主要成果
OFC 2026のパネル討論では、AIデータセンターにおけるスケーラブルなフォトニック相互接続の超低電力化が主要テーマとして取り上げられ、各社がその達成度を競い合いました。特に、BroadcomはVCSEL NPO（Near-Package Optics）技術で約1 pJ/bitの電力効率を実現し、Coherentはコア光電子エネルギーでわずか0.18 pJ/bitという驚異的な効率を実証しました。これらの数値は、AIワークロードに不可欠な高帯域幅データ転送における電力消費を劇的に削減する可能性を示しています。
技術詳細
- BroadcomのVCSEL NPO: 同社は、コストと製造容易性の観点から100G/200G VCSELを推進しており、そのNPOソリューションでは約1 pJ/bitの電力効率を達成しました。VCSELは生の電力効率で強みを発揮します。
- Coherentのコア光電子エネルギー: Coherentは、より厳密な測定条件下で0.18 pJ/bitという極めて高い電力効率を示しました。これは、光電変換部分におけるエネルギー効率の最適化を意味します。
- MarvellのシリコンフォトニクスCPO: Marvellは、外部レーザーとアナログDSPを組み合わせたシリコンフォトニクスCPO（Co-Packaged Optics）アプローチを採用し、WDM（波長分割多重）による帯域幅スケーリングを提供しています。このソリューションはリンク全体で3 pJ/bitの電力効率を実現し、より包括的なソリューションとしてAIクラスターに導入される可能性があります。
- NVIDIAのアプローチ: NVIDIAは、Marvellと同様に、2027年以降のトップティアAIクラスター向けに、外部レーザーとアナログDSPを統合した高帯域幅密度シリコンフォトニクスCPOを推進しています。
背景・業界文脈
AIワークロードの急速な拡大に伴い、データセンター内のインターコネクトの帯域幅と電力効率は、GPUやCPUの性能と同じくらい重要な課題となっています。特に、数千から数万のAIアクセラレータを接続する大規模AIクラスターでは、各インターコネクトのわずかな電力消費の違いがシステム全体の運用コストに大きな影響を与えます。このため、各企業はVCSELやシリコンフォトニクス、NPO、CPOといった様々な技術アプローチを駆使し、電力効率の改善に取り組んでいます。オープンなイーサネットベースのスケールアップファブリックを求める声も高まっており、AIインフラはプロプライエタリなファブリックとオープンなイーサネットベースの技術が共存する多層的なモデルへと進化しつつあります。
今後の展望
パネル討論では、異なる光源選択やDSP（デジタル信号処理）アプローチが今後も競合し続けることが示唆されました。VCSELはコストと製造面での優位性を持ち、シリコンフォトニクスCPOは高密度と柔軟性を提供します。将来のAIデータセンターでは、特定のアプリケーションや規模に応じて最適な技術が選択される「多極化」が進むと考えられます。最終的には、超低電力と高帯域幅密度を両立できるソリューションがAI時代のデータセンターの標準となるでしょう。
元記事: https://www.simpletechtrend.com/en/post/ofc2026-ai-scale-up-cpo-vcsel-photonics-analysis-en
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