光学片上网络的热可靠性和性能优化

逍遥设计自动化

引言
9 O* M4 F* H! c, T, f光学片上网络（ONoCs）已成为满足高性能计算系统日益增长的通信需求的解决方案。通过利用硅基光电子和波分复用（WDM）技术，ONoCs可以提供高带宽、低延迟和能效高的片上通信。然而，热可靠性和通信性能仍然是需要解决的关键挑战，以便ONoCs能够广泛应用。
* S6 x4 `* }" Z/ v& g
) s4 f0 f, T( `+ e4 M% l本文探讨了创新技术，以优化基于WDM的ONoCs的热可靠性、通信性能和能源效率。我们将讨论新型温度传感器设计、热感知路由方法和避免冲突的策略，以提高整体系统性能。

/ Y/ I# \2 C, i# N* p
: |6 V/ D- ]  |% _* TONoC架构概述
) G9 I8 C+ v7 {# h: Y( \5 v让我们首先来看看ONoC的基本架构：
, ]* p1 e9 O7 ~  {. u9 P! C

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图1：（a） 基于网格的ONoC示意图；（b） 光学路由器Cygnus

该图显示了基于2D网格的ONoC架构。由光学路由器和互连组成的光子网络实现在处理元件之上。电子控制网络管理逻辑控制。光学路由器设计（Cygnus）说明了关键组件，如用于开关和波长过滤的微环谐振器（MRs）。

& a1 y! r, V4 `ONoCs的热挑战
3 j* \$ |3 l6 _+ u: F芯片上的温度波动会显著影响光学组件的性能，特别是MRs。随着环境温度的变化，MRs的共振波长会发生偏移，导致功率损失和潜在的通信故障。为了解决这个问题，我们需要准确的温度监测和热管理技术。

) D# `7 d1 N# o抗工艺变异的光学温度传感器（PV-OTS）
; f! I$ f( V3 _* l. ]PV-OTS的新型温度传感器设计实现ONoCs中准确和高效的热监测：
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图2：抗工艺变异的光学温度传感器（PV-OTS）设计
3 @+ Z/ e" o9 ]+ {
PV-OTS利用WDM技术固有的"冗余性"来减轻工艺变异（PV）对测量精度的影响。使用多波长激光源、具有多个MRs的基本光学滤波元件（BOFE）和光电探测器（PDs），根据MRs的光功率损耗来测量温度。
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关键思想是使用多个MRs的平均温度预测来抵消PV引起的误差。模拟结果显示测量精度有显著提高：
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, S" _7 V  x  f& }2 q图3：PV-OTS设计的有效性。（a） PV-OTS与基于单MR传感器的精度比较。（b） PV-OTS在采用密集WDM的ONoCs中实现稳定性能。

PV-OTS在25-105°C的温度范围内实现了仅0.8650°C的平均不准确度，与单MR传感器相比，精度提高了86.49%。

ONoCs中的热可靠路由
) K+ v7 N& C; M- C0 r为确保ONoCs中的可靠通信，我们需要考虑设备级和网络级的方法：

设备级波长调谐：通过局部温度控制补偿MRs中热引起的波长偏移。

网络级路由准则：限制路由路径中的开关阶段数量以减少总功率损失。
[/ol]
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图4：（a） 开关阶段数量对路由总损耗的影响 （b） 2D网格ONoCs中的三种路由类型：I/L/Z形路由路径

基于模拟，将开关阶段数限制在4个或更少有助于保持信号功率高于接收器灵敏度阈值。这导致了图4（b）所示的I/L/Z形路由路径。
& b: ~. T  t' j6 j& p. @9 Z% j
避免冲突的路由方法
! `% L/ D0 z+ {为了在确保热可靠性的同时优化通信性能和能源效率，提出了两种避免冲突的路由方法：
1 ]3 e) l  U& _( i
1. 基于混合整数线性规划（MILP）的路由方法：

将问题表述为混合整数线性规划（MILP）模型

最小化通信冲突并最大化能源效率

提供最优解，但计算复杂度较高

/ x; E7 q2 ^! _, W, t7 `8 Y. ]$ v2. 冲突感知路由（CAR）启发式算法：

多项式时间算法，用于高效路由决策

同时考虑避免冲突和能源效率

以较低的计算开销实现接近最优的性能
/ Q+ y0 O9 O, y  Q) h- T' D# Y
" L  f  K. @, U9 M5 Y1 p+ F6 \CAR算法的工作原理：

识别每对通信的区域

优先考虑区域较小的通信对

选择在避免冲突的同时最大化能源效率的路由
4 a& G' r& q4 @$ X6 C! e
性能评估
通过使用合成流量模式和真实世界基准的广泛模拟，评估了所提出技术的有效性。结果与最先进的技术（如DyXY和TSR）进行了比较：
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) H4 W5 V2 u" ^图5：在均匀流量模式下不同技术的有效性比较
6 m' S# w. v* D4 O7 t4 R

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图6：基于真实基准的不同技术有效性比较
7 Z4 R. Q- Y& z, a5 {
( K$ ]2 a& T$ ^; N1 l. D! z/ ^4 u主要发现：
; K9 ?5 G0 c7 I) R1. 基于MILP的方法实现：
( T) ~5 N3 m6 L/ U* _

与TSR和DyXY相比，通信延迟分别减少25.86%和19.39%

网络吞吐量提高159.64%和118.25%

链路利用率提高61.20%和43.76%

2. CAR启发式算法的性能接近MILP最优解，平均差异仅为13.49%。

3. MILP和CAR方法在保持与TSR相当的能源效率的同时，在通信性能方面显著优于DyXY。
3 {/ B! D. [" L$ x" D; g( t# |
  H, x8 ~. W+ B9 i4. 真实基准的结果显示一致的改进，MILP实现：
) |+ g" {0 i/ }

与TSR和DyXY相比，通信延迟分别减少22.86%和13.84%

网络吞吐量提高123.47%和85.75%

链路利用率提高50.93%和31.63%

2 [0 ^( g; @- O  f对于真实基准，CAR启发式算法的性能保持在MILP最优解的7.20%以内。
# l2 B# O5 l( k3 q1 M4 H
* s4 w7 C! w& \, O结论
本文提出了全面的方法来优化基于WDM的光学片上网络的热可靠性、通信性能和能源效率。

主要贡献包括：

抗工艺变异的光学温度传感器（PV-OTS）设计，用于准确和高效的热监测

通过限制开关阶段确保热可靠性的路由准则

两种避免冲突的路由方法（MILP和CAR），最小化冲突并最大化能源效率
[/ol]
这些技术相对于现有解决方案显示出显著的改进，为更可靠和高效的ONoC设计奠定了基础。随着硅基光电子技术的不断进步，所提出的方法可以适应和扩展，以满足未来高性能计算系统的需求。

通过解决热可靠性和通信性能的关键挑战，这项工作使我们更接近于在下一代计算架构中实现光学片上网络的全部潜力。
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  }. h$ l8 S3 d# J& F5 y参考文献
7 B0 {4 _7 }/ X5 k# E! V' 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.

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