光學片上網絡的激光調制方案

逍遙設計自動化

引言
: o) q' C5 I3 H! F$ B+ _- |" b% G隨著硅晶體管縮放接近極限，研究人員正在探索新技術以繼續(xù)提高處理器性能和效率。有前途的方向是使用片上光學網絡（也稱為光學片上網絡或光學NoC）來替代傳統(tǒng)的電氣互連。與電氣網絡相比，光學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NoC的功耗帶來了新的挑戰(zhàn)[1]。
) H( a  d% G  c& j. [' o
本文將探討用于最小化光學NoC靜態(tài)功耗的激光調制方案。我們將介紹基于網絡活動動態(tài)調制激光功率的關鍵概念、架構和預測技術。
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# s$ R8 }; O9 R, Z
背景
3 E2 u+ ^* B% R* c光學NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)。基本構建模塊包括：
7 E! s+ t8 _5 Y$ ]" ]1 t8 E

激光器：光源，可以是片外或片上

調制器：將電信號轉換為光信號

波導：在芯片上引導光

光電探測器：將光信號轉換回電信號
4 ^& S) K1 u. ~) z
0 t% n3 n# s6 r- _光傳輸本身非常高效，但產生光的激光器消耗大量功率。一個關鍵挑戰(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NoC總功耗的80-90%。
, K: e2 N5 g1 H3 `9 ]! O9 O
為解決這個問題，研究人員開發(fā)了激光調制方案，旨在根據(jù)預測的網絡活動動態(tài)調整激光功率。一般方法包括：

監(jiān)控網絡活動指標

預測未來活動

相應調整激光功率

重新配置網絡

讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。
2 j& l9 \# r& ~$ @" H
多核CPU設計中的激光調制方案
0 Z! d/ x. |' j2 aProbe
! k9 I! k0 x: F5 u' x- e. s( |最早提出的激光調制方案之一是Probe。使用64核架構，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。

Probe根據(jù)鏈路利用率和緩沖區(qū)利用率指標預測未來活動。使用兩種類型的預測器：

用于低流量變化：過去和當前利用率的加權平均

用于高變化：由利用率水平索引的模式歷史表
) P5 Z, }# \9 G$ G# A; H[/ol]
0 }0 k. A7 {* ^錦標賽預測器根據(jù)最近的準確性在兩者之間選擇。
3 N  P0 Y' x6 n3 A
0 O# H! H: \+ W- e9 K* @2 gColdBus
7 n2 e1 Q/ M1 m4 nColdBus采用不同的方法，基于L1緩存未命中預測活動。關鍵洞察是在共享內存系統(tǒng)中，大部分網絡流量來自L1未命中。

使用類似于分支預測器的基于PC的預測器來識別可能導致未命中的指令。然后，一個時期預測器估計這些未命中何時發(fā)生。
/ v5 e  [1 \% T1 t/ {5 ^& ]
ColdBus還引入了一個"額外波導"，為需要的站點提供應急功率。

PShaRe
PShaRe在之前工作的基礎上有幾個關鍵創(chuàng)新：

一致性和非一致性流量的獨立網絡

基于神經網絡的非線性預測器

站點之間的功率共享

重用浪費的光功率進行熱調諧
- Z6 p8 M# V8 o2 I[/ol]
- _8 }- \8 E3 r6 s- }圖1顯示了整體架構：

. _8 F, T& N0 _( p+ @% Y
6 F6 g) H/ V+ f( u圖1：PShaRe架構，顯示連接光學站點的功率和數(shù)據(jù)波導。

/ P& a1 ]6 i5 w+ {神經網絡預測器使用14個性能計數(shù)器輸入，對每個站點在下一個時期的活動進行二元預測。
4 z5 A2 G+ q9 G$ S# g; w$ L5 N
5 x8 t9 P8 x* ~% U) C  s$ pBigBus
* k4 G' f. R) c0 U對于非常大的核心數(shù)（500+），需要像BigBus這樣的設計。BigBus使用分層架構，將塊簇組成更大的單元。

. l/ x. g9 X4 P圖2說明了BigBus設計：
4 C6 P8 K3 N  z" Q) ^$ k& c

4 J( f' F8 z% U5 ^! Y( C圖2：BigBus架構，顯示由蛇形光鏈路連接的核心和緩存庫的分層組織。

BigBus使用兩階段預測過程：

每個站點根據(jù)等待時間和待處理事件決定是否增加/減少令牌

激光控制器將當前預測與歷史數(shù)據(jù)結合
! F: g. P  Z$ j, d% ?& ]4 f[/ol]
這允許在當前條件的響應性和穩(wěn)定性之間取得平衡。

4 g  ?( }; }, q. F5 U: u$ j
+ C( L3 C  t( ]1 c5 G4 Q+ B多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調制方案
對于像服務器這樣的多芯片系統(tǒng)，像Nuplet這樣的設計將光網絡擴展到插槽之間。Nuplet同時使用片內和片間光網絡。

* g- z+ U8 a: V* J+ t3 @! F) Z$ H1 w$ h片間預測機制旨在確定要流通的仲裁令牌數(shù)量。它考慮：

發(fā)送到片間光學站（ICOS）的消息

ICOS隊列中的待處理事件
& A5 R, F$ p/ v7 u$ D# @$ ?. S[/ol]
功率請求表（PRT）存儲歷史令牌計數(shù)。預測將PRT值與當前流量趨勢和隊列狀態(tài)結合。

. l3 r8 k8 n* P7 D) UGPU設計中的激光調制方案
, o, U% ]% k6 g7 i; F5 f由于GPU側重于內存帶寬而非延遲，因此帶來了獨特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設計將光學NoC適配于GPU架構。

圖3顯示了GPUOpt的整體架構：

$ e7 x  d0 o  Z
圖3：GPU光學NoC的架構，顯示由光網絡連接的SM和LLC集群。

GPUOpt對流式多處理器（SM）站點和最后級緩存（LLC）站點使用不同的預測機制：
! C8 G5 y3 b  f  C& T' E1. SM站點使用基于以下因素的受限預測器（Restr_Pred）：
3 l7 r6 U7 o5 D6 @/ g2 k

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時間

2. LLC站點使用考慮以下因素的靈活預測器（Flex_Pred）：

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件
9 v$ U6 c3 v3 @  m% v$ w$ n; {% B
激光控制器將這些預測結合起來，確定整體功率需求。
9 Q7 n$ [5 M8 i0 I
) m( C! `, I: y4 Y2 x
! v2 v3 J3 {" Y, _. Y2 G關鍵概念和趨勢
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：
& G. b" i* \! g& A) G4 i
1.將時間劃分為固定時期進行預測和重新配置
2. 使用多個輸入指標：
/ y1 W! J6 i( @

網絡利用率

緩沖區(qū)占用率

緩存未命中率

指令類型

待處理事件
" }# V, F* I' j- q; i# ^/ _2 Q! E4 L3. 將當前指標與歷史數(shù)據(jù)結合
3 r8 z; |# q% J) }4. 使用非線性預測函數(shù)（如神經網絡）捕捉復雜關系
3 Q2 |; e) X9 v! P9 r: p5. 對不同流量類型進行單獨預測（如一致性與非一致性）
6. 分層設計以實現(xiàn)可擴展性
7. 盡可能重用未使用的光功率
2 K: b/ T0 m4 T* r6 F9 m/ Y+ \8. 為特定架構經驗性地調整預測參數(shù)
' T# m, |& n: u5 k' H. x$ R: d
圖4說明了有效激光調制可能帶來的功率節(jié)�。�


圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準測試中的相對激光功耗。

. d! k, w4 ]4 M( n6 M& [7 G
未來方向
# t2 X, _6 e2 _/ ^' o隨著光學NoC從研究轉向實際實施，可以期待這些技術的進一步完善。方向包括：
  H; O& Z) ~! V9 x  B

用于更準確預測的機器學習技術

與應用層知識的集成

在運行時調整參數(shù)的自適應方案

考慮電氣和光網絡的整體優(yōu)化

針對新興工作負載（如AI加速）的專門化

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結論
. V5 a. G/ K5 \, y- |有效的激光調制對實現(xiàn)光學片上網絡的潛在優(yōu)勢非常重要。通過準確預測網絡活動并相應調整激光功率，可以在保持性能的同時最小化靜態(tài)功耗。隨著處理器架構繼續(xù)發(fā)展，激光調制方案需要適應新的設計約束和流量模式。該領域的持續(xù)研究有望為未來計算系統(tǒng)解鎖新的能效水平。
( M0 g4 a1 E0 E& m. i

參考文獻
[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.
  U. p  j) {) K) e  \9 M7 D
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