AI领域又一重大(da)突破？媒体称，英特尔推出首(shou)款(kuan)OCI芯片组，能提高AI基础设施的数据传输速率(lu)，并减(jian)少延迟和功耗，这对需要高速数据传输的AI基建和应用至关重要。
美东时间6月(yue)26日，在2024年的光纤(xian)通信会议（OFC）上，英特尔的集成光子解(jie)决方案（IPS）小组展示了(le)业界最先进的、也是首(shou)次完全(quan)集成的光计算互连（OCI）芯片组，该芯片组与英特尔CPU共同封(feng)装(zhuang)并运行实时数据。
英特尔的OCI芯片组通过在数据中心(xin)和高性(xing)能计算 (HPC) 应用的新兴AI基础设施中实现共同封(feng)装(zhuang)的光输入/输出 (I/O)，代表了(le)高带宽互连的一次飞跃。英特尔称，我们在融(rong)合光电科技到高速数据传输方面实现一个(ge)革命性(xing)的里程碑。
功能方面，这款(kuan)首(shou)款(kuan)OCI芯片支持(chi)64个(ge)独(du)立通道，每个(ge)通道能够以32千兆(zhao)位/秒 (Gbps)的速率(lu)传输数据，并在长达100米的光纤(xian)上高效(xiao)传输数据，有望满足AI基础设施对更高带宽、更低功耗和更长传输距离日益增长的需求。它增强了(le)集群(qun)中CPU与GPU之间的连接，并支持(chi)创新的计算架构，如一致性(xing)内存(cun)扩展和资源解(jie)耦。
新一代光学I/O技术推动了(le)计算平台的革新，以适应日益增长的AI工作负载
随着(zhe)AI技术的飞速发(fa)展，自动驾驶、高级数据分析和虚拟助手等应用在全(quan)球范围内日益普(pu)及，对计算资源的需求急剧(ju)增加。特别是大(da)型语言模(mo)型如GPT，以及生成式AI技术的快(kuai)速发(fa)展，极大(da)地推动了(le)AI技术的应用。然而，这些先进的AI模(mo)型需要处理和生成的数据量(liang)巨大(da)，对计算资源和数据传输提出了(le)极高的要求。
随着(zhe)机器学习模(mo)型的规(gui)模(mo)不断扩大(da)，它们在AI加速工作中的作用也变得越来越复杂，需要极高的计算能力和数据处理能力才能有效(xiao)运行。这种对高性(xing)能计算平台的需求正在推动输入/输出（I/O）带宽的指数级增长和数据传输距离的延伸。
为了(le)应对这一挑战(zhan)，数据中心(xin)正在向(xiang)更大(da)的处理单(dan)元集群(qun)，如CPU、GPU和IPU的使(shi)用，以及更高效(xiao)的资源利用架构，如xPU解(jie)耦和内存(cun)池化方向(xiang)发(fa)展。这些技术的实施将提高处理效(xiao)率(lu)，降低系统延迟，并优化资源配置，从(cong)而支持(chi)更广泛(fan)的AI计算和应用。
尽管传统的电子I/O系统在传输大(da)量(liang)数据时表现出高带宽密度和低功耗的优点，但其最大(da)的弱(ruo)点是传输距离短，通常仅限于一米内。这严重限制了(le)数据中心(xin)内部的设备布局(ju)，使(shi)得组件之间的连接受到严格的空间限制。
为了(le)突破这一限制，数据中心(xin)和早期AI集群(qun)开始采用可插(cha)拔光学模(mo)块技术，这种技术能够提供比(bi)电子I/O更长的传输距离。然而，随着(zhe)AI应用对资源的不断增加，光学模(mo)块在成本和能耗方面的压力也随之增大(da)。
为了(le)应对这些挑战(zhan)，新一代光学I/O技术应运而生。这种技术将光学I/O与处理器（如CPU、GPU或IPU等，统称为xPU）共封(feng)装(zhuang)，不仅大(da)幅提高了(le)带宽，还(hai)优化了(le)芯片内部的光和电信号传输，显著降低了(le)能量(liang)消耗，还(hai)大(da)幅减(jian)少了(le)数据传输过程中的延迟，对于需要快(kuai)速响应的AI应用来说至关重要。
更令人兴奋的是，这项技术支持(chi)的传输距离远超以往，为数据中心(xin)的设计提供了(le)更大(da)的灵活性(xing)，使(shi)得系统能够适应更广泛(fan)的扩展需求。光学I/O技术的推广不仅解(jie)决了(le)数据传输的痛点，也为AI和机器学习的未来发(fa)展铺平了(le)道路(lu)。
打个(ge)比(bi)方，传统的电子I/O连接，类似于旧式马车，在短距离传输中效(xiao)率(lu)较(jiao)高，但面对大(da)量(liang)数据的长距离传输需求时，却显得力不从(cong)心(xin)。而英特尔的OCI芯片等光学I/O技术，如同现代的汽(qi)车和卡(ka)车，不仅能在更长的距离上传输更多的数据，而且保持(chi)数据的完整性(xing)，大(da)大(da)超越了(le)传统电子I/O的性(xing)能。
随着(zhe)AI和ML模(mo)型需求的不断扩大(da)，光学I/O凭借其卓(zhuo)越的传输能力和高效(xiao)能源利用，成为推动未来AI技术发(fa)展的关键力量(liang)。就像汽(qi)车和卡(ka)车满足了(le)现代社会对快(kuai)速、大(da)规(gui)模(mo)物流的需求一样，光学I/O使(shi)得数据能够更快(kuai)、更高效(xiao)地在更长的距离上传输，这对于扩展AI基础设施至关重要。
英特尔在硅(gui)光子学领域处于领导地位
凭借超过25年的深厚研究基础，英特尔实验(yan)室在集成光子学领域取得了(le)开创性(xing)的成就。英特尔不仅是首(shou)家成功开发(fa)并大(da)规(gui)模(mo)生产硅(gui)光子连接产品(pin)的企业，更是以其卓(zhuo)越的产品(pin)可靠性(xing)，赢得了(le)全(quan)球主要云服(fu)务提供商的信赖。
英特尔的核(he)心(xin)竞争力在于其独(du)特的混合激光器晶圆(yuan)上技术和直接集成工艺，这些技术不仅提高了(le)产品(pin)的可靠性(xing)，还(hai)降低了(le)成本。这种独(du)特的方法(fa)使(shi)得英特尔能够在保持(chi)高效(xiao)率(lu)的同时，提供卓(zhuo)越的性(xing)能。到目前为止，英特尔的强大(da)生产平台已经出货超过800万片集成电路(lu)芯片，这些芯片集成了(le)超过3200万个(ge)芯片级激光器。其激光器的故障(zhang)率(lu)极低（故障(zhang)率(lu)小于0.1），这一指标在业界广泛(fan)认可，表明故障(zhang)率(lu)极低。
这些芯片被(bei)封(feng)装(zhuang)在可插(cha)拔的收发(fa)器模(mo)块中，并在大(da)型数据中心(xin)网络中得到部署，服(fu)务于多家大(da)型云服(fu)务提供商，用于100Gbps、200Gbps和400Gbps的应用。目前，英特尔还(hai)在开发(fa)下一代200Gbps每通道的芯片，以支持(chi)即将到来的800Gbps和1.6Tbps的应用。
在制造工艺上，英特尔引入了(le)全(quan)新的硅(gui)光子制造工艺节点，这一工艺不仅提升了(le)设备性(xing)能，还(hai)实现了(le)更高的集成度和更佳的耦合效(xiao)率(lu)，同时显著降低了(le)成本。英特尔在芯片激光器和SOA性(xing)能、成本控制以及能效(xiao)优化方面不断取得突破，芯片面积减(jian)少了(le)超过40%，能耗降低了(le)超过15%，进一步(bu)巩固了(le)其在硅(gui)光子技术领域的领先地位。
英特尔目前的OCI芯片模(mo)块尚处于原型阶(jie)段。展望未来，英特尔正在与特定客户合作，将OCI与他们的系统级芯片（SoCs）一起封(feng)装(zhuang)，开发(fa)一种创新的光学输入/输出解(jie)决方案。