ICC訊（編譯：Nina）Yole報告數據顯示，2022年，CPO市場產生的收入達到約3800萬美元，預計2033年將達到26億美元，2022-2033年復合年增長率為46%。對快速增長的訓練數據(Training dataset)大小的預測表明，數據將成為擴展ML模型的主要瓶頸，因此我們可能會看到人工智能(AI)的進展放緩。在ML硬件中使用光學輸入/輸出(I/O)可以幫助克服這種瓶頸。該瓶頸是下一代高性能計算(HPC)系統采用光學互連的主要驅動因素。

  共封裝光學器件在高性能計算中備受關注

  在過去的50年里，移動通信每十年出現新一代技術。移動帶寬需求已經從語音通話和短信發展到超高清(UHD)視頻和各種增強現實/虛擬現實(AR/VR)應用。盡管新冠肺炎疫情對電信基礎設施供應鏈產生了深遠影響，但全球消費者和商業用戶繼續對網絡和云服務產生新的需求。社交網絡、商務會議、超高清視頻流、電子商務和游戲應用將繼續推動增長。

  每個家庭和每個人連接到互聯網的設備數量正在增加。隨著功能和智能不斷增強的新型數字設備的出現，用戶每年的采用率都在上升。此外，不斷擴展的機器對機器應用，如智能電表、視頻監控、醫療保健監控、聯網驅動器和自動化物流，極大地促進了設備和連接的增長，并推動了數據中心基礎設施的擴張。

  由于服務提供商預算削減，以及可插拔器件已經可以實現CPO所承諾的成本節約和低功耗，共封裝光學器件(CPO)市場面臨困難時期。CPO的全面部署只有在可插拔器件失去勢頭時才會發生。至少在接下來的兩代交換機系統中，CPO很難與可插拔模塊競爭，因為在很長一段時間內，可插拔模塊仍將是首選。CPO由于其在數據中心(DC)中的網絡功率效率，最近受到了很多關注。LC的分析表明，與數據中心的總功耗相比，網絡節省的功耗可以忽略不計。只有少數幾家CPO廠商，如博通、英特爾、Marvell和其他一些公司，將為市場帶來專有解決方案。為了滿足市場需求并讓最終用戶相信CPO的可行性，多供應商的商業模式以及可觀的成本和功耗節省的驗證是必須的。

  隨著6.4T光模塊最晚在2029年的到來，CPO和可插拔光學器件之間可能會發生激烈的競爭。CPO系統中的多個技術障礙預計將在此時得到解決。然而，收發器行業正在不斷創新，以推動可插拔光學器件市場。在CPO系統實現網絡應用的批量出貨之前，可插拔將采用共封裝方法，并且光學引擎將在高性能計算和分解式未來系統中越來越受歡迎。行業生態系統，包括Ayar Labs、Intel、Ranovus、Lightmatter、AMD、GlobalFoundries和其他圍繞機器學習(ML)系統供應商Nvidia和HPE的公司，已經取得了相當大的進展，并計劃在2024年至2026年間批量交付產品。

  Yole報告數據顯示，2022年，CPO市場產生的收入達到約3800萬美元，預計2033年將達到26億美元，2022-2033年復合年增長率為46%。對快速增長的訓練數據(Training dataset)大小的預測表明，數據將成為擴展ML模型的主要瓶頸，因此我們可能會看到人工智能(AI)的進展放緩。在ML硬件中使用光學輸入/輸出(I/O)可以幫助克服這種瓶頸。該瓶頸是下一代高性能計算(HPC)系統采用光學互連的主要驅動因素。

  光子集成電路使低功耗&低成本光互連的CPO成為可能

  Yole預計800G和1.6T可插拔模塊會非常受歡迎，因為它們利用了100G和200G單波長光學器件的優勢，因此可以在QSFP-DD和OSFP-XD封裝中實現技術和成本效益。在所需的電氣和光學密度、熱管理和能源效率方面，可插拔封裝在支持6.4T和12.8容量方面的能力將受到限制。由于采用離散電氣器件，功耗和熱管理正在成為未來可插拔光學的限制因素。使用硅光子學技術平臺的共封裝旨在克服上述挑戰。

  光纖離芯片組越來越近了。使用光將數據引入到集中處理的點是架構設計師的主要目標之一。這一趨勢始于十年前安裝在印刷電路板(PCB)上的光學組件的專有設計。板載光學聯盟(COBO)延續了這些嵌入式光互連(EOI)想法，并制定規范，允許在網絡設備的制造中使用板載光學模塊。CPO是一種創新方法，將光學器件和ASIC緊密結合在一起。在當今的技術下，用16個3.2Tbps光模塊環繞50T交換芯片具有挑戰性，因此近封裝光學(NPO)通過使用位于主機板上的高性能PCB基板(一種interposer)來解決這一問題，而CPO則是在多芯片模塊基板上使用模塊環繞芯片。NPO interposer的空間更大，使芯片和光模塊之間的信號路由更容易，同時仍能滿足信號完整性要求。相比之下，CPO的模塊和主機ASIC挨得更近，可以實現更低的信道損耗和更低的功耗。

  隨著技術的進步，通信和計算技術能夠在商業系統中更緊密地集成，網絡硬件正在更多地采用通用組件。此外，人工智能模型的規模正在以前所未有的速度增長，傳統架構(基于銅的電氣互連)的芯片到芯片或板到板的能力將成為擴展機器學習的主要瓶頸。因此，針對高性能計算(HPC)及其新的分解架構，出現了新的極短距離光學互連。分解設計區分了服務器卡上的計算、內存和存儲組件，并分別對它們進行池化。通過先進的封裝內光學I/O技術，將基于光學的互連用于各種處理單元(xPU)，特別是中央處理單元(CPU)、數據處理單元(DPU)、圖形處理單元(GPU)、現場可編程門陣列(FPGA)和ASIC、存儲器和存儲器，可以幫助實現必要的傳輸速度和帶寬。

  數據中心運營商將傾向于經過驗證的低成本和靈活的解決方案

  如今，可插拔光模塊市場供應鏈已經建立完善。它包括分立或集成組件供應商、生產發射器和接收器光學組件(TOSA和ROSA)、多路復用器、數字信號處理器(DSP)和PCB的光學公司，以及組裝/測試集成商。這樣一個多供應商市場模型涉及到許多不同的供應商。此外，多個不同可插拔模塊可在一個交換機盒子中實現互操作也賦予了該行業靈活性。這些是可插拔技術相對于CPO的主要優勢，而后者將嚴重依賴于硅光子學。隨著光學和硅芯片的高度集成，人們將非常需要新的工程能力和晶圓代工廠，這對傳統的中型企業來說是不可接受的。只有價值數十億美元的光學供應商才能負擔得起從可插拔式轉向CPO。

  需要指出的是，盡管主流(主要是大型云運營商)部署了高端CPO解決方案，但仍有許多小型企業數據中心沒有采用最新的互連技術，因此技術之間的交換速度將比較慢。這意味著即使CPO成為主流技術，對于CPO在技術上或經濟上不可行的幾個應用來說，如長途應用和邊緣數據中心，可插拔模塊的需求仍然很高。Yole預計可插拔技術在未來10年內不會被淘汰。然而，可插拔光學行業可能會整合，而CPO市場將形成多供應商的商業模式。

  2020年，光互聯和交換設備行業開始了關于CPO進一步發展的密集而廣泛的討論。此后宣布了幾項戰略合作，并出現了第一個概念驗證。光互連論壇(OIF)、COBO和多源協議(MSA)組織等標準組織已經建立了內部項目來創建CPO規范，這就是業界重視CPO的證據。四大超大規模云運營商中的兩家——Meta和微軟——積極支持CPO滲透到他們的云網絡中。

  2022年，數千臺CPO殷勤開始試點測試。今年，我們將看到一些宏觀經濟逆風，這將對預算密集型項目產生負面影響，特別是對CPO等新興技術。最近的新聞表明，大多數主要的CPO支持者已經暫停了對CPO計劃的支持。甚至最終用戶也不再關注CPO。博通仍然是最后一家CPO供應商。CPO失去吸引力有幾個原因。第一個原因是圍繞可插拔的成熟的工業生態系統。此外，用于可插拔封裝的新光學技術，包括薄膜鈮酸鋰(TFLN)、鈦酸鋇(BTO)、碳和聚合物調制器，可以幫助實現所需的低功耗，并且可以在不改變現有網絡系統設計的情況下引入市場。無論哪種技術，只要在性能、功率、成本和可制造性方面都是最好的，就可以在市場上蓬勃發展。

  CPO在AI/ML系統中的應用前景有所不同。未來數以十億計的光互連(芯片-芯片和板-板)的潛力促使大型晶圓代工廠為大規模生產做準備。由于大多數光子學制造知識產權(IP)由非晶圓代工廠持有，大型晶圓代工廠如Tower Semiconductor/Intel、GlobalFoundries、ASE Group、臺積電和三星等正在準備硅光子學工藝流程，以接受來自設計公司的任何光子集成電路(PIC)架構。這些公司都加入了相關行業聯盟，諸如PCIe、CXL和UCIe等。芯片組互連的通用規范允許構建超過最大標線片尺寸的大型片上系統(SoC)封裝。這允許在同一封裝中混合來自不同供應商的組件，并通過使用更小的模具提高制造產量。每個芯片組可以針對特定的設備類型或計算性能/功耗要求使用不同的硅制造工藝。