
SK海力士20日公布其共同封装光学(CPO)路线图,显示这位南韩科技巨人正逐步从高带宽内存(HBM)供应商进一步转型为AI基础设施的重要参与者。另据韩联社报导,SK海力士劳资双方达初步共识,将为员工调薪6.3%、绩效奖金改四成现金加六成股票。
SK海力士与全球领先的研究人员合作,在自然电子学期刊上发表研究报告,提出以光互连为内核的AI基础设施架构,不仅聚焦处理器与内存之间的高速数据传输,也将视野延伸至机柜及运算Pod层级,试图解决大规模AI集群日益严重的数据流通瓶颈。
随着超大规模AI集群动辄部署数千颗图形处理器(GPU)及大量HBM堆栈,传统铜线传输正面临速度与距离的物理极限。当传输速度持续提高、连接距离拉长,不仅耗电量上升,还会增加延迟与信号设计复杂度,形成所谓「带宽墙」,限制了AI系统的数据传输。
在此背景下,CPO被视为突破这项瓶颈的关键技术,其内核概念是将光收发器直接集成至处理器封装内,缩短高速电气信号传输路径,再利用光链路进行较长距离的数据传输。
SK海力士指出,长远来看,CPO可将光互连直接延伸至内存接口,以突破传统封装的物理限制。该公司提出的光学中心架构是利用光子中介层直接连接内存与处理器,借以提升整体系统数据传输效率。这个架构也可以让多个AI加速器共享一个大型内存池,使数据能更弹性在不同运算单元间移动。面对AI模型朝更大、更复杂的方向发展,这种设计可望改善系统扩充能力,并提高整体运算效率。
SK海力士的研究也为下一代AI基础设施设置了清晰的目标,包括单节点带宽超过100Tb/s、能源效率低于每bit 1pJ,以及芯片间的延迟低于10奈秒。这张技术路线图涵盖2D封装、2.5D中介层及3D异质集成,并且大略说明了在商业化过程中将面临的各项技术挑战。
与SK海力士共同主持研究的美国维吉尼亚大学教授李奎相(Kyusang Lee,音译)指出,光互连可望成为下一代AI基础设施的内核连接技术,而且相关技术已逐渐走出实验室,进入初期商业化阶段。
SK海力士AI基础设施团队主管洪承勋(Seunghoon Hong,音译)表示,这也意味着内存厂商的角色正在改变,不再只是提供HBM等零组件,而是进一步参与客户整体系统性能提升。
这代表SK海力士不再只聚焦HBM等内存零组件供应,而是进一步参与AI系统架构设计与性能优化,朝AI基础设施关键参与者转型。 因为数千颗GPU与大量HBM堆栈会让传统铜线面临速度、距离与耗电限制,造成带宽墙;CPO可缩短电气信号路径,再以光链路传输,提升效率。 其目标包括单节点带宽超过100Tb/s、能源效率低于每bit 1pJ、芯片间延迟低于10奈秒,技术方向则涵盖2D、2.5D与3D异质集成。精华 FAQ

