SKハイニックスは、高帯域幅メモリ（HBM）を超え、AIデータセンターのシステム間データボトルネックを狙った次世代光インターコネクト技術を提案した。数千のGPUとHBMが接続される超大型AIインフラにおいて、チップとラック、ポッド単位のデータ転送を光通信に切り替えることが核心である。
SKハイニックスによると、同社はグローバルな研究チームと共同研究したCPO（Co-Packaged Optics）技術に関する論文を国際学術誌『ネイチャーエレクトロニクス』に掲載した。SKハイニックスとバージニア大学、イリノイ大学、南洋理工大学、MIT、延世大学の研究者が参加した。
CPOは、光送受信器をプロセッサーと同じパッケージに集積する技術である。従来の銅ベースの電気接続は、データ転送距離と速度が増すにつれて信号損失と電力消費が増大する。CPOはプロセッサー周辺に光エンジンを配置し、高速電気信号の移動距離を短縮し、残りの区間を光で接続する。
AI演算性能が急速に向上する中で、システム間データ移動が新たなボトルネックとして浮上している。論文では、演算性能が2年ごとに約3倍増加する一方で、インターコネクト帯域幅は同期間に1.4倍にとどまると指摘している。
SKハイニックスは最近、HBMを超えてAIデータセンターの電力、パッケージング、接続技術まで事業領域を広げ、システム単位のAIインフラ競争に対応している。
研究者たちは、CPOの発展方向を2Dパッケージングから2.5Dインターポーザーおよび3D異種集積へと拡張する技術経路として示した。商用化に向けた技術課題も整理された。次世代AIインフラの技術目標として、ノード当たり100Tbps以上の帯域幅、1pJ/bit未満のエネルギー消費、10ns未満のチップ間遅延時間が提示された。
長期的には、光接続範囲をメモリまで拡大する方策も示された。光インターポーザーを通じて演算資源とメモリ資源を直接接続する『オプティクス中心アーキテクチャ』が核心である。複数のアクセラレーターが大規模メモリプールを共有する構造を実現すれば、AIモデルの大規模化に対応できるという構想である。
今回の論文は、CPOを単一部品技術ではなく、メモリとプロセッサー、光素子とパッケージを共に設計するシステム技術として定義した点で意義がある。SKハイニックスがHBM中心のメモリ競争からAIインフラ全体へと技術領域を拡大していることも示している。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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