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2.5D系統(tǒng)中硅基光電子網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)級(jí)管理

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引言
( O3 d6 b7 n$ [8 @隨著計(jì)算系統(tǒng)向支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型應(yīng)用的大型多核芯片發(fā)展,2.5D集成正成為有前途的平臺(tái)。在2.5D系統(tǒng)中,多個(gè)較小的chiplet集成在一個(gè)大型中介層芯片上。這提供了更高的制造良率和異構(gòu)集成等優(yōu)勢(shì),但也為片上通信網(wǎng)絡(luò)帶來了挑戰(zhàn)。
- ?  ]$ m5 H3 D1 m7 M- e* t
4 T1 Y& f9 i1 i& m; h% y傳統(tǒng)的電氣鏈路難以為大型多核芯片提供所需的帶寬密度。硅基光電子鏈路正發(fā)展成為高帶寬、低延遲的替代方案。然而,微環(huán)諧振器(MRR)等硅基光電子器件對(duì)熱變化和制程變化非常敏感,這可能導(dǎo)致諧振偏移并影響通信可靠性。
9 G  f4 Z3 c3 V, r0 q$ [& ~8 g$ L( k8 L7 T' b7 g. [
本文探討了在2.5D系統(tǒng)中管理硅基光電子網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)級(jí)技術(shù),重點(diǎn)是減輕熱變化和制程變化的影響,以提高能源效率。5 u5 I7 F% i- j' b
1 `- u0 B% m/ b: {; X: G4 N

: V( W  ~, r+ y2 t$ y光學(xué)器件的熱敏感性和制程敏感性
+ Z$ i3 Y- z* B+ o% p1 vMRR是硅基光電子鏈路中的關(guān)鍵組件,用于數(shù)據(jù)調(diào)制和濾波。MRR的諧振波長(zhǎng)由其物理尺寸和材料特性決定。導(dǎo)致MRR諧振波長(zhǎng)偏移的兩個(gè)主要因素是:
  • 熱變化:硅具有高熱光系數(shù),使MRR對(duì)溫度變化非常敏感。觀察到的偏移量為70-100 pm/K。
  • 制程變化:制造挑戰(zhàn)導(dǎo)致MRR尺寸變化,使諧振波長(zhǎng)偏離設(shè)計(jì)意圖。
    . S, V1 T0 v9 K* A6 c[/ol]- }5 y- j* b8 M4 ~5 ^4 }8 n2 }
    這些變化可能導(dǎo)致發(fā)射器和接收器MRR之間的不匹配,影響鏈路完整性。* Y5 I4 b$ f/ W3 F) K

      t- J+ F$ @; Q' a器件級(jí)和設(shè)計(jì)級(jí)緩解技術(shù)
    . d& I9 h2 o8 @& y8 D在器件和芯片設(shè)計(jì)層面存在幾種方法來解決熱敏感性和制程敏感性:* w+ v4 @0 a; j8 F& B. ^
    器件級(jí):
    / {' K' `/ a. h7 G- W8 {5 I
  • 使用電阻加熱器進(jìn)行主動(dòng)熱調(diào)諧
  • 使用負(fù)熱光系數(shù)材料設(shè)計(jì)非熱敏MRR
  • 將MRR嵌入馬赫-曾德爾干涉儀
    5 z; E5 W/ b7 f2 q9 b+ B
    * |! q. G* J2 k5 e
    設(shè)計(jì)級(jí):
    % j4 Z0 W# d6 i; r
  • 處理器和光電子層的熱解耦
  • 光電子組件的熱感知布局和布線) C- N% Y& }2 E) Q! p& Y( s
    + y& h# j& _% }6 T( t9 N

    + \- h4 L0 O8 H% ^- g1 }
    1 L. B2 v& z' h6 J' ^$ X圖1:多核系統(tǒng)的橫截面視圖,顯示處理器裸片和光電子裸片之間的絕緣層。% i& M, j7 S. [) O
    & ?0 B# r; w) z
    這些技術(shù)有效,但不考慮運(yùn)行時(shí)工作負(fù)載特性。這為系統(tǒng)級(jí)管理提供了機(jī)會(huì)。) T8 [7 K- r5 l" y! G* F# F
    0 {% ~% M  ]; }

    7 i% k' w$ J! u7 E系統(tǒng)級(jí)管理技術(shù)7 G3 y6 J2 X! X' E- R3 }+ Z3 i
    工作負(fù)載分配和遷移
    / A" a( J& l" ~; }/ I( w6 |RingAware是一種工作負(fù)載分配策略,在通信MRR周圍維持相似的功率分布,以最小化熱變化的影響。該策略根據(jù)核心與MRR的距離進(jìn)行分類,并分配線程以最小化熱梯度。
    , J) \* E  L6 ?: g2 a0 o9 R/ A0 k! O) `1 F% t

    7 {9 ?2 h1 ~* P& i* p9 J圖2:使用Clustered和RingAware策略的片上最高溫度和熱梯度。# r. L! D( v- Y/ ?3 ]/ [6 S
    ; ?7 q8 c; b/ N. d
    Therma在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),通過運(yùn)行時(shí)線程遷移在整個(gè)工作負(fù)載執(zhí)行過程中保持通信MRR周圍的相似熱活動(dòng)。( t, p/ J3 w4 B
    . Q2 r" b% H0 m, u2 d% \) {4 N  O
    FreqAlign進(jìn)一步考慮了熱變化和制程變化。它不僅維持相似的熱活動(dòng),還旨在匹配通信MRR的實(shí)際諧振波長(zhǎng)。7 q; f6 {- B1 r/ I
    * G# i% O# p( k7 P2 ^
    6 Z8 k$ R4 D" K8 n
    圖3:使用(a) Clustered,(b) RingAware和(c) FreqAlign策略時(shí)MRR組之間的平均諧振頻率差異。每個(gè)柱狀圖對(duì)應(yīng)一個(gè)工作負(fù)載+系統(tǒng)利用率。
    4 n, r; s' h( ]) N) }% Y2 A& a, j- o( c: M4 h' C4 u

    0 U2 @" U" [! \- O; e- F圖4:使用(a) Clustered,(b) RingAware,(c) FreqAlign + TFT和(d) FreqAlign + AFT進(jìn)行熱調(diào)諧所需的加熱功率。
    & d. N8 b2 j( S7 r+ x; l+ r: J7 E3 p( X2 [* R3 z: s
    LIBRA結(jié)合了反應(yīng)式器件級(jí)技術(shù)和主動(dòng)式系統(tǒng)級(jí)線程遷移。根據(jù)每個(gè)MRR的校準(zhǔn)邊界溫度,動(dòng)態(tài)選擇熱修整或熱調(diào)諧。2 x9 R# n8 `! U  Y0 I% y
    / R- W- r% D3 C( g# k
    ' _4 O+ ~( E8 _/ }! ]
    圖5:(a) fluidanimate和(b) radiosity應(yīng)用程序執(zhí)行期間的實(shí)際溫度和預(yù)測(cè)溫度。' I6 k6 F5 X6 y8 H, O2 ^

    + F0 D, b7 M+ B* ?; R功率縮放技術(shù)
    & E. R, M) i. o8 d3 \2 d& ~( x上述技術(shù)側(cè)重于減少熱調(diào)諧的加熱功率,但整體光電子功率還取決于激光功率和電光轉(zhuǎn)換功率。PEARL和WAVES等技術(shù)通過動(dòng)態(tài)縮放光學(xué)通道來解決這個(gè)問題。$ K9 `% Q7 f% ~

    # {. ~8 [! |2 e8 ?4 g; @PEARL使用粗粒度反應(yīng)式方法結(jié)合主動(dòng)式機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)帶寬需求并相應(yīng)地縮放激光功率。
    ! f) z( f; g3 {1 p
    7 U6 L$ l1 _( W6 b. E$ ^1 { + }! [/ Q2 X$ ^
    圖6:PEARL中動(dòng)態(tài)功率縮放的框架。9 G: b7 b: f3 W9 q
    + N9 g+ b. e4 U) N' b2 _
    WAVES在考慮熱變化和制程變化的同時(shí),選擇應(yīng)用程序所需的最少光學(xué)信號(hào)(波長(zhǎng))數(shù)量。它激活最佳波長(zhǎng)組合以最小化調(diào)諧范圍。% m; P5 K( z4 u- O4 `) }: L/ Q
    5 ?% c: c1 L2 a/ u/ I: Y/ X
    PROWAVES通過考慮應(yīng)用程序執(zhí)行期間的動(dòng)態(tài)帶寬需求來增強(qiáng)WAVES。它使用時(shí)間序列預(yù)測(cè)來預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)并主動(dòng)選擇光學(xué)通道。4 p$ [& P, z+ ?5 N
    ; U2 h  T1 W9 Q

    % y* v. i  w. t0 U圖7:應(yīng)用程序執(zhí)行期間硅基光電子鏈路中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包數(shù)量。應(yīng)用程序有數(shù)據(jù)包傳輸量較高的階段和較低的階段。8 @9 }& N& }! x- {$ a, }
    9 g6 {- h! n0 `$ H4 o# r; L

    ) ^6 O  I% a6 U0 _% j) H) W5 s圖8:PROWAVES的流程。每個(gè)時(shí)間間隔,ARIMA預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)。將預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較以調(diào)整模型(如果出現(xiàn)偏差)。線性回歸模型使用預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)選擇光學(xué)信號(hào)。
    & n# b, _! _( K# \" j! }# N8 w- o0 i
    2 e. B: w3 p  ^. G, w7 S
    9 e" f' M+ M* C( i3 k" ^8 u. U
    應(yīng)用程序級(jí)儀器輔助(instrumentation-assisted)
    % A: r  m1 l1 X- T' @5 U3 m片上通信流量和溫度分布也取決于軟件實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用程序儀器輔助可以為系統(tǒng)級(jí)策略提供特權(quán)信息,以便更好地決策。; X  h6 e+ @  E) g

    1 R. V, ^- N! C3 T: S! H圖9:應(yīng)用程序儀器輔助(instrumentation-assisted)帶寬分配技術(shù)的框架。
    2 C% v  |; s2 w6 P: l7 t4 ^2 n# B
    ) ^7 w; D; [& L與非儀器(non-instrumented)版本相比,PageRank算法的儀器版本使用WAVES實(shí)現(xiàn)了35%更高的光電子功率減少。
    ; x* T# r- Q8 y( I, I; |" A! K/ e7 c1 _) h, _, p

    9 z; x. a( P) r/ o  @& E0 N結(jié)論" j  _  b/ K( F% K- M) y4 W
    硅基光電子網(wǎng)絡(luò)為大型多核芯片提供了高帶寬、低延遲片上通信的有前途的解決方案。然而,對(duì)熱變化和制程變化的敏感性帶來了重大挑戰(zhàn)。  P0 v1 b  W: ?! @- J
    7 q9 m- F. ], e. B
    本文探討了各種系統(tǒng)級(jí)管理技術(shù)來解決這些挑戰(zhàn):
    : f+ r2 d# m# ~  g
  • 考慮熱變化和制程變化的工作負(fù)載分配和遷移策略(RingAware、Therma、FreqAlign、LIBRA),以最小化通信MRR之間的諧振不匹配。
  • 基于帶寬需求和變化引起的諧振偏移動(dòng)態(tài)調(diào)整活躍光學(xué)通道數(shù)量的功率縮放技術(shù)(PEARL、WAVES、PROWAVES)。
  • 應(yīng)用程序級(jí)儀器輔助,為更有效的系統(tǒng)級(jí)管理提供額外信息。0 m3 b' z. }% N1 P; {9 Z' U

    ) \9 v" z2 u: X- z7 ~這些技術(shù)在保持性能的同時(shí)顯著降低了光電子功耗。隨著硅基光電子技術(shù)的不斷成熟,這些系統(tǒng)級(jí)管理方法對(duì)于實(shí)現(xiàn)具有高性能片上通信的節(jié)能多核系統(tǒng)將非常重要。! U0 t; d+ e8 ?- }) d; c, ]+ I! k

    9 b5 R9 {% E4 w未來的研究方向可能包括:
    & C% b" q6 q$ C5 t, O
  • 探索機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)熱分布和帶寬需求。
  • 研究在工作負(fù)載管理中同時(shí)考慮計(jì)算和通信方面的協(xié)同優(yōu)化方法。
  • 開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用程序級(jí)插樁接口,以促進(jìn)變化感知系統(tǒng)管理技術(shù)的廣泛采用。
    % }7 ~, e5 S  a( Z+ ]
    ( {. M  S. ~5 u; U
    通過智能系統(tǒng)級(jí)管理解決熱變化和制程變化的挑戰(zhàn),硅基光電子網(wǎng)絡(luò)可以充分發(fā)揮2.5D集成多核系統(tǒng)在下一代計(jì)算應(yīng)用中的潛力。
    8 L4 ~  g  A; I2 v% ^( i- W- u6 N* {" A0 g
    ( B7 k* ^: [0 u5 c# `5 x) q
    參考文獻(xiàn)9 N) C6 L1 P* }; u- M
    [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.' ]3 r& f& v) [) I7 n! h( u8 X9 _, O
    $ L2 ^8 S. u6 @3 H5 q4 y+ E
    - END -
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