AI数据中心告别高能耗！MicroLED光互联，带宽暴增五倍。

引言：AI时代数据中心互联的迫切需求

人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是大语言模型（LLM）的广泛应用，正以前所未有的速度重塑全球算力格局。数据中心作为支撑AI算力的核心基础设施，其投资对经济增长的贡献日益显著。阿波罗全球管理公司首席经济经济学家指出，今年上半年，数据中心投资对国内生产总值（GDP）增长的贡献已与消费支出并驾齐驱，这充分凸显了AI时代下数据中心战略地位的提升。

然而，AI服务器在提供强大算力的同时，也迅速演变为耗能巨兽和带宽饥渴的系统。现有互联技术，特别是传统的铜缆连接，在面对下一代AI工作负载所需的超高带宽和低功耗时，已逐渐力不从心。尽管基于共封装光学（CPO）和激光的光学互联技术正在演进，但其在带宽密度、成本和每比特能耗方面仍面临挑战。

在此背景下，MicroLED（µLED）光子互联技术正作为一种极具前景的新型解决方案脱颖而出。其能够形成大规模并行发射阵列，有望提供满足下一代AI工作负载需求的聚合带宽密度。本文将深入探讨AI服务器对高速互联的需求驱动因素，分析MicroLED互联技术的潜力与面临的商业化障碍，并展望材料与工艺创新如何克服这些挑战，以及MicroLED互联在数据中心中的未来应用轨迹。

AI算力跃升下的能耗与带宽瓶颈

宏观背景：数据中心功耗激增

AI与LLM的计算需求呈指数级增长，直接导致数据中心功耗大幅攀升。根据麦肯锡报告，预计到2030年，美国数据中心的电力需求将比目前增长三倍，届时其在美国总电力需求中的占比将从当前的3%-4%上升至11%-12%。这种快速增长的电力消耗不仅对电网基础设施构成巨大压力，也使得提升能源效率、降低计算碳足迹成为刻不容缓的任务。

高性能计算（HPC）和AI的全面发展，迫切需要下一代互联解决方案在提供更高性能的同时，具备更优异的能源效率。

技术瓶颈：计算与通信失衡

AI工作负载，尤其是LLM和先进神经网络的训练与推理，需要空前的计算吞吐量。AI服务器的规模化扩展极大地增加了服务器内部以及服务器之间的数据通信需求。目前系统中广泛使用的铜互联在更高数据速率下，存在衰减、串扰和效率低下等问题。而利用硅光子调制器的光学互联虽能提供更高容量，但在带宽密度、成本和每比特能耗方面也逐渐触及极限。

这种计算吞吐量与通信带宽之间日益扩大的差距，在AI服务器中形成了一个“通信瓶颈”，也被称为“内存墙”。要维持系统规模的持续扩展，就需要新型光子互联技术，以提供更高的聚合吞吐量、更低的能耗和可扩展的制造能力。MicroLED光子互联正是应对这一挑战的潜在路径之一。

当前，GPU（图形处理器）的利用率普遍不佳，浮点运算能力（FLOPS）与峰值FLOPS之比通常在15%至40%之间。同时，GPU消耗大量能量，其中60%至80%的能量被浪费在低效的数据移动中，例如GPU到高带宽内存（HBM）或GPU到GPU通信，每比特能耗高达10至20皮焦耳（pJ/bit）。计算系统虽已扩展至多GPU核心和多HBM堆栈封装，但并未从根本上解决“内存瓶颈”（GB/峰值FLOPS），这依然是性能限制的根源。现有方法依赖HBM供应商增加堆叠高度（从8层增至12或16层），但这会导致良率降低和成本增加；或者增加GPU-HBM总线宽度（从1024条增至2048条），但这受限于GPU周围可用的物理“岸线”空间。

传统数据通信方案的挑战：铜缆与激光互联

高带宽需求的困境

现代AI加速器在芯片与芯片之间每秒产生数太比特（Tbps）的流量，服务器机架内部的带宽需求往往高于机架之间。铜缆受趋肤效应和电磁干扰的限制，在超出几厘米的距离后性能急剧下降。而传统的基于激光的CPO光互联在传输距离上优于铜缆，但需要更高的功耗。

英伟达CEO黄仁勋在2024年3月的主题演讲中提到，一个配备72个Blackwell B200 GPU的NVIDIA DGX系统需要使用500根NVLink铜缆，总长度达到2英里。如果将这些铜缆替换为光纤，则需要增加光收发器和重定时器，这将导致每个机架的功耗额外增加20千瓦（kW）。此外，驱动光互联的激光器通常需要远程封装，因为其在操作温度下的性能稳定性可能不可靠。

寻求突破：Terabits/秒与低能耗目标

随着AI模型从数十亿参数增长到数万亿参数，机架级架构需要能够支持每服务器数十太比特每秒（Tbps）的互联能力。在严格的能耗预算（低于1 pJ/bit）内满足这一需求，要求探索全新的光学技术。

基于可见光MicroLED阵列的大规模并行光互联解决方案，具有高度的颠覆性。它避免了串行器/解串器（SerDes）的使用，而SerDes通常占据较大的电路面积，并占据2 pJ/bit光互联中近一半的功耗。这种方法显著降低了芯片到芯片传输的能耗，并为当前和未来的HBM世代创造了一个巨大的“虚拟海岸线”。

具体而言，MicroLED互联的概念是在先进衬底上构建基于可见光MicroLED的发射（Tx）和基于CMOS图像传感器的接收（Rx）元件，作为GPU和HBM之间的互联桥梁。这种可见光MicroLED互联可以在毫米级的小尺寸封装中集成数千到数十万个Tx/Rx并行通道，并使用低成本的多模波导或短距离、多芯光纤束构成并行总线。新媒网跨境获悉，这些互联技术有望将每比特能耗降至0.1 pJ/bit，同时使内存容量和封装带宽实现五倍的增长（例如，相较于NVIDIA H200的141GB和4.92TB/s，可达到大于0.6TB和25TB/s）。基于MicroLED的互联还有望在晶圆级系统中实现更高的GPU到GPU带宽，超越NVLink 5.0（1.8 TB/s），甚至超过预计的NVLink 6.0（448G速度下3.6 TB/s）。

通过简单地增加MicroLED的数量和廉价波导，数据速率便能实现线性扩展。MicroLED通过消除基于SerDes的电连接，降低了功耗和延迟，同时提高了效率。MicroLED还具有高鲁棒性，能够在高于100°C的高电流和高温下可靠运行，使其成为数据中心AI计算的理想选择。它们能够抵抗分区噪声和干扰，保持低误码率（BER），确保可靠的数据传输。效率、可扩展性和耐用性的结合，使MicroLED成为未来计算和通信系统的可持续解决方案。

MicroLED光互联的巨大潜力

MicroLED代表了一种新的规模扩展范式，它将优先级从单通道速度（少数且快速）转向了并行性（多数且适中）。由III族氮化物半导体制造的MicroLED，其调制速度可达数百兆赫兹，而最新设计正将其推向千兆赫兹范围。尽管比垂直腔面发射激光器（VCSELs）慢，但其吞吐量与发射器数量呈线性关系。通过数千个发射器组成的密集阵列，即使在适中的通道速度下，也能实现每秒太比特级的聚合速率。

MicroLED在可见光谱中工作，能够高效耦合到聚合物波导和多芯光纤中，在短距离（小于30米）内具有有限且可接受的色散。更短的波长允许更紧密的间距，从而增加“海岸线”密度。

上图展示了PCB板上GPU-HBM互联的概念图。密集的32x32阵列提供了大规模并行互联，在每通道1Gbps的速度下，可实现大于1Tbps的吞吐量，这对于集成度要求高的中介层和芯片间连接尤为理想。将MicroLED与CMOS驱动器进行异构集成，可最大限度地减少寄生效应和延迟，从而创建针对AI服务器拓扑结构优化的架构。这种模式将焦点从超高速的单个链路转移到中等速度的大规模并行链路，在不显著增加能耗的情况下提升带宽密度。

在探测端，硅光电探测器在400–550纳米波长范围内，性能优于锗和InGaAs光电探测器，提供卓越的量子效率（大于60%）、低噪声和约9吉赫兹（GHz）的带宽。它们广泛在8英寸和12英寸晶圆上批量制造，使其成为理想的接收器。跨阻放大器（TIA）负责将探测器电流转换为电压，支持10–100+ GHz的带宽，并可与硅光电探测器轻松集成。目前的设计思路是将MicroLED和探测器集成到先进衬底中的发射/接收阵列中，直接与HBM基座芯片连接。

商业化道路上的技术壁垒

尽管MicroLED光子互联潜力巨大，但其在商业化过程中仍面临诸多挑战。

光学耦合挑战

MicroLED发出的光具有较宽的散发角，这使得其难以高效耦合到光纤或波导中。为了解决这一问题，需要采用微光学元件或高数值孔径（NA）聚合物波导，但这在对齐数千个发射器时会带来规模化挑战。

多芯光纤与材料限制

高核心密度的多芯光纤容易引入串扰，因此需要采用沟槽辅助包层（trench-assisted cladding）和优化布局来抑制串扰，这增加了制造的复杂性。此外，光纤束的直径越大，其刚性会以四次方关系增加，从而限制了光纤束的尺寸，除非开发出更柔性的材料。传统的石英光纤在可见光波长下性能不佳，因此目前正在研究氟化物玻璃或全氟聚合物等新型材料，但其热稳定性和可靠性仍有待验证。

封装复杂性与效率问题

封装复杂性是另一个关键挑战，因为要扩展数千个光学通道，需要采用晶圆键合或硅通孔（TSV）封装技术，这两种技术都存在良率和成本问题。最后，MicroLED在高电流密度下的效率骤降（efficiency droop）和侧壁复合问题，威胁着互联链路的能源效率。为此，需要有效的钝化、热管理和反射涂层技术，以达到所需的性能水平。这些限制表明，MicroLED将首先在短距离、高带宽应用中得到采用，之后再逐步推广到机架级部署。

此外，用于MicroLED的多层低损耗波导在加工过程中面临着严峻挑战，因为它要求在多个堆叠层之间保持严格的尺寸公差，同时最大限度地减少界面处的散射损耗。为了确保亚微米级的精度并保留光学特性，制造的复杂性会大幅增加，通常需要先进的制造技术和专门工艺。

材料与工艺创新：突破瓶颈的关键

为了克服MicroLED光互联所面临的挑战，材料和工艺创新正发挥着关键作用。

光纤与波导材料进步

由硼硅酸盐或石英制成的光纤束，其纤芯直径为25微米，可定制包层比低至1.04，在MicroLED集成方面展现出巨大潜力。这些光纤束具有低于0.001 dB/cm的衰减、0.2-0.8的数值孔径（NA）值以及高达480°C的热稳定性。具有16,600个纤芯（每个纤芯4.4微米）的浸出成像光纤束进一步凸显了规模化潜力。

如前所述，MicroLED发射的是非相干光，导致高效耦合到光纤或波导中存在挑战。因此，需要在MicroLED发光方向性（例如，垂直腔、侧壁反射镜、微透镜）、光纤/波导耦合结构（例如，折射率调谐、色散控制、反射抑制、隔离结构）以及传输模式选择（单模与多模）方面进行改进。

近期在这些方面的进展直接解决了上述挑战。新媒网跨境了解到，新型低损耗聚合物现在在可见光波段实现了低于0.1 dB/cm的传播损耗，使得柔性、板载MicroLED链路成为可能。实验性光纤已展示出高达10,000个纤芯的扩展能力，而沟槽辅助设计则有效抑制了串扰，实现了多太比特（Tb）级的容量。

MicroLED芯片与集成工艺

在MicroLED芯片设计和制造方面，原位表面处理和原子层沉积（ALD）技术已显著减少了非辐射复合，使外量子效率提高了50%以上，同时侧壁反射镜改善了发射方向性。借鉴显示行业的成熟大规模转移技术，如双转移工艺，使得高密度MicroLED阵列能够在300毫米晶圆上以10微米间距进行组装，从而实现了半导体级别的中介层集成。此外，氮化硅波导提供了超低损耗的可见光波段操作，支持在CMOS兼容工艺流程中实现MicroLED到波导的直接耦合。混合键合技术则实现了小于5微米间距的互联，超越了微凸块的密度极限，为高密度MicroLED-光电二极管封装提供了可能。

多领域技术融合

综上所述，这些发展标志着半导体、显示和光子学领域创新的融合，共同推动了可扩展MicroLED互联技术的实现。

前景展望：MicroLED在AI基础设施中的未来

MicroLED互联技术被定位为高性能计算（HPC）和人工智能（AI）带宽扩展的长期推动力。在早期阶段，其应用将可能集中于芯片到芯片以及板级互联，在这些场景下，大规模并行化可以有效弥补单个通道速度相对适中的特点。

MicroLED互联要实现机架到机架通信的规模化应用，则需要光纤、聚合物和封装技术的持续进步。如果这些技术障碍能够被成功克服，MicroLED链路有望将互联能耗降至1 pJ/bit以下，同时为每个服务器提供数十太比特每秒（Tbps）的带宽，从而在不带来高昂能源和成本负担的情况下，推动AI技术的进一步发展。新媒网跨境预测，MicroLED将成为未来AI基础设施中不可或缺的关键组件。

结语

AI服务器的快速演进，对互联技术提出了前所未有的紧迫需求，要求其兼具高带宽密度、低每比特能耗和可制造性。MicroLED光子互联技术凭借其大规模并行架构，提供了一条具有颠覆性的发展路径。尽管在耦合效率、材料选择和封装集成方面仍面临挑战，但近期一系列创新成果已展现出显著的进展和可信的解决方案。

当前技术发展轨迹表明，MicroLED有望在特定应用领域，很快补充甚至超越传统光学互联技术，从而在未来的AI基础设施中扮演关键角色。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/microled-optics-for-ai-dc-5x-bw-low-power.html