光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的激光調(diào)制方案

逍遙設(shè)計自動化

引言
隨著硅晶體管縮放接近極限，研究人員正在探索新技術(shù)以繼續(xù)提高處理器性能和效率。有前途的方向是使用片上光學(xué)網(wǎng)絡(luò)（也稱為光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)或光學(xué)NoC）來替代傳統(tǒng)的電氣互連。與電氣網(wǎng)絡(luò)相比，光學(xué)NoC在帶寬、延遲和功耗方面具有潛在優(yōu)勢。然而，有效管理光學(xué)NoC的功耗帶來了新的挑戰(zhàn)[1]。
+ z3 l# @) P/ M4 T) N+ @
" ?! l1 Q5 k' a7 B本文將探討用于最小化光學(xué)NoC靜態(tài)功耗的激光調(diào)制方案。我們將介紹基于網(wǎng)絡(luò)活動動態(tài)調(diào)制激光功率的關(guān)鍵概念、架構(gòu)和預(yù)測技術(shù)。


背景
3 e# A& A( e" n" m% a) ]光學(xué)NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)�；�本構(gòu)建模塊包括：
# H+ K$ H' R& _0 F/ F$ h9 Y/ ?

激光器：光源，可以是片外或片上

調(diào)制器：將電信號轉(zhuǎn)換為光信號

波導(dǎo)：在芯片上引導(dǎo)光

光電探測器：將光信號轉(zhuǎn)換回電信號
$ [) s+ h# r9 \, L+ p. E
( A9 y: K. o* b# F: V& P光傳輸本身非常高效，但產(chǎn)生光的激光器消耗大量功率。一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是光子不能像電荷那樣容易存儲。這意味著激光器通常需要持續(xù)供電，即使不主動傳輸數(shù)據(jù)時也是如此。這種靜態(tài)功耗可能占光學(xué)NoC總功耗的80-90%。

為解決這個問題，研究人員開發(fā)了激光調(diào)制方案，旨在根據(jù)預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)活動動態(tài)調(diào)整激光功率。一般方法包括：

監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)活動指標(biāo)

預(yù)測未來活動

相應(yīng)調(diào)整激光功率

重新配置網(wǎng)絡(luò)

: J4 X: m' N7 F$ z/ ^& Y讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。

6 i1 x& m  C: R: ]. q' W& r: u1 U多核CPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
& \! _- Q0 P0 z. U8 IProbe
/ e/ ^% O, B8 C: q. w0 C  I最早提出的激光調(diào)制方案之一是Probe。使用64核架構(gòu)，核心分組為4x4塊。每個塊都有專用的片外激光器，可以使用單寫多讀（SWMR）總線廣播消息。

- H( l. E, i9 o& U# z$ _+ j8 aProbe根據(jù)鏈路利用率和緩沖區(qū)利用率指標(biāo)預(yù)測未來活動。使用兩種類型的預(yù)測器：

用于低流量變化：過去和當(dāng)前利用率的加權(quán)平均

用于高變化：由利用率水平索引的模式歷史表
) `0 p& p; r/ O0 `0 X% a[/ol]
4 K0 h% G9 [7 K7 I1 g" h錦標(biāo)賽預(yù)測器根據(jù)最近的準(zhǔn)確性在兩者之間選擇。
3 O( K5 |( [1 a' _9 N3 E1 O4 X2 R
ColdBus
1 ~8 z, O+ O! JColdBus采用不同的方法，基于L1緩存未命中預(yù)測活動。關(guān)鍵洞察是在共享內(nèi)存系統(tǒng)中，大部分網(wǎng)絡(luò)流量來自L1未命中。
; g1 C/ u( m$ k( `% y  v& `
% {. `$ t8 w( h* L  V% V使用類似于分支預(yù)測器的基于PC的預(yù)測器來識別可能導(dǎo)致未命中的指令。然后，一個時期預(yù)測器估計這些未命中何時發(fā)生。
, M  |) b' T" O7 k& R
2 B' H! P$ T& ^$ X& w! uColdBus還引入了一個"額外波導(dǎo)"，為需要的站點(diǎn)提供應(yīng)急功率。
7 V! S, W8 h2 {6 I9 y1 p* d
PShaRe
6 i1 H+ L! T! t$ ~- Z2 J1 P: SPShaRe在之前工作的基礎(chǔ)上有幾個關(guān)鍵創(chuàng)新：

一致性和非一致性流量的獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測器

站點(diǎn)之間的功率共享

重用浪費(fèi)的光功率進(jìn)行熱調(diào)諧
[/ol]
3 ~5 B5 p8 G8 [' S0 _! d# n圖1顯示了整體架構(gòu)：


圖1：PShaRe架構(gòu)，顯示連接光學(xué)站點(diǎn)的功率和數(shù)據(jù)波導(dǎo)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器使用14個性能計數(shù)器輸入，對每個站點(diǎn)在下一個時期的活動進(jìn)行二元預(yù)測。

$ z, h* q0 q# j7 FBigBus
: G4 S  w/ x  e2 }& b4 o對于非常大的核心數(shù)（500+），需要像BigBus這樣的設(shè)計。BigBus使用分層架構(gòu)，將塊簇組成更大的單元。
8 D6 [6 K  A8 c6 \  _0 r* ]
圖2說明了BigBus設(shè)計：

, ?7 N$ P. _% S0 {- P8 X! U! y
& f) n9 _  v* ~7 c& D: z圖2：BigBus架構(gòu)，顯示由蛇形光鏈路連接的核心和緩存庫的分層組織。

3 ~* @/ @6 r& B' x9 Q. EBigBus使用兩階段預(yù)測過程：

每個站點(diǎn)根據(jù)等待時間和待處理事件決定是否增加/減少令牌

激光控制器將當(dāng)前預(yù)測與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
7 [8 S' Y8 E$ U, z" C9 |$ C/ a[/ol]
  _% g! h2 @# F# k. Q; i這允許在當(dāng)前條件的響應(yīng)性和穩(wěn)定性之間取得平衡。
! c3 ?; a7 e7 h% ]* P+ Q" v# q

+ M. \* }2 S4 P: E  k! n6 i8 M1 s, d多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
0 E* w# `# v  Q, k" d對于像服務(wù)器這樣的多芯片系統(tǒng)，像Nuplet這樣的設(shè)計將光網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到插槽之間。Nuplet同時使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡(luò)。
/ }* b% w3 l3 G' V0 @
片間預(yù)測機(jī)制旨在確定要流通的仲裁令牌數(shù)量。它考慮：

發(fā)送到片間光學(xué)站（ICOS）的消息

ICOS隊列中的待處理事件
[/ol]
8 ?$ ~5 M1 h( L/ [+ S6 C. }/ w功率請求表（PRT）存儲歷史令牌計數(shù)。預(yù)測將PRT值與當(dāng)前流量趨勢和隊列狀態(tài)結(jié)合。

GPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
0 n6 v- m% i% S$ r" S由于GPU側(cè)重于內(nèi)存帶寬而非延遲，因此帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設(shè)計將光學(xué)NoC適配于GPU架構(gòu)。
0 Q* G& @. U7 s+ y
圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：
1 U- S  s& W1 i5 g8 i) P

7 R! Y* P; M) v" T圖3：GPU光學(xué)NoC的架構(gòu)，顯示由光網(wǎng)絡(luò)連接的SM和LLC集群。
; G5 g; T5 h" _! f! n
GPUOpt對流式多處理器（SM）站點(diǎn)和最后級緩存（LLC）站點(diǎn)使用不同的預(yù)測機(jī)制：
- x4 C( O# d! i# z/ Q1. SM站點(diǎn)使用基于以下因素的受限預(yù)測器（Restr_Pred）：
! O5 c  h) D* C- ^# [* d; |) }9 H

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時間
* s  b0 h8 B. X* B
# `# j9 y9 s9 m  I5 E2. LLC站點(diǎn)使用考慮以下因素的靈活預(yù)測器（Flex_Pred）：
1 r1 M$ Z, z" i# p

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件
) W; x5 i( s& J2 Z  z! u
% e0 y0 A% l9 r4 J# \* Z9 G% X6 A2 H' }0 u激光控制器將這些預(yù)測結(jié)合起來，確定整體功率需求。
& N8 V; r/ }% x4 `% |6 t. }/ t

關(guān)鍵概念和趨勢
雖然具體方案各不相同，但一些共同主題和最佳實踐浮現(xiàn)出來：
) [3 D9 K$ U* Q0 k' l& M
( ?1 g( L+ B$ k  w+ d1.將時間劃分為固定時期進(jìn)行預(yù)測和重新配置
2. 使用多個輸入指標(biāo)：

網(wǎng)絡(luò)利用率

緩沖區(qū)占用率

緩存未命中率

指令類型

待處理事件
3. 將當(dāng)前指標(biāo)與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
9 V! }5 ~9 j9 P4. 使用非線性預(yù)測函數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）捕捉復(fù)雜關(guān)系
5. 對不同流量類型進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測（如一致性與非一致性）
6. 分層設(shè)計以實現(xiàn)可擴(kuò)展性
7. 盡可能重用未使用的光功率
, t; h: |8 y8 P; j8 w1 c5 L8. 為特定架構(gòu)經(jīng)驗性地調(diào)整預(yù)測參數(shù)
0 `/ a" l4 E; Q+ {" x- j2 R# @0 @, X
6 I2 h9 U8 @1 f# W  U圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)�。�
& b1 t9 d$ H" }& X. ^8 I* m) ]7 V

圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準(zhǔn)測試中的相對激光功耗。
! b/ \- |6 _: u

未來方向
隨著光學(xué)NoC從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H實施，可以期待這些技術(shù)的進(jìn)一步完善。方向包括：

用于更準(zhǔn)確預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

與應(yīng)用層知識的集成

在運(yùn)行時調(diào)整參數(shù)的自適應(yīng)方案

考慮電氣和光網(wǎng)絡(luò)的整體優(yōu)化

針對新興工作負(fù)載（如AI加速）的專門化

0 {! ~$ {+ w  n
; ], k5 a4 ]% K) q* z5 \6 x結(jié)論
有效的激光調(diào)制對實現(xiàn)光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的潛在優(yōu)勢非常重要。通過準(zhǔn)確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)活動并相應(yīng)調(diào)整激光功率，可以在保持性能的同時最小化靜態(tài)功耗。隨著處理器架構(gòu)繼續(xù)發(fā)展，激光調(diào)制方案需要適應(yīng)新的設(shè)計約束和流量模式。該領(lǐng)域的持續(xù)研究有望為未來計算系統(tǒng)解鎖新的能效水平。

7 h! X4 J5 }+ h$ d8 ~
  y0 K/ c( d) w' P. L參考文獻(xiàn)
- F7 ^: W# A2 z- |7 ^[1] M. Nikdast, S. Pasricha, G. Nicolescu, and A. Seyedi, Eds., Silicon Photonics for High-Performance Computing and Beyond, 1st ed. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2021.
. a4 w8 E8 v4 w5 G* u
- END -
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