用于机架级计算机的可扩展低功耗高性能光学网络

逍遥设计自动化

引言
随着科学计算、大数据和人工智能等大规模应用对处理能力和计算能力的需求不断增加，高性能计算系统正在向百亿亿次级系统演进。机架级计算系统作为未来百亿亿次级系统的潜在解决方案，提供了紧密耦合的计算和通信资源，以实现机架内高效的数据移动。然而，传统的电气互连面临着满足这些系统能源消耗需求的挑战。本文探讨了光学互连作为高性能计算系统传统电气网络结构替代方案的潜力，重点关注机架级光学网络（RSON）架构[1]。
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4 g) D1 C# k- I' YRSON架构概述
RSON是光学机架内通信架构，旨在实现机架级计算系统的高性能和高能效。该架构同时包含片上和片外网络，创建了多域光学网络。让我们来看看RSON结构的概述：

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图1：RSON结构概述。片间网络通过多级光学交换结构连接服务器节点，ONoC设计用于连接片上存储控制器和光学节点间接口。

4 e6 ~* |# r6 R9 w3 L如图1所示，RSON架构使用低损耗高基数多级光学交换结构来全面连接多个电气/光学混合网络服务器节点。每个服务器节点包含混合电气片上网络（ENoC）和光学片上网络（ONoC），利用电气和光学互连的优势。

FODON交换机设计
# F4 L; H/ R: W( ERSON架构采用楼层优化三角光学网络（FODON）交换机作为多级光学交换机。FODON交换机设计支持高基数低信号损耗，适用于连接不断增加的服务器节点和其他组件。

FODON交换机的主要特点包括：

使用硅波导和光纤作为数据通道

微环谐振器作为基本交换元件

输入、中间和输出交换级

优化楼层布局以减少光学交叉和通过引起的信号损耗

每个ONoC接口配备片外激光器组

采用边缘耦合将光信号耦合到波导中

使用波长分集复用（WDM）提高带宽
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FODON交换机使用主动控制在输入和输出端口对之间建立连接，根据特定需求灵活配置路径。
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+ V, S; c6 q5 k2 z抢占式链反馈控制方案
为解决光学通信中线路交换的挑战，RSON架构实施了抢占式链反馈（PCF）控制方案。该方案使用多单元预留窗口分配网络资源并管理请求竞争。让我们看看PCF方案的工作原理：

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5 `1 L% T% r( i, S* D% A图2：相邻资源1和2之间的PCF示例以及窗口单元的结构。

图2说明了相邻资源之间的PCF方案。请求矢量从资源1流向资源2，携带请求源、目的地、长度和要预留的单元ID信息。当预期单元预留失败时，会触发反馈矢量，释放先前资源中相应的抢占式预留时隙。
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性能评估
2 D" t7 q0 _3 ^& z9 k对RSON架构（配备PCF控制方案和FODON交换机）与其他架构（包括传统基于以太网的系统）进行了评估。评估考虑了系统规模、互连带宽和链路长度等各种因素。让我们看看一些关键发现：
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1. 系统性能：
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图3：不同应用和平均情况下，不同系统规模的标准化性能比较。

如图3所示，配备PCF控制方案和FODON交换机的RSON架构表现出最佳的可扩展性。与以太网架构和采用握手方案的RSON相比，其性能显着提高，尤其是在系统规模增大时。

2. 能源消耗：
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图4：平均情况下的能源分解。这里，FT代表胖树，HS代表握手方案。

图4显示，RSON架构，特别是采用PCF方案和FODON交换机的版本，在这些架构中实现了最低的系统能源消耗。处理器核心消耗的能量占整个系统能源消耗的约60%。

3. 光学能效：
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* l1 U" |3 f" V5 t" ]' o图5：不同应用和平均情况下，在不同互连带宽下的标准化光学互连能效。

图5表明，采用FODON交换机和PCF控制方案的RSON架构在所有架构中实现了最佳能效，尤其是在更高带宽时。
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6 k& D9 P' W- N0 N4. 系统性能每单位能耗（PPE）：

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$ O" v, J) M8 M3 m& Z; }图6：不同应用和平均情况下，在不同系统规模下的标准化系统性能每单位能耗。

图6说明，RSON架构，尤其是采用PCF方案和FODON交换机的版本，在不同系统规模下始终表现出更高的PPE值。以太网架构呈现出更小的PPE值，且随着系统规模增加，下降趋势更加迅速。

* C( {# e* H6 [1 n5 `1 @. {结论
配备FODON交换机和PCF控制方案的RSON架构在性能、能效和可扩展性方面相比传统基于以太网的系统和其他光学网络配置展现出显着改进。随着高性能计算系统持续向百亿亿次级能力演进，RSON架构为解决机架级计算系统中的互连挑战提供了一个有前景的解决方案。

通过利用光学互连的优势，如低延迟、高带宽和高数据率下的低功耗，RSON架构为下一代高性能计算系统提供了一条可行的发展路径。FODON交换机设计与PCF控制方案的结合实现了高效的资源分配和竞争管理，进一步提升了整体系统性能和能效。
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6 a1 z- L+ R" C2 ?; A随着该领域研究的进展，未来的工作可能会集中在为特定应用领域优化RSON架构、探索新型光学器件和材料以提高性能，以及开发先进的控制方案以进一步提高资源利用率和系统效率。
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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.
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