SK 海力士于 8 月 20 日宣布，已在国际学术期刊《自然·电子学》发表有关下一代 AI 基础设施关键技术 CPO 的研究论文，提出面向未来 AI 系统的技术发展方向。CPO 即共封装光学，通过以光信号替代传统电信号连接半导体芯片，能提升数据传输速度和能效。
SK 海力士表示，随着由数千个 GPU 和高带宽内存 HBM 组成的超大规模集群不断出现，计算性能正快速提升，但系统间带宽增长相对有限，数据移动受限所带来的“带宽瓶颈”已成为 AI 领域的重要课题。此次论文提出，除了持续推进 HBM 创新外，还可通过以光连接内存与处理器的光互连技术，缓解数据移动中的瓶颈问题。
SK 海力士提出的光互连技术将成为 AI 基础设施的关键
资料显示，互连技术是指在芯片内部、芯片之间以及系统之间实现数据和信号传输的电路与网络技术。研究团队在论文中进一步提出一种以光为中心的架构思路，即借助光学中介层，将计算资源池与内存资源池直接以光信号连接，从而提升系统级数据交换能力。
此次研究由 SK 海力士 AI 基础设施团队负责人洪承勋与美国弗吉尼亚大学电气与计算机工程系教授李圭相共同参与，合作机构还包括美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、麻省理工学院、南洋理工大学以及延世大学等。研究团队称，论文不仅关注 HBM 这一单一产品，还系统梳理了内存、封装与光互连技术未来如何融合演进的路线图。
李圭相表示，即使计算芯片性能持续提升，如果芯片之间的数据移动能力无法同步增强，系统整体性能也难以提高。在铜互连逐渐接近物理极限的背景下，以光传输数据被视为更可行的扩展路径。他同时指出，未来的关键在于将内存器件、控制器、光器件和封装作为一个整体进行协同设计。