LightCounting:可插拔還是CPO?光模塊行業(yè)正處在十字路口

北京時(shí)間2月15日消息(水易)近日,CPO概念在國內(nèi)資本市場異?;馃?,光通信行業(yè)市場資訊機(jī)構(gòu)LightCounting對 Photonics West會議期間召開的CPO論壇上所探討的問題進(jìn)行了評論。

LightCounting表示,雖然光通信不是本次Photonics West會議的重心,但是CPO論壇上提出的一個(gè)問題讓人深思:如果網(wǎng)絡(luò)只占云數(shù)據(jù)中心總功耗的2%-3%,我們?yōu)槭裁匆獡?dān)心光模塊的功耗不斷增加?

Coherent公司的Vipul Bhat介紹了兩年前發(fā)表在科學(xué)雜志上的一篇文章中的數(shù)據(jù),該文章表明,對數(shù)據(jù)中心功耗不斷增加的擔(dān)憂被高估了。這項(xiàng)研究比較了2010年和2018年所有數(shù)據(jù)中心的功耗,僅增長了約8%。將這一趨勢推斷到2022年-2023年,由于數(shù)據(jù)中心效率的持續(xù)改善,表明會有2%-3%非常溫和的增長。

這種改善主要有兩個(gè)原因:工作負(fù)載從企業(yè)數(shù)據(jù)中心逐步遷移到云計(jì)算公司運(yùn)營的超大型數(shù)據(jù)中心,后者的效率更高;服務(wù)器和存儲的效率穩(wěn)步提高,這兩者是能耗大戶。

LightCounting指出,網(wǎng)絡(luò)的功耗在2012年僅占1%,2018年為2%,到2022年約為3%,我們應(yīng)該關(guān)心它嗎?

下圖展示了LightCounting對云數(shù)據(jù)中心部署的光模塊功耗的計(jì)算結(jié)果(以年度部署量計(jì)算,而不是累積)。請注意,垂直坐標(biāo)軸是對數(shù)刻度,在對數(shù)刻度的圖表中,任何直線都不應(yīng)被忽視,因?yàn)樗砻髦笖?shù)增長。因此在懷疑論者意識到這一點(diǎn)之前,功耗將持續(xù)上漲,而解決這個(gè)問題可能為時(shí)已晚。

根據(jù)這一分析,2018年-2022年部署在云數(shù)據(jù)中心的光模塊的總功耗加起來為330MW或1.2TWh,略高于目前云數(shù)據(jù)中心總功耗的1%。問題是,到2028年,預(yù)計(jì)光模塊的功耗將占到其中的8%以上。另外,這一分析也說明了可插拔光模塊的功耗效率不斷提高:從100G光模塊的35pJ/bit到800G光模塊的20pJ/bit。

那么到2028年,云數(shù)據(jù)中心的光模塊功耗將占到總功耗的8%,我們是否應(yīng)該對此感到擔(dān)憂?

LightCounting指出:“是的,我們應(yīng)該。云計(jì)算運(yùn)營商在為其基礎(chǔ)設(shè)施提供更多電力等能源方面面臨重大限制。如果光學(xué)系統(tǒng)消耗更多的資源,他們將被迫減少分配給服務(wù)器和存儲的預(yù)算。”

與此同時(shí),人工智能集群的設(shè)計(jì)受到光連接的高功耗和成本的嚴(yán)重限制。英偉達(dá)聲稱,如果不受功耗和成本的限制,他們現(xiàn)在可以多使用32倍的光器件。AI模型訓(xùn)練的執(zhí)行需要大規(guī)模的GPU陣列,如果供應(yīng)商能夠降低其功耗和成本,高帶寬光連接將是最佳解決方案。

Ayar Labs、Broadcom、IBM和Ranovus的下一代CPO設(shè)計(jì)預(yù)計(jì)將達(dá)到2pJ-3pJ/bit的能耗效率。Rajeev Ram教授是Photonics West的全體會議發(fā)言人,也是Ayar Labs的聯(lián)合創(chuàng)始人,他聲稱0.1pJ/bit是現(xiàn)有技術(shù)在每通道200G時(shí)可以做到的。他在麻省理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)正在研究低電壓調(diào)制器和改進(jìn)的探測器,目標(biāo)是使互連功耗達(dá)到0.001pJ/bit或更低。

另外,麻省理工學(xué)院的一些解決方案將使用非常低的數(shù)據(jù)(Mbps)速率來降低功耗。Ayar Labs的方法也是基于使用較低速度(64Gbps)的NRZ光器件來達(dá)到2pJ/bit。他們是否能在每通道112G NRZ下達(dá)到1pJ/bit以下還有待觀察。

“我們的行業(yè)正處在一個(gè)十字路口。”LightCounting表示,我們可以維持現(xiàn)狀,繼續(xù)使用可插拔光模塊,并逐步改進(jìn)。人工智能集群的規(guī)模不會那么快,另外在網(wǎng)絡(luò)帶寬限制下,也會有其他方法來優(yōu)化人工智能模型。

另一種選擇是承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),開發(fā)新的光學(xué)技術(shù),采用新的封裝和光纖耦合設(shè)計(jì),以實(shí)現(xiàn)成本和功耗效率的徹底改善。這種方法將有利于人工智能的發(fā)展,并將光通信行業(yè)提升到一個(gè)全新的水平。這條路是令人興奮的,但懷疑論者說得沒錯(cuò),它非常具有挑戰(zhàn)性。然而,錯(cuò)過這個(gè)機(jī)會將是一個(gè)錯(cuò)誤。LightCounting指出,目前業(yè)界討論最多的CPO,面臨的最大挑戰(zhàn)還是在封裝和低損耗光纖連接等方面。

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2023-02-15
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