光学片上网络的激光调制方案

逍遥设计自动化

引言
随着硅晶体管缩放接近极限，研究人员正在探索新技术以继续提高处理器性能和效率。有前途的方向是使用片上光学网络（也称为光学片上网络或光学NoC）来替代传统的电气互连。与电气网络相比，光学NoC在带宽、延迟和功耗方面具有潜在优势。然而，有效管理光学NoC的功耗带来了新的挑战[1]。
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9 d$ u+ p% ]7 {$ N* G9 Q0 z本文将探讨用于最小化光学NoC静态功耗的激光调制方案。我们将介绍基于网络活动动态调制激光功率的关键概念、架构和预测技术。
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! W' Q5 s2 R8 f7 ~. A1 {背景
. i+ K# I+ d; ^5 W, t光学NoC使用光来传输芯片上组件之间的数据。基本构建模块包括：

激光器：光源，可以是片外或片上

调制器：将电信号转换为光信号

波导：在芯片上引导光

光电探测器：将光信号转换回电信号
6 Y/ N1 Q( D  k& t" W1 ]
光传输本身非常高效，但产生光的激光器消耗大量功率。一个关键挑战是光子不能像电荷那样容易存储。这意味着激光器通常需要持续供电，即使不主动传输数据时也是如此。这种静态功耗可能占光学NoC总功耗的80-90%。
" m( I8 |3 @) q6 O; t1 A% p9 g% Y
为解决这个问题，研究人员开发了激光调制方案，旨在根据预测的网络活动动态调整激光功率。一般方法包括：

监控网络活动指标

预测未来活动

相应调整激光功率

重新配置网络
& Z8 W  X: E/ q. j4 F4 E, W5 b
- ?5 h3 r9 s  m' [1 c9 C# c+ k* Z2 \让我们看看为不同类型处理器提出的一些具体方案。

; d$ Y- C! m( J8 F6 `多核CPU设计中的激光调制方案
Probe
/ f( z5 _& ]1 ]0 `1 t: r4 e最早提出的激光调制方案之一是Probe。使用64核架构，核心分组为4x4块。每个块都有专用的片外激光器，可以使用单写多读（SWMR）总线广播消息。

Probe根据链路利用率和缓冲区利用率指标预测未来活动。使用两种类型的预测器：

用于低流量变化：过去和当前利用率的加权平均

用于高变化：由利用率水平索引的模式历史表
[/ol]
锦标赛预测器根据最近的准确性在两者之间选择。

ColdBus
ColdBus采用不同的方法，基于L1缓存未命中预测活动。关键洞察是在共享内存系统中，大部分网络流量来自L1未命中。
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3 D+ T7 n9 y$ o# O使用类似于分支预测器的基于PC的预测器来识别可能导致未命中的指令。然后，一个时期预测器估计这些未命中何时发生。
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ColdBus还引入了一个"额外波导"，为需要的站点提供应急功率。
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PShaRe
; N0 D0 U( ^! PPShaRe在之前工作的基础上有几个关键创新：

一致性和非一致性流量的独立网络

基于神经网络的非线性预测器

站点之间的功率共享

重用浪费的光功率进行热调谐
$ V; `  k: b- A[/ol]
图1显示了整体架构：

/ q! |4 Y5 T0 u" `

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* r, J& _0 z2 J7 o图1：PShaRe架构，显示连接光学站点的功率和数据波导。

神经网络预测器使用14个性能计数器输入，对每个站点在下一个时期的活动进行二元预测。
2 N- e2 E, ]5 n/ J. O1 i9 N1 n
5 ~! V& p0 M; _8 sBigBus
对于非常大的核心数（500+），需要像BigBus这样的设计。BigBus使用分层架构，将块簇组成更大的单元。
4 Y2 t* e% R- A" r  I& q
; P% D- R# r6 O图2说明了BigBus设计：

5 Z" y7 z( i6 j4 O2 h1 r% W) @  k- u

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7 ]3 G5 h, H7 l2 b! S. h1 n6 u+ g图2：BigBus架构，显示由蛇形光链路连接的核心和缓存库的分层组织。
3 Y, R  c" s: L! h
2 F0 J1 f* }( g& cBigBus使用两阶段预测过程：

每个站点根据等待时间和待处理事件决定是否增加/减少令牌

激光控制器将当前预测与历史数据结合
" G) Q% ^% k  v4 \! P2 v  h[/ol]
这允许在当前条件的响应性和稳定性之间取得平衡。

2 n9 u% n8 n  K! ^$ `
7 g9 u  |8 \9 \( }' j6 M3 D多插槽系统（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光调制方案
, Z4 O! j- t. Y' Q/ u1 W) {: t' C对于像服务器这样的多芯片系统，像Nuplet这样的设计将光网络扩展到插槽之间。Nuplet同时使用片内和片间光网络。

片间预测机制旨在确定要流通的仲裁令牌数量。它考虑：

发送到片间光学站（ICOS）的消息

ICOS队列中的待处理事件
[/ol]
功率请求表（PRT）存储历史令牌计数。预测将PRT值与当前流量趋势和队列状态结合。

GPU设计中的激光调制方案
由于GPU侧重于内存带宽而非延迟，因此带来了独特的挑战。GPUOpt设计将光学NoC适配于GPU架构。

' b9 I" ]9 m6 x  Z* p' z图3显示了GPUOpt的整体架构：

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图3：GPU光学NoC的架构，显示由光网络连接的SM和LLC集群。

4 h# P& l% V* o+ NGPUOpt对流式多处理器（SM）站点和最后级缓存（LLC）站点使用不同的预测机制：
1. SM站点使用基于以下因素的受限预测器（Restr_Pred）：
  N. e4 a" g3 l/ M9 W

接收的消息

发送的消息

等待时间
  ?& J1 i: h8 R: V/ e2 S
2 a- E6 B9 x- u) O1 Q2 n5 h2. LLC站点使用考虑以下因素的灵活预测器（Flex_Pred）：
4 p4 {. u1 j$ I; i& ^

接收的消息

发送的消息

待处理事件

激光控制器将这些预测结合起来，确定整体功率需求。


. D- F( a8 I5 _2 n9 y关键概念和趋势
虽然具体方案各不相同，但一些共同主题和最佳实践浮现出来：
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1.将时间划分为固定时期进行预测和重新配置
2. 使用多个输入指标：
; D" w" c9 \. x! j3 Z

网络利用率

缓冲区占用率

缓存未命中率

指令类型

待处理事件
3. 将当前指标与历史数据结合
4. 使用非线性预测函数（如神经网络）捕捉复杂关系
5 l/ c' u! u( z5 W; ~5. 对不同流量类型进行单独预测（如一致性与非一致性）
6 e$ e9 n& o/ M9 B5 ?- R6. 分层设计以实现可扩展性
. q! A) c6 i7 s7. 尽可能重用未使用的光功率
8. 为特定架构经验性地调整预测参数

图4说明了有效激光调制可能带来的功率节省：

  ~# z( c1 X% p4 J

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图4：ideal、Probe和ColdBus方案在各种基准测试中的相对激光功耗。
* ^# H  ?: a5 G# E+ ?) |

未来方向
随着光学NoC从研究转向实际实施，可以期待这些技术的进一步完善。方向包括：
( @- r  w$ E4 Y8 f' D

用于更准确预测的机器学习技术

与应用层知识的集成

在运行时调整参数的自适应方案

考虑电气和光网络的整体优化

针对新兴工作负载（如AI加速）的专门化
* X0 h: X6 u' D
2 S% G$ ?- b- }7 C
  Q3 Z+ }1 f' _, q: D  X结论
' \5 p- b6 k% w$ k2 [+ K# P5 ]+ L3 n: X" _有效的激光调制对实现光学片上网络的潜在优势非常重要。通过准确预测网络活动并相应调整激光功率，可以在保持性能的同时最小化静态功耗。随着处理器架构继续发展，激光调制方案需要适应新的设计约束和流量模式。该领域的持续研究有望为未来计算系统解锁新的能效水平。
* ~8 e8 @: }  |! H' u* F5 j
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参考文献
[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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