光學片上網(wǎng)絡的激光調制方案

逍遙設計自動化

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(wǎng)絡（也稱為光學片上網(wǎng)絡或光學NoC）來替代傳統(tǒng)的電氣互連。與電氣網(wǎng)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]。

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(wǎng)絡活動動態(tài)調制激光功率的關鍵概念、架構和預測技術。


背景
$ X$ s7 a6 {. ^4 \& x! D2 m光學NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)�；�本構建模塊包括：
$ _% D* ~3 ^2 a/ w2 K2 P" `

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
5 |4 B. a( m" u& R
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%。
& s5 ?. D6 O7 [% v$ {4 i% O# T  Z
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(wǎng)絡活動動態(tài)調整激光功率。一般方法包括：
, T/ C8 Q( |1 D- S+ Q. F6 y8 k: N$ v3 O

監(jiān)控網(wǎng)絡活動指標

預測未來活動

相應調整激光功率

重新配置網(wǎng)絡
/ \$ S/ s" ^1 g% g. H
, y; z3 l6 Q" u2 K8 g: @讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。
8 b# Y8 V4 F7 ^
多核CPU設計中的激光調制方案
Probe
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
[/ol]
* i% G& E0 A7 h9 G錦標賽預測器根據(jù)最近的準確性在兩者之間選擇。
* _# v1 D) _$ n: O
ColdBus
ColdBus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(nèi)存系統(tǒng)中，大部分網(wǎng)絡流量來自L1未命中。
1 {% f# g! v5 e- Z4 [0 _/ W5 h6 E. u( d
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。
, h0 O, I3 W. L  ~
3 Y( o" K% z2 Q9 d5 M' bColdBus還引入了一個"額外波導"，為需要的站點提供應急功率。
* m  ~+ j6 ]8 ~3 g* N) q$ y
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(wǎng)絡

基于神經(jīng)網(wǎng)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
7 r) x# e" k* c) C8 t% q[/ol]
7 d& W% }5 |5 z/ O, h1 d' z/ w) y圖1顯示了整體架構：

* i. Z/ V5 l9 o0 k, i- A
圖1：PShaRe架構，顯示連接光學站點的功率和數(shù)據(jù)波導。
1 R8 b/ F2 t1 h3 \; E
神經(jīng)網(wǎng)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。
6 Q! r3 x' p) ?4 I( Z
BigBus
) E+ P# t6 j% n9 o9 E3 l5 }' C6 K5 J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。
4 j: s; r) o0 o) N( C9 J. O
, L3 P# G. k6 s1 V; o) D圖2說明了BigBus設計：
5 A& H! e$ A) t

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
1 g5 }+ ~! O7 I* X% z[/ol]
這允許在當前條件的響應性和穩(wěn)定性之間取得平衡。


多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調制方案
3 |' r1 W5 \0 g+ Q; k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(wǎng)絡擴展到插槽之間。Nuplet同時使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡。

' ^$ W  R. m; k! {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
[/ol]
! f  l# A1 C/ g, h( ~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。

4 N) L1 |* p/ p7 m2 _2 |& G: ZGPU設計中的激光調制方案
由于GPU側重于內(nèi)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。
- r7 B/ u- L4 p" X; ^7 U1 t
圖3顯示了GPUOpt的整體架構：

6 q5 [" P+ K" w/ ^3 A! e- L
圖3：GPU光學NoC的架構，顯示由光網(wǎng)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：
1. SM站點使用基于以下因素的受限預測器（Restr_Pred）：

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時間

, P6 B$ e  ^+ Q5 O1 w- Q0 [! G2. 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
  B3 [# m' }- j+ X! @. K7 E
' a% {( X& n% {; a! R0 n! ]; ?$ x5 R激光控制器將這些預測結合起來，確定整體功率需求。
5 t9 ^0 X& R, A! l0 Q, z9 T- i* W

關鍵概念和趨勢
' G6 F5 @5 b, z9 k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：
' u' U7 Y9 p  S6 B. R6 g
1.將時間劃分為固定時期進行預測和重新配置
# Z: B% ?1 o$ K3 A  h# S  W2. 使用多個輸入指標：
2 y  R/ O( w  L5 v" l

網(wǎng)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
! a9 c: `+ ~2 V! c3. 將當前指標與歷史數(shù)據(jù)結合
4. 使用非線性預測函數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡）捕捉復雜關系
5. 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
9 D% [* H' Y- w) s* U9 c' q- {7. 盡可能重用未使用的光功率
8. 為特定架構經(jīng)驗性地調整預測參數(shù)
5 D2 X6 q+ [* I2 v8 e
圖4說明了有效激光調制可能帶來的功率節(jié)�。�

# l; B6 C  b: Q$ I. A/ |* V
圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準測試中的相對激光功耗。

% W2 r/ A7 u) R, O+ y. j, `' V% F
未來方向
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：

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(wǎng)絡的整體優(yōu)化

針對新興工作負載（如AI加速）的專門化

4 ]# [; ]! e# I
結論
有效的激光調制對實現(xiàn)光學片上網(wǎng)絡的潛在優(yōu)勢非常重要。通過準確預測網(wǎng)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。


5 o: e0 j- E1 ]. G# M4 x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.
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