面实现了显著提升。这些发展对于超大规模数据中心和人工智能集群至关重要,它们旨在数据指数级增长的时代提升性能、可扩展性和可持续性。