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為什麼 AI 互連正從寬而慢轉向窄而快



理解下一代 AI 系統背後的架構轉變

 







理解下一代 AI 系統背後的架構轉變

 

 


頻寬困境

光學元件是長距離、高速通訊的骨幹，但傳輸速度本質上受到光學元件本身物理特性的限制。不同於由 SerDes 電路產生的電訊號，光學元件的速度受其調變頻寬所限制。即使驅動器提供高速度訊號（例如 100 Gbps PAM4），光學裝置本身往往仍會成為瓶頸。

目前，可直接調變至 200G 的光學元件極為有限且成本高昂。這類方案通常需要 200G VCSEL，或搭配 200G 矽光子調變器的連續波（CW）雷射。為了最佳化伺服器系統中的生產成本與功耗效率，業界如今正分化為兩種不同的架構理念，以邁向每個引擎 3.2 Tbps 的下一個里程碑。


 









1. 窄而快（目前的瓶頸）

此方法使用較少的通道（例如 16 路 × 200G），並將每一路推向極限的物理條件，以減少光纖數量。雖然這在技術上可行，但也伴隨著沉重的「代價」：

  • 訊號失真：隨著資料速率提高，訊號完整性會迅速惡化。

  • 功耗代價：為了補償這種失真，需要高耗電的數位訊號處理（DSP）晶片來還原訊號，進而大幅增加整體系統功耗。

 

2. 寬而慢（RVi 的 XmartLink™ 解決方案）


此方法仰賴大規模平行化，使用大量通道（例如 64 路 × 50G）並以更有效率的速度運作。雖然這會增加光學裝置數量，但省去複雜的訊號補償 IC（DSP）後，可帶來可觀的功耗節省。

主要挑戰在於整合。將高密度的光學裝置與光纖塞入有限空間，在機械上相當困難。RVi 的 XmartLink™ 透過專有的 Micro-VCSEL 技術與先進封裝解決方案，克服了這項實體密度障礙。

  • Micro-VCSEL：一種獨立的 VCSEL 晶片，其面積比標準 VCSEL 裝置小五倍。這可實現更高的元件密度與整體頻寬密度，滿足下一代 AI 資料中心的需求。

  • RVi 專有先進封裝（RPAP）：傳統封裝技術在小於 100 μm 的晶片上往往難以應付，因為放置、鍵合與修復都變得極具挑戰性。RVi 的 RPAP 提供一套完整堆疊解決方案，可處理尺寸低至 5 μm 的微型晶片，涵蓋轉移、精準放置、檢查、鍵合與修復。

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透過同時解決幾何與封裝挑戰，RVi 釋放了「寬而慢」架構在3.2T 時代中的優越物理特性。


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