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
+ _7 K8 ^4 z* F. Z$ L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]。
( O" Z' G7 c( Y& e
7 b0 y7 k: ]- c5 P- K- M, y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
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：

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
6 N& d* B& A. f9 `+ u0 _& h
3 |  P7 g7 M* R# A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%。
% E6 ^4 O# U+ c) R4 S
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：
* M5 {" o* x( b8 ?( L" O6 c

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)
! K! a# O' D7 s, X( |2 g8 ~
讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。
5 @3 {( {' F! y/ c
6 X, R8 N: {6 a2 F多核CPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
Probe
% |" _. G# o" e% ~# z4 j( f1 A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。
7 ^  R" }! d/ N) W' h- s" y
Probe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
/ T4 U8 a' n* _# N- {. j: t/ L[/ol]
  i( m# q# Z7 K1 `7 f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。
" c& c/ Q* {  E! D7 b! J
/ i, {- J) e" D8 [  f/ Q' \+ nColdBus
ColdBus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。
6 O  J+ N+ m, r% M/ r
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。
' i$ o0 _- U5 ?- E( _& S! a) G
3 J/ r0 |0 V+ t, Y* @( AColdBus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。
9 u4 ~$ {# C5 [0 m, C
+ c7 B& E) t6 R, ?PShaRe
PShaRe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
" F' g- U4 _* e; A2 M/ u[/ol]
6 e  U  _+ Q* H; ^圖1顯示了整體架構(gòu)：
: U4 U$ \& u! B5 q7 ]

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。

9 x! p! x6 g5 }. d4 j' mBigBus
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。

圖2說明了BigBus設(shè)計：


$ z  ~5 F' Y. p9 r9 M) I1 J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。

BigBus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
[/ol]
0 }; R- D9 C+ u! g; y. h) g7 v; y2 a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。

/ T- I+ W/ K9 h' N1 F, ^
多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
" z8 i% q, c7 w1 m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)。
+ q. R# `& j8 v: z4 n+ r5 |. A
' P) Y9 Y/ L  R" X* e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
2 z) f. E. B7 p[/ol]
' `6 x' D# k9 f' g/ i$ 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。
. G+ d. s, i  }
GPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
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)。
" R) Z1 i' K# W
4 I9 T: f! n' k7 b; N圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：
, D5 X$ I) m' M! i  |
# G7 Y) D- [! w0 l# @% g/ D
0 Z/ D6 m9 {! @% A1 `1 }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。

6 Y+ j/ |$ V4 `: D$ A7 ]; fGPUOpt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：
( K. {% Q8 f7 s: q* B  E: }1. SM站點(diǎn)使用基于以下因素的受限預(yù)測器（Restr_Pred）：
0 f/ ^7 q7 l( ~& d3 {& j: @5 b

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時間

2. LLC站點(diǎn)使用考慮以下因素的靈活預(yù)測器（Flex_Pred）：
8 m7 [, [7 d& @0 b

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件

激光控制器將這些預(yù)測結(jié)合起來，確定整體功率需求。

7 `7 Q/ A# O9 O. [' P6 Z; v7 h
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(shí)踐浮現(xiàn)出來：
9 _% D4 c6 i" [0 E; `" ~
1.將時間劃分為固定時期進(jìn)行預(yù)測和重新配置
8 h, ?+ b& E5 a/ e5 j2. 使用多個輸入指標(biāo)：
; n5 S6 v2 _3 ^

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
2 X" x; X: l: e8 G2 c5 ]4. 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
/ H& L4 a" v2 q5. 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(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性
  _& }3 M0 ~8 U4 J# D  G7. 盡可能重用未使用的光功率
2 C+ K3 b7 I# C# D; c% r2 a8. 為特定架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)性地調(diào)整預(yù)測參數(shù)

圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)省：
; X! O9 S3 ]$ Z9 B7 `# C
' C+ N6 x, u! G9 z; @3 o
, M- C( E' P5 h  U3 |圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準(zhǔn)測試中的相對激光功耗。

2 X1 c: _% r+ Y+ D; g( w5 E
5 i% z3 r$ Y, {( a% g1 A未來方向
( B: Y" ~$ x: @. ]( \' }隨著光學(xué)NoC從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H實(shí)施，可以期待這些技術(shù)的進(jìn)一步完善。方向包括：
# K* Z$ p1 r' d6 e' o

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
/ [  e, n. j7 U) u/ A* `

結(jié)論
  P" @$ @" x! T' U有效的激光調(diào)制對實(shí)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。


參考文獻(xiàn)
' u/ r/ y) e" v9 V" @' A6 q9 D$ E[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.

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