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
& w% g8 f2 _3 [: T2 A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]。
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& W# J+ Y+ z; A% m, Q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)。

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, u! @2 d8 P, @* J背景
光學(xué)NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)。基本構(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
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. Q3 X# n: D% s& ~2 r6 T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%。
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2 `1 \" W/ ?5 l7 E- ^7 t) O6 f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：
% ~1 ?* l5 o5 ^% k2 Y' n3 v

監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)活動指標

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)
! y9 {6 C! s4 e: w+ G, A
讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。

% Q3 D: W* n& I$ T多核CPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
( d$ t/ Z; q8 o9 ~Probe
! i- ^' I0 x3 z/ e! L5 g' g8 b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。
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. x7 I4 B7 I- K9 c2 `5 vProbe根據(jù)鏈路利用率和緩沖區(qū)利用率指標預(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
2 K) Q: n. r$ L5 n[/ol]
錦標賽預(yù)測器根據(jù)最近的準確性在兩者之間選擇。
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0 U& I9 }2 u6 H7 s5 aColdBus
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。

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。
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# J0 `6 s9 w& i& uColdBus還引入了一個"額外波導(dǎo)"，為需要的站點提供應(yīng)急功率。
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. y( h; v2 s1 V& h4 _6 F: MPShaRe
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立網(wǎng)絡(luò)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測器

站點之間的功率共享

重用浪費的光功率進行熱調(diào)諧
[/ol]
% N0 T' I) I8 m8 e5 I: X/ Y& _圖1顯示了整體架構(gòu)：
* @* g8 W8 ?8 m3 a7 Y8 K  P
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! G1 {1 Z1 j) o" i圖1：PShaRe架構(gòu)，顯示連接光學(xué)站點的功率和數(shù)據(jù)波導(dǎo)。
$ `' ~0 `5 ]" P6 z9 u3 z
' A  r' t' G" L2 V神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器使用14個性能計數(shù)器輸入，對每個站點在下一個時期的活動進行二元預(yù)測。
) `2 S* s6 t# E; [) O  ]
- K( Q' B/ W/ M8 _, a3 i. u4 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。
5 B- v5 i, e1 M( _" f$ Y
/ N1 M" ?1 ^; J圖2說明了BigBus設(shè)計：


. y2 X- Q! Z& p4 W1 h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]
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。
/ D  e* E' S; [: @. M. i

2 Z" R8 s$ u4 A3 C5 g3 H多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
7 Q: t% v0 t, Z# 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)擴展到插槽之間。Nuplet同時使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡(luò)。
& o# i7 ?' f* M# ~9 v2 P6 ~& c  }' r
7 R+ x* o# `: h3 W8 l0 O7 W3 w片間預(yù)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(xué)站（ICOS）的消息

ICOS隊列中的待處理事件
, E: n9 \0 d. v, B8 g& S[/ol]
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。
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. t% e$ l1 T4 l* p. V3 _GPU設(shè)計中的激光調(diào)制方案
& U* V: _- T$ \" P' R; Z. N由于GPU側(cè)重于內(nèi)存帶寬而非延遲，因此帶來了獨特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設(shè)計將光學(xué)NoC適配于GPU架構(gòu)。

$ t, }+ R% n- t$ Q4 e$ a! m圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：
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1 d/ U2 C/ I0 E( z/ _# m* S
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。
$ K0 y; O6 K1 j2 E+ c" K1 \' w
$ m1 S' v+ X9 |% ?! Y$ gGPUOpt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(yù)測機制：
1. SM站點使用基于以下因素的受限預(yù)測器（Restr_Pred）：

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(yù)測器（Flex_Pred）：
# ~& ~# X/ o" T% b7 I5 J% _4 J

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件
2 Z' q/ B( ~' p6 e7 [" V
$ V- M) A. p* s激光控制器將這些預(yù)測結(jié)合起來，確定整體功率需求。


關(guān)鍵概念和趨勢
- V* y  L3 ~! C4 P6 ^! `# Y1 s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：
7 a  X9 g) l$ |8 i4 p8 R
1.將時間劃分為固定時期進行預(yù)測和重新配置
& n2 N  P3 a; |2 Y, H2. 使用多個輸入指標：

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
' y  s( j% f% n* Y3. 將當(dāng)前指標與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
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
, ^+ f( ?0 r% O; r7 N4 D4 y5. 對不同流量類型進行單獨預(yù)測（如一致性與非一致性）
. `- E$ X; {- D6. 分層設(shè)計以實現(xiàn)可擴展性
: U3 \5 t1 f. S$ p4 l7 X. x7. 盡可能重用未使用的光功率
; x/ U* a) ]( s0 i8. 為特定架構(gòu)經(jīng)驗性地調(diào)整預(yù)測參數(shù)
' B2 O, i% Z! Z8 l/ ~' U
% q1 H+ k; O% ^) t& ]& y) s* z圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)�。�
: H$ b8 X0 G6 I2 I! j' s( I' U

圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準測試中的相對激光功耗。
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$ O# N" j* ?- ^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)的進一步完善。方向包括：

用于更準確預(yù)測的機器學(xué)習(xí)技術(shù)

與應(yīng)用層知識的集成

在運行時調(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

針對新興工作負載（如AI加速）的專門化
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結(jié)論
) P* @( o5 R  S: l" k! v6 i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。
3 d3 Q1 @/ _2 I+ h

; G9 I% A9 s9 N& O# d( z參考文獻
# y0 \: h9 x% r3 _. \. Y. ~5 R* v[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.

- END -
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