在当今的硅光规模数字时代 ，数据处理和存储的学为下代需求正以前所未有的速度增长 。这一激增主要归因于云计算 、数据大数据分析 、中心人工智能和物联网(IoT)等新兴技术的网络发展 。超大规模数据中心是提供容纳数千台服务器的大型设施 ，已成为数字基础设施的动力支柱 。数据中心需要在光通信方面取得重大进展 ，硅光规模以扩展计算和存储服务 ，学为下代以服务于未来的源码下载数据带宽密集型和计算密集型应用 。
硅光子学然而 ，中心随着数据流量的网络增长 ，现有的提供网络解决方案难以满足这些数据中心对带宽 、能源效率和可扩展性的动力需求 。硅光子学正是硅光规模为此而生，它有潜力为光学行业带来电子级的成本和规模 ，而光学行业传统上专注于较小容量或较长距离的应用 ，无法根据现代数据中心的需求进行扩展 。源码库硅光子学已经实现商业化 ，并将在满足数据中心未来带宽需求方面发挥重要作用 。
什么是硅光子学?硅光子学是一项尖端技术 ，它将激光器、调制器 、探测器和波导等光学元件与硅基半导体芯片相结合 。它允许在同一芯片上无缝集成光子和电子功能 ，从而大大提高数据通信和处理能力 。硅光子学因其经济效益、高集成密度和能源效率而广受欢迎。
硅光子学的关键元件波导 ：波导是硅光子学中的关键组件 ，服务器租用用于引导和限制沿特定路径传输的光 。这些结构通常构建在硅基板上 ，材料包括二氧化硅(SiO2)或氮化硅(Si3N4) 。根据应用要求，可以构建波导以实现各种光传播模式 ，包括单模和多模 。它们对于在调制器 、检测器和多路复用器/解复用器等光子组件之间路由光信号至关重要 。
调制器 ：调制器是用于调制光的属性(例如其强度 、相位或偏振)的设备 。在硅光子学中 ，调制器通常基于电光效应 ，高防服务器其中材料的折射率根据施加的电信号进行调制 。这种调制允许将数据编码到光信号上，从而实现高速通信和信号处理。硅马赫-曾德尔调制器(MZM)和相位调制器通常用于硅光子学中的各种应用 ，包括光互连和数据传输 。
探测器 ：探测器是探测光信号并将其转换为电信号的组件 。硅光子探测器通常由锗(Ge)或磷化铟(InP)等半导体材料制成 ，这些材料与硅加工工艺兼容。光电探测器(例如pin二极管或雪崩光电二极管(APD))被广泛用于高灵敏度和高效的光信号检测 。这些探测器对于接收和处理各种应用中的模板下载光学数据至关重要 ，包括光通信系统 、传感和成像 。
激光器 ：激光器是通过受激发射产生光辐射的相干光源 。硅光子学中的激光器通常由复合半导体材料制成 ，例如磷化铟(InP)或砷化镓(GaAs) ，这些材料集成在硅基板上。硅光子学系统可以整合各种激光器 ，包括分布式反馈(DFB)激光器 、垂直腔面发射激光器(VCSEL)和环形激光器 ，为光通信 、传感和信号产生提供可靠而高效的光源 。云计算
多路复用器/多路分解器：多路复用器和多路分解器是组合或分离不同波长的多个光信号的组件 。这些设备支持波分复用(WDM)，这种方法允许通过一条光缆以各种波长传输大量数据流。硅光子学中的多路复用器和多路分解器通常围绕波长选择性滤波器构建 ，例如阵列波导光栅(AWG)或马赫-曾德尔干涉仪(MZI) ，它们可以高效准确地路由和分离光信号。WDM技术增加了光通信网络的容量和带宽 ，从而实现了更高的数据吞吐量和可扩展性 。
硅光子学的特点硅光子学具有几个关键特性，使其成为适用于各种应用的有吸引力的技术 ：
集成：硅光子学的主要优势之一是它与互补金属氧化物半导体(CMOS)制造工艺兼容 。这种兼容性使得光子和电子元件能够集成在同一硅基板上 ，从而实现高度集成的片上系统(SoC) 。这种集成可以缩小尺寸 、降低功耗并降低制造成本 。
高速数据传输 ：硅光子学可通过光纤实现高速数据传输。通过利用光的固有特性(例如其高带宽和低延迟) ，硅光子学可以支持每秒千兆位到太比特的数据速率 。这使其非常适合需要高速通信的应用 ，例如数据中心 、电信网络和高性能计算系统 。
低功耗 ：与传统电子互连相比，硅光子学具有降低功耗的潜力 ，尤其是在长距离传输中 。与电信号相比，光信号的衰减和散射较少 ，从而减少了信号放大和再生的需要 。此外 ，光子元件与CMOS电子设备的集成利用现有的电源管理技术 ，实现了节能运行 。
波分复用(WDM)：硅光子学支持WDM ，这是一种允许使用不同波长的光通过单根光纤同时传输多个数据流的技术 。这可以提高数据吞吐量并有效利用光学基础设施 ，从而能够以最小的干扰在长距离内传输和接收多个数据通道。
硅光子学在超大规模数据中心的应用光互连：光互连取代了数据中心中传统的铜基链路 ，彻底改变了互连基础设施 。这些光网络提供更大的带宽 、更低的延迟和更高的能效 ，使服务器、交换机和存储系统能够更无缝地通信 。
高性能计算(HPC)：在HPC环境中 ，科学模拟 、天气预报和其他数据密集型任务需要巨大的计算能力 ，而硅光子技术在实现高效的数据传输和处理方面发挥着至关重要的作用 。通过提供高速互连和低延迟通信 ，它可以加速HPC集群和超级计算机的性能 。
人工智能(AI)和机器学习(ML) ：人工智能(AI)和机器学习(ML)应用需要大量数据和计算机资源 。硅光子学通过允许计算节点和存储系统之间快速无缝地共享数据 ，提高了AI和ML工作流程的生产力 。这加快了模型训练 、推理和数据分析的速度，使企业能够实时从数据中获得重要见解。
大数据分析 ：随着社交媒体 、物联网设备和在线交易产生的数据呈指数级增长 ，大数据分析对于希望获得竞争优势的企业来说变得至关重要 。硅光子学能够在数据中心快速传输大型文件 ，从而实现更高效的数据处理和分析 。这提高了大数据分析应用的速度和准确性，使企业能够获得有意义的见解并做出数据驱动的决策 。
云计算 ：云服务企业依靠超大规模数据中心为全球消费者提供按需计算能力 。硅光子学通过实现更快的数据传输和更高效的资源利用，提高了云计算基础设施的性能和可扩展性 。这提高了云服务的可靠性 、可扩展性和成本效益。
超大规模数据中心内部的网络数据中心内的网络通常基于Clos拓扑(一种非阻塞 、多级交换架构 ，可减少所需的端口数量) ，而超大规模数据中心通常具有数以万计的以太网交换机 ，通过叶脊网络架构将服务器机架互连 。
现在，典型的数据中心在服务器上部署了一个或两个基于10GbE的网络接口控制器 ，这些控制器在机架顶部(TOR)交换机上聚合到40GbE 。服务器和TOR之间的连接通常通过直连铜缆(DAC)完成 ，这是在几米距离内以此类数据速率进行连接时最具成本效益的替代方案 。
然而，从TOR到下一层交换机的上行链路几乎总是光纤 。较小的数据中心可能会使用基于VCSEL的收发器通过多模光纤 。这些40G收发器结合了四个10G激光器，传输距离可达300米 。更高层的交换机互连(叶到主干及以上)通常需要使用单模光纤 ，因为交换机之间的距离通常超过300米。
转换趋势当今的TOR 、叶子和主干交换机通常是1RU机箱中的3.2Tb/s以太网交换机 ，一些2RU系统提供6.4Tb/s交换机容量 。这些交换机具有25GSERDES ，与100GQSFP28收发器配合使用效果良好 。随着交换机从3.2T/6.4T发展到12.8T ，线路速率将增加到50GSERDES和PAM4调制。在这些数据速率下，需要使用50G电气I/O的新收发器 。
为了在单个RU中实现12.8T的交换容量 ，需要使用与QSFP外形尺寸相似的400G收发器 ，并且已经建立了两个MSA来解决此问题 ：QSFP-DD(DD代表双密度)和OSFP(O代表八进制) 。这两个MSA都有8个50GPAM4电气I/O通道 ，因此可以处理400G光接口 。问题在于确定哪种光接口适合400G数据中心连接 。
IEEE已将DR4接口标准化，该接口与100GPSM4相同 ，但在四条并行光纤上使用100GPAM4光调制而不是25GNRZ。使用PAM4调制会导致链路预算大幅减少 、由于使用额外IC而导致功耗增加以及复杂性增加 ，但它允许利用已为100GPSM4构建的现有光纤基础设施 。目前双工光纤没有非冷却选项 ，MSA可能会出现以满足对低成本 、可制造双工光纤解决方案的需求。
(责任编辑：人工智能)