光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的激光調(diào)制方案

逍遙設(shè)計(jì)自動化

引言
: _# X; [: j2 f; r6 A/ @6 f" I隨著硅晶體管縮放接近極限，研究人員正在探索新技術(shù)以繼續(xù)提高處理器性能和效率。有前途的方向是使用片上光學(xué)網(wǎng)絡(luò)（也稱為光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)或光學(xué)NoC）來替代傳統(tǒng)的電氣互連。與電氣網(wǎng)絡(luò)相比，光學(xué)NoC在帶寬、延遲和功耗方面具有潛在優(yōu)勢。然而，有效管理光學(xué)NoC的功耗帶來了新的挑戰(zhàn)[1]。

本文將探討用于最小化光學(xué)NoC靜態(tài)功耗的激光調(diào)制方案。我們將介紹基于網(wǎng)絡(luò)活動動態(tài)調(diào)制激光功率的關(guān)鍵概念、架構(gòu)和預(yù)測技術(shù)。


背景
0 D5 ]8 ^, q/ }, q/ Z光學(xué)NoC使用光來傳輸芯片上組件之間的數(shù)據(jù)�；�本構(gòu)建模塊包括：

激光器：光源，可以是片外或片上

調(diào)制器：將電信號轉(zhuǎn)換為光信號

波導(dǎo)：在芯片上引導(dǎo)光

光電探測器：將光信號轉(zhuǎn)換回電信號
2 V. @- ^: D# r$ c. ~7 C7 c7 V
- J1 J; C7 l* ?; u" m* E光傳輸本身非常高效，但產(chǎn)生光的激光器消耗大量功率。一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是光子不能像電荷那樣容易存儲。這意味著激光器通常需要持續(xù)供電，即使不主動傳輸數(shù)據(jù)時(shí)也是如此。這種靜態(tài)功耗可能占光學(xué)NoC總功耗的80-90%。
: A$ `# I! A2 U, i; S9 W
為解決這個(gè)問題，研究人員開發(fā)了激光調(diào)制方案，旨在根據(jù)預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)活動動態(tài)調(diào)整激光功率。一般方法包括：
8 {+ l! V# X+ [& P6 d' m

監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)活動指標(biāo)

預(yù)測未來活動

相應(yīng)調(diào)整激光功率

重新配置網(wǎng)絡(luò)

讓我們看看為不同類型處理器提出的一些具體方案。
0 E1 `0 t! Z" r6 |: a: l
多核CPU設(shè)計(jì)中的激光調(diào)制方案
Probe
4 [" {- A) J6 W5 D最早提出的激光調(diào)制方案之一是Probe。使用64核架構(gòu)，核心分組為4x4塊。每個(gè)塊都有專用的片外激光器，可以使用單寫多讀（SWMR）總線廣播消息。

; Q6 |& \: f0 D$ MProbe根據(jù)鏈路利用率和緩沖區(qū)利用率指標(biāo)預(yù)測未來活動。使用兩種類型的預(yù)測器：

用于低流量變化：過去和當(dāng)前利用率的加權(quán)平均

用于高變化：由利用率水平索引的模式歷史表
+ x0 O* O! u% d+ o: r[/ol]
錦標(biāo)賽預(yù)測器根據(jù)最近的準(zhǔn)確性在兩者之間選擇。

ColdBus
8 S1 f8 [' s* `8 jColdBus采用不同的方法，基于L1緩存未命中預(yù)測活動。關(guān)鍵洞察是在共享內(nèi)存系統(tǒng)中，大部分網(wǎng)絡(luò)流量來自L1未命中。

, U2 x# R4 Z( ]" m, Q7 g4 @使用類似于分支預(yù)測器的基于PC的預(yù)測器來識別可能導(dǎo)致未命中的指令。然后，一個(gè)時(shí)期預(yù)測器估計(jì)這些未命中何時(shí)發(fā)生。

ColdBus還引入了一個(gè)"額外波導(dǎo)"，為需要的站點(diǎn)提供應(yīng)急功率。
' u/ O9 Q2 C" H. }* j, f8 y+ U
: }. s$ A" W3 APShaRe
PShaRe在之前工作的基礎(chǔ)上有幾個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新：

一致性和非一致性流量的獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測器

站點(diǎn)之間的功率共享

重用浪費(fèi)的光功率進(jìn)行熱調(diào)諧
[/ol]
, R0 e3 N: Y# f8 J3 }; f圖1顯示了整體架構(gòu)：

, I& G# H+ J# u) i4 [4 U
圖1：PShaRe架構(gòu)，顯示連接光學(xué)站點(diǎn)的功率和數(shù)據(jù)波導(dǎo)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器使用14個(gè)性能計(jì)數(shù)器輸入，對每個(gè)站點(diǎn)在下一個(gè)時(shí)期的活動進(jìn)行二元預(yù)測。

BigBus
對于非常大的核心數(shù)（500+），需要像BigBus這樣的設(shè)計(jì)。BigBus使用分層架構(gòu)，將塊簇組成更大的單元。

1 u& E6 C( B5 S) k1 h圖2說明了BigBus設(shè)計(jì)：

, K* t, V9 L% v9 a( d8 c! f$ v* Y8 e
( _& B; _% l* Y* u+ t" W圖2：BigBus架構(gòu)，顯示由蛇形光鏈路連接的核心和緩存庫的分層組織。

BigBus使用兩階段預(yù)測過程：

每個(gè)站點(diǎn)根據(jù)等待時(shí)間和待處理事件決定是否增加/減少令牌

激光控制器將當(dāng)前預(yù)測與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
[/ol]
這允許在當(dāng)前條件的響應(yīng)性和穩(wěn)定性之間取得平衡。
: |9 ?5 V/ I; y7 T: W6 p
& ]1 b2 G/ D7 _5 I( N
多插槽系統(tǒng)（MULTI-SOCKET SYSTEMS）中的激光調(diào)制方案
對于像服務(wù)器這樣的多芯片系統(tǒng)，像Nuplet這樣的設(shè)計(jì)將光網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到插槽之間。Nuplet同時(shí)使用片內(nèi)和片間光網(wǎng)絡(luò)。
* F1 W& ~0 o+ r$ O" M
- T0 n, n. F6 @' f2 z* }片間預(yù)測機(jī)制旨在確定要流通的仲裁令牌數(shù)量。它考慮：

發(fā)送到片間光學(xué)站（ICOS）的消息

ICOS隊(duì)列中的待處理事件
[/ol]
& w. e5 d& l$ y" p功率請求表（PRT）存儲歷史令牌計(jì)數(shù)。預(yù)測將PRT值與當(dāng)前流量趨勢和隊(duì)列狀態(tài)結(jié)合。

( A" k$ S; S4 S! S6 T" H" D/ ZGPU設(shè)計(jì)中的激光調(diào)制方案
  ?7 R  e+ q: E4 A0 z: D! b由于GPU側(cè)重于內(nèi)存帶寬而非延遲，因此帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。GPUOpt設(shè)計(jì)將光學(xué)NoC適配于GPU架構(gòu)。
2 B9 \$ u, F6 o5 h5 H  Z
圖3顯示了GPUOpt的整體架構(gòu)：

6 I/ ?8 o; J$ I+ l& |
圖3：GPU光學(xué)NoC的架構(gòu)，顯示由光網(wǎng)絡(luò)連接的SM和LLC集群。
' d8 y6 {7 v7 D2 x
- i7 [0 e( S1 q; h# ^GPUOpt對流式多處理器（SM）站點(diǎn)和最后級緩存（LLC）站點(diǎn)使用不同的預(yù)測機(jī)制：
1. SM站點(diǎn)使用基于以下因素的受限預(yù)測器（Restr_Pred）：
: f: h4 U7 k' N. i5 ~; j$ m

接收的消息

發(fā)送的消息

等待時(shí)間
, j* m, D2 E2 W
2. LLC站點(diǎn)使用考慮以下因素的靈活預(yù)測器（Flex_Pred）：
) a. X0 L" ~% C0 f" Z- k- B

接收的消息

發(fā)送的消息

待處理事件
) }# r, \% @; K( ^# g
# j' W0 J- y  m8 n# _& [1 @7 a激光控制器將這些預(yù)測結(jié)合起來，確定整體功率需求。

9 ]4 N0 f8 u4 C9 _
關(guān)鍵概念和趨勢
雖然具體方案各不相同，但一些共同主題和最佳實(shí)踐浮現(xiàn)出來：

$ o8 h" x% Q0 H# T+ l: ]1.將時(shí)間劃分為固定時(shí)期進(jìn)行預(yù)測和重新配置
2. 使用多個(gè)輸入指標(biāo)：

網(wǎng)絡(luò)利用率

緩沖區(qū)占用率

緩存未命中率

指令類型

待處理事件
' a" Y9 [: b. W7 X# C, O! |1 K- T3. 將當(dāng)前指標(biāo)與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合
4. 使用非線性預(yù)測函數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）捕捉復(fù)雜關(guān)系
5. 對不同流量類型進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測（如一致性與非一致性）
9 H* K/ O9 l  B, ~" U6 c6. 分層設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性
7. 盡可能重用未使用的光功率
' u0 n6 C$ S( q; \: @3 N7 P8. 為特定架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)性地調(diào)整預(yù)測參數(shù)
4 M% v' g1 @9 R
3 W7 ~$ h1 J* w$ w8 u- _圖4說明了有效激光調(diào)制可能帶來的功率節(jié)�。�

! x3 B8 i! ?% A- \2 R8 K
& {# L4 M/ R! p2 P: w圖4：ideal、Probe和ColdBus方案在各種基準(zhǔn)測試中的相對激光功耗。
: G; R& y# D7 d+ w( f4 }: r

. T7 R. ]# {* \& w未來方向
3 t5 |; T) D% b2 ?隨著光學(xué)NoC從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H實(shí)施，可以期待這些技術(shù)的進(jìn)一步完善。方向包括：

用于更準(zhǔn)確預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

與應(yīng)用層知識的集成

在運(yùn)行時(shí)調(diào)整參數(shù)的自適應(yīng)方案

考慮電氣和光網(wǎng)絡(luò)的整體優(yōu)化

針對新興工作負(fù)載（如AI加速）的專門化


  S: z7 w0 E* d1 E. b7 x結(jié)論
有效的激光調(diào)制對實(shí)現(xiàn)光學(xué)片上網(wǎng)絡(luò)的潛在優(yōu)勢非常重要。通過準(zhǔn)確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)活動并相應(yīng)調(diào)整激光功率，可以在保持性能的同時(shí)最小化靜態(tài)功耗。隨著處理器架構(gòu)繼續(xù)發(fā)展，激光調(diào)制方案需要適應(yīng)新的設(shè)計(jì)約束和流量模式。該領(lǐng)域的持續(xù)研究有望為未來計(jì)算系統(tǒng)解鎖新的能效水平。


+ N3 Y. [. j% n; K% E參考文獻(xiàn)
[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.

. L4 g2 j3 e# P- END -
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