PhotonCapがAI時代の光相互接続技術DSP、LPO、NPO、CPOの特性とデータセンターへの影響を解説

2026年6月20日

PhotonCap アメリカ

概要

PhotonCapは、AIデータセンターの進化を支える主要な光相互接続技術であるDSP（Digital Signal Processor）、LPO（Linear Pluggable Optics）、NPO（Near-Package Optics）、CPO（Co-Packaged Optics）について解説記事を公開しました。記事では、それぞれの技術が電力効率、帯域幅、遅延、コスト面でどのようなメリットと課題を持つかを詳細に比較し、AIワークロードの要求に対応するためのデータセンター設計における選択肢を示しています。これらの技術は、AI時代の高速・大容量データ通信のボトルネックを解消し、次世代コンピューティングインフラの基盤を形成する上で不可欠です。

詳細

主要成果

PhotonCapは、AIデータセンターが直面する相互接続の課題に対し、デジタル信号プロセッサ（DSP）ベースの光トランシーバー、リニアプラガブルオプティクス（LPO）、ニアパッケージドオプティクス（NPO）、およびコパッケージドオプティクス（CPO）の4つの主要な光技術がどのように貢献するかを詳細に分析した記事を発表しました。これらの技術は、電力効率、性能、コスト、および実装の複雑さにおいて異なる特性を持ち、データセンター設計者に多様な選択肢を提供します。

技術・臨床詳細

DSPベースのオプティクス：高度な信号処理により長距離伝送と信号品質を確保しますが、高い消費電力と遅延が課題です。
LPO（Linear Pluggable Optics）：DSPを排除し、シンプルなリニアドライバとアンプを使用することで、消費電力と遅延を大幅に削減します。特に短距離のラック内・ラック間接続に適しています。
NPO（Near-Package Optics）：光エンジンをホストASICの近くに配置し、電気的信号経路を最小限に抑えます。これにより、電力効率と帯域幅密度が向上し、CPOへの移行段階のソリューションとして期待されます。
CPO（Co-Packaged Optics）：光エンジンをASICと同一パッケージ内に統合することで、電気的信号経路をさらに短縮し、最高の電力効率と帯域幅密度を実現します。ただし、実装の複雑さと熱管理が大きな課題です。
記事は、これらの技術がそれぞれ特定のAIワークロードとデータセンター規模に最適化されていることを強調し、設計者はアプリケーションの要件に基づいて最適な選択を行う必要があると述べています。

背景・業界文脈

AIの急速な発展は、データセンターのトラフィックとコンピューティング能力に劇的な変化をもたらしました。特に、GPU間やGPU-メモリ間の通信における帯域幅と遅延のボトルネックは、AIワークロードの性能を制限する主要因となっています。従来の電気的接続ではこの課題に対応しきれなくなりつつあり、光通信技術がその解決策として不可欠な役割を担っています。

今後の展望

AIデータセンターの未来は、これらの革新的な光相互接続技術の進化と普及に大きく依存しています。LPO、NPO、CPOといった技術は、より高い電力効率とスケーラビリティを提供することで、AIインフラの持続可能な成長を可能にします。PhotonCapの分析は、業界がこれらの技術を統合し、次世代のAIコンピューティングプラットフォームの性能を最大化するためのロードマップを理解する上で貴重な洞察を提供します。

元記事: https://photoncap.net/p/dsp-lpo-npo-cpo-the-four-optical

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