LPO、LRO、CPO、NPO：AIデータセンター向け光相互接続技術の比較

Optcore 国際

概要

AIデータセンター向けに進化する光相互接続技術として、LPO、LRO、CPO、NPOが比較されています。LPO（Linear-drive Pluggable Optics）はDSPを排除することで消費電力と遅延を低減し、短距離・高品質リンクに適していますが、スイッチASICのSerDes性能に依存します。NPO（Near-Packaged Optics）は光エンジンをASICに近づけ電気接続距離を短縮し、プラグ可能型とCPOの間のバランスを提供します。CPO（Co-Packaged Optics）は光デバイスとスイッチASICを直接パッケージに統合し、最高の電力効率とシステム密度、信号品質を実現しますが、エンジニアリングの複雑さが最も高くなります。

詳細

背景：AIデータセンターにおける相互接続技術の多様化

AIワークロードの急増は、データセンターの相互接続に新たな課題と機会をもたらしています。従来のプラグ可能型光トランシーバーは長らく業界標準でしたが、電力消費、遅延、帯域幅密度の面で、次世代のAIデータセンターが要求するレベルに追いつくのが難しくなっています。このため、Co-Packaged Optics（CPO）を究極の目標としつつ、その中間段階としてLinear-drive Pluggable Optics（LPO）やNear-Packaged Optics（NPO）といった様々なアーキテクチャが開発・検討されています。それぞれの技術は異なるトレードオフを持ち、特定のユースケースに最適化されています。

主要な内容：主要な光相互接続技術の比較と特徴

AIデータセンターで注目される主要な光相互接続技術は以下の通りです。

• Linear-drive Pluggable Optics (LPO):
  – 特徴: DSP（デジタル信号処理）チップを大幅に削減または完全に排除することで、光トランシーバーの消費電力と遅延を劇的に低減します。DSPによる補償をホスト側のスイッチASICのSerDes（Serializer/Deserializer）機能に依存させることで実現します。
  – 利点: 最大50%の消費電力削減が可能であり、遅延も大幅に短縮されます。コストも低減されます。
  – 課題: ホストASICのSerDes性能に強く依存し、電気信号品質の要求が非常に高くなります。短距離で高品質なリンクに適しています。MACOMやMarvell、Semtechなどがこの技術を推進しています。
• Linear-drive Retimer Optics (LRO):
  – 特徴: LPOと似ていますが、リタイマー（Retimer）チップを光モジュール内に搭載し、信号を再生成することで信号品質を確保します。DSPのような複雑な信号処理は行いませんが、基本的な信号の整形を行います。
  – 利点: LPOより信号品質の要求が緩和され、ホストASICへの依存度が下がります。DSP搭載モジュールより低消費電力です。
  – 課題: LPOよりは電力消費が多く、遅延も若干増加します。
• Near-Packaged Optics (NPO):
  – 特徴: 光エンジンをスイッチASICの物理的により近い位置（通常は同じPCB上）に配置することで、電気信号の伝送距離を短縮します。
  – 利点: プラグ可能型よりも電力効率、熱設計、システム密度が向上し、信号品質も改善されます。CPOほどの極端な統合ではないため、サービス性やアップグレード性が維持されやすいです。
  – 課題: CPOよりも電気配線が長く、CPOほどの究極的な効率は達成できません。
• Co-Packaged Optics (CPO):
  – 特徴: 光デバイスとスイッチASICを同一のパッケージ内に直接統合します。電気信号経路を極限まで短縮します。
  – 利点: 最高の電力効率、システム密度、信号品質、低遅延を実現します。GPUクラスタの電力消費を60-70%削減できるとされます。
  – 課題: 最高のエンジニアリング複雑性を伴い、製造コストが高く、熱管理が非常に難しくなります。現状では2028年以降の本格展開が見込まれています。

影響と展望：AIインフラの最適な選択肢を求めて

これらの技術は、AIデータセンターの設計者に対して、アプリケーションの要件（距離、帯域幅、電力予算、コスト、熱管理）に基づいて最適な相互接続ソリューションを選択する多様な選択肢を提供します。LPOは短距離・電力効率重視のラック内接続に、NPOは中間的な効率向上とサービス性を求める場合に、CPOは究極の性能と密度が要求される次世代の超大規模AIクラスタに、それぞれ適応していくと予測されます。AIの進化に伴い、これらの光相互接続技術もさらに進化し、データセンターのパフォーマンスと持続可能性を支える重要な役割を果たすでしょう。