La fotónica de silicio y la tecnología CPO impulsarán las fábricas de IA

La tecnología CPO podría reducir el consumo energético en un 65% frente al método Pluggable convencional, según los resultados de las pruebas de Meta presentados en la ECOC 2025 para optimizar la transferencia de datos en sistemas de inteligencia artificial.

En la era de la inteligencia artificial, la competitividad de los semiconductores no se limita únicamente a la velocidad de cálculo de los chips de procesamiento individuales. El factor determinante para el rendimiento de una fábrica de IA (AI Factory) es dónde se ubican los datos, qué ruta siguen y si llegan sin retrasos. Por mucho que la capacidad de cálculo de una GPU sea excepcional, si los canales que transportan los datos se bloquean, todo el sistema entrará en un estado de espera.

El profesor Kim Yeong-hyeon, de la Facultad de Ingeniería de Semiconductores de Próxima Generación de Hanyang University ERICA, señaló los cuellos de botella de datos en las fábricas de IA y propuso la fotónica de silicio y la óptica empaquetada conjuntamente (CPO, Co-Packaged Optics) como las tecnologías de próxima generación para resolver este problema. Su análisis indica que, aunque aumente el número de GPUs, el rendimiento de la IA no sube tanto como se espera debido al problema del "ancho de la carretera", es decir, la eficiencia en la transferencia de datos.

Los límites del cableado de cobre y la "autopista de luz" de la fotónica de silicio

Hasta ahora, la conexión entre semiconductores ha dependido principalmente de la transmisión de señales eléctricas a través de cableado de cobre. Aunque el cobre es eficiente para transmitir señales en distancias cortas, presenta debilidades críticas a medida que la velocidad de transferencia aumenta y la distancia se prolonga, ya que las señales eléctricas se debilitan o causan interferencias al pasar por los cables de cobre. Para corregir esto, es necesario utilizar un Repeater para amplificar la señal, un proceso que consume energía adicional y agrava el problema del calor.

Para reducir esta carga de energía y calor, la tecnología de conexión óptica está ganando atención. Mediante la tecnología de multiplexación por división de longitud de onda (WDM), que permite enviar simultáneamente diferentes longitudes de onda de luz a través de fibras ópticas, se puede aumentar drásticamente la capacidad de transmisión. La fotónica de silicio es la tecnología que implementa estas técnicas ópticas sobre un pequeño chip semiconductor. Utilizando procesos de fabricación de semiconductores de precisión, se crean "guías de onda ópticas" dentro del chip, integrando moduladores que convierten datos eléctricos en luz y detectores ópticos que leen la luz como señales eléctricas.

Sin embargo, dado que el silicio tiene propiedades desfavorables para generar luz directamente, se combina con métodos de fuente de luz láser externa (ELS) que utilizan semiconductores compuestos como el arseniuro de indio (InP) para aumentar la eficiencia. Esto también resulta ventajoso para el mantenimiento, ya que permite separar el chip electrónico, que genera mucho calor, del láser.

La tecnología CPO, que coloca el motor óptico junto al chip conmutador

A medida que la tecnología de conexión óptica se extiende desde los tramos largos de los centros de datos hasta los tramos cortos dentro de los chips, la tecnología CPO (Co-Packaged Optics) está surgiendo como una técnica fundamental. Anteriormente, el chip conmutador (ASIC) y el módulo óptico estaban separados, obligando a la señal eléctrica a viajar a lo largo de la placa, pero la tecnología CPO coloca el motor óptico justo al lado del chip conmutador en un único sustrato de empaquetado.

Esto es similar a trasladar una fábrica y un terminal logístico al mismo terreno para minimizar la distancia de movimiento. Al acortar la distancia que recorre la señal eléctrica, mejora la calidad de la señal y se puede reducir significativamente el consumo de energía utilizado para corregir las señales eléctricas de alta velocidad. Como resultado, aumenta la densidad de ancho de banda, permitiendo procesar más datos en un área limitada.

Las grandes empresas tecnológicas globales ya están acelerando la comercialización de esta tecnología. Meta presentó los resultados de la evaluación de su sistema de conmutación CPO en la Conferencia Europea de Comunicaciones Ópticas (ECOC) de 2025. Según los resultados de las pruebas de Meta, el consumo de energía de la conexión óptica mediante el método CPO resultó ser aproximadamente un 65% inferior al método Pluggable convencional, y se confirmó la estabilidad de la conexión tras un funcionamiento prolongado.

La combinación de HBM y CPO: una estructura híbrida que completa la fábrica de IA

La tecnología CPO tiene un papel diferente pero complementario al de la memoria de alto ancho de banda (HBM), que suministra datos directamente al lado de la GPU. Mientras que la HBM suministra datos a través de canales eléctricos amplios a una distancia muy corta de la GPU, la CPO maximiza la eficiencia del segmento de red que conecta múltiples sistemas de GPU. Por muy rápida que sea la HBM, si la red de comunicación entre las GPUs se bloquea, el rendimiento general inevitablemente disminuirá.

Se espera que los futuros sistemas de IA evolucionen hacia el uso de diversos métodos de conexión óptica combinados según el rendimiento y la eficiencia energética. Entre ellos destacan la tecnología LPO (Linear Pluggable Optics), que ahorra energía al omitir el dispositivo de corrección de distorsión de señal (DSP), y la tecnología NPO (Near-Packaged Optics), que sitúa el motor óptico cerca del chip.

En última instancia, la competitividad de la IA en el futuro no dependerá de la velocidad de cálculo de una sola GPU, sino de qué tan estrechamente se combinen la GPU, la memoria (HBM) y la red (CPO) para crear un "flujo de datos sin esperas". El profesor Kim Yeong-hyeon enfatizó que la fábrica de IA más potente será aquella que posea una estructura donde numerosas GPUs y memorias trabajen juntas sin tener que esperarse entre sí.

Fuente: news.skhynix.co.kr