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          騰訊封建勝:高性能計算方興未艾,硅基光電子如火如荼

          1月12日消息(九九)在日前舉行的2023中國光通信高質量發展論壇 - 硅光技術研討會上,騰訊光網絡架構師封建勝表示,硅光技術一直在以自身獨特的節奏發展,各種應用也讓人眼花繚亂,但好消息是硅光商業化的路徑越來越清晰,可謂“亂花漸欲迷人眼,淺草才能沒馬蹄。”

          封建勝介紹,騰訊從社交軟件開始發展,從QQ到微信為越來越多的人提供便捷的通訊工具。截至2022年第三季度,微信月活躍賬戶數達到13億,小程序日活躍賬戶數達到6億,視頻號日活躍賬戶達到5億,目前還在繼續增長中。在這些業務背后是騰訊龐大的數據中心在支持,騰訊數據中心分布在全球26個物理地區,包括70個可用區,國內加速節點超過2000個,海外加速節點超過800個。

          數據中心是一個復雜的數字經濟基礎設施,核心是服務器與網絡。目前騰訊在全球有接近200萬服務器,數據存儲規模超過EB級別,全球加速節點超過2800個,帶寬儲備達到200T。服務器與用戶之間的連接便是光通訊網絡,數據中心內部的光網絡主要由網卡、交換機和光模塊等硬件組成,目前騰訊的網卡端口速率達2×50G、2×100G, 2×200G的網卡芯片正在開發中;TOR交換機交換容量為8T,核心交換機容量達25.6T;對應的光模塊有200G 1分2線纜,200G QSFP56封裝的SR4光模塊,以及200G QSFP56封裝的FR4光模塊。

          封建勝指出,在騰訊微信、小程序、視頻號等業務的背后,人工智能(AI)和機器學習(ML)等新技術發揮著越來越重要的作用。當前視頻號的推薦越來越精準,這背后就是AI和ML在推動。

          封建勝進一步指出,利用算法代替人工進行分級,推薦效率和精準性都得到了很大提升,但也面臨著新的問題:滯后的硬件算力和滯后的網絡帶寬。最近10年,AI訓練模型對算力的需求中,機器視覺、自然語言處理的增長速度為每兩年15倍;Transformer大模型的增長速度更是達到每兩年750倍,遠遠超過摩爾定律的每兩年兩倍。這意味著硬件的算力跟不上訓練模型的需求。

          不僅如此,存儲和互聯的速率增長速度更加緩慢。硬件算力在20年內增長了9萬倍,內存總線,例如DRAM 20年內增長僅30倍,互聯帶寬在20年內也僅增長30倍,都遠遠低于硬件算力的增長。

          封建勝表示,互聯帶寬和硬件算力之間的鴻溝越來越大,是困境、是挑戰,更是機遇。封建勝認為,高性能計算是未來光通訊的重要增量場景。在過去的一年中,騰訊研發了第一臺25.6T CPO交換機,在端口密度、功耗、延遲等方面都有收益,為高性能計算網絡的建設奠定了基礎。更進一步,硅光將光電轉化部件移動到主要的電芯片近端,利用光I/O代替電I/O,實現互連帶寬的快速增加,可能突破Memory Wall,“這個技術方向是我們非??春玫?。”

          在未來,騰訊將探索硅光在數據中心的更多應用,400G BR4或800G BR8規格是騰訊目前正在摸索的一個方向。

          硅光在數據中心的另一應用場景,就是當前主流計算技術消耗了太多能量,能效低。2016年AlphaGo橫空出世,全世界都在感慨人工智能、機器學習的強大,但卻忽略了背后的能效比較。AlphaGo的功耗是150千瓦,而人腦的功耗約為20瓦,兩者相差超7000倍。其根本原因在于,主流計算機采用的是馮·諾伊曼架構,存在馮·諾伊曼瓶頸。

          最近幾年很多初創公司在開發近程計算芯片,積極探索如何解決這一瓶頸。封建勝認為,最好的解決方案是存在一體,相比于電存算一體,光存算一體同樣值得探索和研究。光計算具有高帶寬、信息吞吐量大的特點,國內外也有不少初創公司在開發相關產品,但是數據還是存儲在電學領域,需要大量的光電、電光轉換,“或許當光學憶阻器成熟的時候,硅光在光計算上可以發揮其全部優勢。”封建勝說。

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          承受不住他的巨大尺寸

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