在當今的數字時代，數據處理和存儲的需求正增長。這一激增主要歸因于云計算、大數據分析、人工智能和物聯網(IoT)等新興技術的發(fā)展。超大規(guī)模數據中心是容納數千臺服務器的大型設施，已成為數字基礎設施的支柱。數據中心需要在光通信方面取得重大進展，以擴展計算和存儲服務，以服務于未來的帶寬密集型和計算密集型應用。
硅光子學
然而，隨著數據流量的增長，現有的網絡解決方案難以滿足這些數據中心對帶寬、能源效率和可擴展性的需求。硅光子學正是為此而生，它有潛力為光學行業(yè)帶來電子級的成本和規(guī)模，而光學行業(yè)傳統(tǒng)上專注于較小容量或較長距離的應用，無法根據現代數據中心的需求進行擴展。硅光子學已經實現商業(yè)化，并將在滿足數據中心未來帶寬需求方面發(fā)揮重要作用。
什么是硅光子學？
硅光子學是一項技術，它將激光器、調制器、探測器和波導等光學元件與硅基半導體芯片相結合。它允許在同一芯片上無縫集成光子和電子功能，從而大大提高數據通信和處理能力。硅光子學因其經濟效益、高集成密度和能源效率而廣受歡迎。
硅光子學的關鍵元件
波導：波導是硅光子學中的關鍵組件，用于引導和限制沿特定路徑傳輸的光。這些結構通常構建在硅基板上，材料包括二氧化硅(SiO2)或氮化硅(Si3N4)。根據應用要求，可以構建波導以實現各種光傳播模式，包括單模和多模。它們對于在調制器、檢測器和多路復用器/解復用器等光子組件之間路由光信號至關重要。
調制器：調制器是用于調制光的屬性(例如其強度、相位或偏振)的設備。在硅光子學中，調制器通常基于電光效應，其中材料的折射率根據施加的電信號進行調制。這種調制允許將數據編碼到光信號上，從而實現高速通信和信號處理。硅馬赫-曾德爾調制器(MZM)和相位調制器通常用于硅光子學中的各種應用，包括光互連和數據傳輸。
探測器：探測器是探測光信號并將其轉換為電信號的組件。硅光子探測器通常由鍺(Ge)或磷化銦(InP)等半導體材料制成，這些材料與硅加工工藝兼容。光電探測器(例如pin二極管或雪崩光電二極管(APD))被廣泛用于高靈敏度和高效的光信號檢測。這些探測器對于接收和處理各種應用中的光學數據至關重要，包括光通信系統(tǒng)、傳感和成像。
激光器：激光器是通過受激發(fā)射產生光輻射的相干光源。硅光子學中的激光器通常由復合半導體材料制成，例如磷化銦(InP)或砷化鎵(GaAs)，這些材料集成在硅基板上。硅光子學系統(tǒng)可以整合各種激光器，包括分布式反饋(DFB)激光器、垂直腔面發(fā)射激光器(VCSEL)和環(huán)形激光器，為光通信、傳感和信號產生提供可靠而高效的光源。
多路復用器/多路分解器：多路復用器和多路分解器是組合或分離不同波長的多個光信號的組件。這些設備支持波分復用(WDM)，這種方法允許通過一條光纜以各種波長傳輸大量數據流。硅光子學中的多路復用器和多路分解器通常圍繞波長選擇性濾波器構建，例如陣列波導光柵(AWG)或馬赫-曾德爾干涉儀(MZI)，它們可以高效準確地路由和分離光信號。WDM技術增加了光通信網絡的容量和帶寬，從而實現了更高的數據吞吐量和可擴展性。
硅光子學的特點
硅光子學具有幾個關鍵特性，使其成為適用于各種應用的有吸引力的技術：
集成：硅光子學的主要優(yōu)勢之一是它與互補金屬氧化物半導體(CMOS)制造工藝兼容。這種兼容性使得光子和電子元件能夠集成在同一硅基板上，從而實現高度集成的片上系統(tǒng)(SoC)。這種集成可以縮小尺寸、降低功耗并降低制造成本。
高速數據傳輸：硅光子學可通過光纖實現高速數據傳輸。通過利用光的固有特性(例如其高帶寬和低延遲)，硅光子學可以支持每秒千兆位到太比特的數據速率。這使其非常適合需要高速通信的應用，例如數據中心、電信網絡和高性能計算系統(tǒng)。
低功耗：與傳統(tǒng)電子互連相比，硅光子學具有降低功耗的潛力，尤其是在長距離傳輸中。與電信號相比，光信號的衰減和散射較少，從而減少了信號放大和再生的需要。此外，光子元件與CMOS電子設備的集成利用現有的電源管理技術，實現了節(jié)能運行。
波分復用(WDM)：硅光子學支持WDM，這是一種允許使用不同波長的光通過單根光纖同時傳輸多個數據流的技術。這可以提高數據吞吐量并有效利用光學基礎設施，從而能夠以最小的干擾在長距離內傳輸和接收多個數據通道。
硅光子學在超大規(guī)模數據中心的應用
光互連：光互連取代了數據中心中傳統(tǒng)的銅基鏈路，改變了互連基礎設施。這些光網絡提供更大的帶寬、更低的延遲和更高的能效，使服務器、交換機和存儲系統(tǒng)能夠更無縫地通信。
高性能計算(HPC)：在HPC環(huán)境中，科學模擬、天氣預報和其他數據密集型任務需要巨大的計算能力，而硅光子技術在實現高效的數據傳輸和處理方面發(fā)揮著至關重要的作用。通過提供高速互連和低延遲通信，它可以加速HPC集群和超級計算機的性能。
人工智能(AI)和機器學習(ML)：人工智能(AI)和機器學習(ML)應用需要大量數據和計算機資源。硅光子學通過允許計算節(jié)點和存儲系統(tǒng)之間快速無縫地共享數據，提高了AI和ML工作流程的生產力。這加快了模型訓練、推理和數據分析的速度，使企業(yè)能夠實時從數據中獲得重要見解。
大數據分析：隨著社交媒體、物聯網設備和在線交易產生的數據呈指數級增長，大數據分析對于希望獲得競爭優(yōu)勢的企業(yè)來說變得至關重要。硅光子學能夠在數據中心快速傳輸大型文件，從而實現更高效的數據處理和分析。這提高了大數據分析應用的速度和準確性，使企業(yè)能夠獲得有意義的見解并做出數據驅動的決策。
云計算：云服務企業(yè)依靠超大規(guī)模數據中心為全球消費者提供按需計算能力。硅光子學通過實現更快的數據傳輸和更高效的資源利用，提高了云計算基礎設施的性能和可擴展性。這提高了云服務的可靠性、可擴展性和成本效益。
超大規(guī)模數據中心內部的網絡
數據中心內的網絡通?；贑los拓撲(一種非阻塞、多級交換架構，可減少所需的端口數量)，而超大規(guī)模數據中心通常具有數以萬計的以太網交換機，通過葉脊網絡架構將服務器機架互連。
現在，典型的數據中心在服務器上部署了一個或兩個基于10GbE的網絡接口控制器，這些控制器在機架頂部(TOR)交換機上聚合到40GbE。服務器和TOR之間的連接通常通過直連銅纜(DAC)完成，這是在幾米距離內以此類數據速率進行連接時具成本效益的替代方案。
然而，從TOR到下一層交換機的上行鏈路幾乎總是光纖。較小的數據中心可能會使用基于VCSEL的收發(fā)器通過多模光纖。這些40G收發(fā)器結合了四個10G激光器，傳輸距離可達300米。更高層的交換機互連(葉到主干及以上)通常需要使用單模光纖，因為交換機之間的距離通常超過300米。
轉換趨勢
當今的TOR、葉子和主干交換機通常是1RU機箱中的3.2Tb/s以太網交換機，一些2RU系統(tǒng)提供6.4Tb/s交換機容量。這些交換機具有25GSERDES，與100GQSFP28收發(fā)器配合使用效果良好。隨著交換機從3.2T/6.4T發(fā)展到12.8T，線路速率將增加到50GSERDES和PAM4調制。在這些數據速率下，需要使用50G電氣I/O的新收發(fā)器。
為了在單個RU中實現12.8T的交換容量，需要使用與QSFP外形尺寸相似的400G收發(fā)器，并且已經建立了兩個MSA來解決此問題：QSFP-DD(DD代表雙密度)和OSFP(O代表八進制)。這兩個MSA都有8個50GPAM4電氣I/O通道，因此可以處理400G光接口。問題在于確定哪種光接口適合400G數據中心連接。
IEEE已將DR4接口標準化，該接口與100GPSM4相同，但在四條并行光纖上使用100GPAM4光調制而不是25GNRZ。使用PAM4調制會導致鏈路預算大幅減少、由于使用額外IC而導致功耗增加以及復雜性增加，但它允許利用已為100GPSM4構建的現有光纖基礎設施。目前雙工光纖沒有非冷卻選項，MSA可能會出現以滿足對低成本、可制造雙工光纖解決方案的需求。
