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根据 Counterpoint Research 的硅光子学 和共封装光学 (CPO) 报告，嵌入式或集成半导体光学模块开始受到关注，板载光学 (OBO)、近封装光学 (NPO ) 和共封装光学 (CPO)解决方案的出货量预计到 2033 年将以50 % 的复合年增长率增长。
可插拔光纤解决方案自 2016 年就已经出现，但集成解决方案现在正在为传输容量和特别是 AI 系统的处理带来巨大的改进，在更低的功耗下提供更高的带宽，并支持AI集群扩展所需的密集、高带宽结构。
“这就像从ADSL到FTTH宽带的升级，只不过是在芯片层面。所有这些额外的速度和效率将引领人工智能计算的下一阶段，”副总监Leo Liu说道，并补充道，“OBO是第一个迭代，像Applied Optoelectronics这样的公司的产品将在2023年得到更广泛的应用。但CPO才是改变游戏规则的关键，因为几乎整个传输层都是光学的。”
CPO 将通过以下方式实现 AI 计算领域最大的代际转变:
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通过 GPU 和加速器等关键组件之间的超高速、低延迟和“光速”吞吐量实现巨大的带宽扩展。
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大规模降低功耗。
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通过提供 AI 集群扩展所需的密集、高带宽结构来实现 AI超级计算扩展。
NVIDIA、英特尔、Marvell和Broadcom目前正引领 CPO 的发展，但演进之路将是渐进的。
根据Counterpoint的报告，到2027年，NPO和CPO的广泛应用将有助于推动综合收入同比增长达到三位数，而总出货容量占比将达到两位数。到2033年，超过一半的收入和出货容量将来自集成半导体光学I/O解决方案。
研究助理David Wu表示:“‘更少的铜，更多的光学’的转变意味着，随着我们从OBO到NPO再到CPO，每个阶段使用的铜都会大大减少，从而带来非线性的性能提升。”最终，我们有望看到性能实现80倍的飞跃，而3D CPO的性能很可能比现有解决方案高出80倍。
光纤逐步取代铜线带来的益处远不止提升芯片性能。刘教授指出:“这实际上意味着能够提供可扩展AI集群所需的高速、高带宽数据传输，这是迈向AI超级计算能力民主化和规模化的关键一步。”
今天是《半导体行业观察》为您分享的第4101期内容，欢迎关注。
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