今日，SK海力士联合弗吉尼亚大学等机构研究人员，在著名期刊《自然·电子学》（Nature Electronics）发表了题为“用于高性能计算和人工智能的共封装光学器件（CPO）”的论文。
据悉，该论文系统阐述了CPO在高性能计算与AI领域的开发进程与挑战，并概述了下一代光互连技术的发展轨迹。研究人员为下一代AI基础设施设定了明确的技术目标——将光互连扩展到内存接口。
具体而言，论文通过数据重申了关于AI集群的经典问题：算力每两年增长约3倍，而互联带宽同期仅增长约1.4倍，这种差距造成了“带宽墙”，其结果是造成大量算力硬件空转。
研究人员纷纷将CPO定位为克服这一问题的核心。弗吉尼亚大学教授Kyusang Lee指出：“用光互连取代存在固有物理限制的铜互连，是实现未来可扩展性的最有希望的途径。”SK海力士AI基础设施团队负责人Seunghoon Hong则强调：“CPO从根本上改变了数据在人工智能系统中传输的方式，消除了计算扩展的最大障碍之一。”
基于上述观念，SK海力士提出了“以光为中心”（optics-centric）架构，即通过光子中介层直接连接存储器和处理器。
这种架构的意义在于，多个AI加速器可共享同一个大容量内存池，无需为每个加速器单独配备独立内存。这一设计不仅能提升内存利用效率，还能让AI基础设施在模型规模增长的过程中，具备更灵活的扩展能力。其将最大限度地提高系统数据传输效率，预计将实现每个节点超过100 Tb/s的带宽、低于1 pJ/bit的能耗以及小于10纳秒的芯片间延迟。
SK海力士方面表示，CPO是系统级HBM创新规模化的关键。随着客户不断构建更大规模的人工智能系统，光互连的重要性只会与日俱增。展望未来，将继续扩大与客户和生态系统合作伙伴的开放式合作，加速人工智能基础设施领域的创新。
Seunghoon Hong进一步指出，存储公司正在从提供单一组件的角色，演变为通过CPO等技术帮助提升客户整个系统竞争力的合作伙伴。展望未来，公司将继续扩大与客户和生态系统合作伙伴的开放式合作，加速人工智能基础设施领域的创新。
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