光子学利用光速实现快速、低功耗、高容量的数据传输。在多芯片系统中，需要在不同组件之间快速移动大量数据。考虑到这一点，利用光的优势是减轻散热和能耗问题的一种方法，同时提供快速的数据传输。简而言之，对于高性能计算和人工智能/机器学习等带宽密集型设计，铜互连会消耗过多的功率预算。通过克服传统电子电路的一些局限性，光子IC非常适合这一领域。
传统上，光纤连接用于传统数据中心的机架之间。然而，随着铜缆在更高带宽设计方面耗尽动力，使用光纤连接的趋势越来越短。到目前为止，光学 I/O 已在交换机、CPU 和 GPU 等核心芯片中得到展示，而该技术正在探索用于光学中介层和晶粒到晶粒互连。几年前，光学元件还不是多芯片系统讨论的一部分，而今天，光学元件已成为对话的一部分。
由于光的特性，光子学可以实现、扩展和增加数据传输。其结果正是计算密集型应用程序所需要的：增加带宽和速度，同时降低延迟和功耗。在高性能应用中，由于铜互连的带宽限制和功率劣势，使用铜互连的成本越来越高。
计算密集型 HPC 应用的单片 SoC 在功能扩展和良率方面的局限性正在推动向多芯片系统的转变。多芯片系统可以采用分解方法的形式，与单片芯片相比，将大型芯片划分为较小的芯片，以获得更好的系统良率和成本。或者，它们可以由来自不同工艺技术的模具组成，组装以实现最佳的系统功能和性能。不同的芯片水平互连或堆叠在 2.5D 或 3D 封装内。无论采用何种方法，与大型单片 SoC 相比，这些复杂、相互依赖的系统都能提供更高的带宽、超短延迟、能效和尺寸优势。
将硅光子学与电气元件结合在一起的光学 I/O 小芯片可以在多芯片系统中提供更高的性能，而不会对人工智能和其他下一代工作负载造成功耗损失。未来，我们可以看到光学互连支持多芯片系统中芯片之间的短距离，使组件能够更紧密地放置在一起以获得更高的密度。与目前常用的硅中介层相比，光互连可以支持更低的能耗和更高的性能，数据量可达 TB 级及以上。随着组件之间的距离不断缩小，可以使用带有小硅小芯片的有机中介层来驱动电信号。如果这些小芯片是由光学元件制成的呢?光链路以及更高性能的电气链路可以满足对更高芯片密度和带宽的持续需求。
有两个关键应用正在研究或开发中，它们将光子学与多芯片系统结合在一起：用于 CPU/GPU 系统的光学 I/O 和用于高带宽存储器的光学 I/O。自己构建收发器的技术开始转向硅光子学。例如，我们看到硅中的高速收发器驱动光连接。如果可以使用光链路来分解数据中心的计算，以极小的延迟提供高速，那么这些应用程序中的连接数量也可以减少。
随着数据中心的不断发展，光学小芯片和 I/O 越来越靠近硅 ASIC 的趋势仍在继续。考虑到这一轨迹，我们最终可以看到这些组件堆叠在3D封装内，以提供更大的密度和能效优势。未来，可插拔收发器可能会让位于将电气和光子芯片结合在一起的共封装光学器件，以提高带宽容量和功耗。作为多芯片系统的一部分，共封装光学器件提供了更强大的解决方案，以平衡带宽、密度和能效需求。
随着激光驱动光子学电路，“光电源”的集成成为一个关键挑战。人们担心热量、可靠性、可维护性和成本需要应对。集成激光器在缓解这些问题方面显示出优势。OpenLight 拥有一个集成了激光器的开放式硅光子学平台，可简化将硅光子学集成到芯片设计中的过程。
设计和验证包含光子电路的多芯片系统面临着独特的挑战。传统的芯片设计流程必须进行调整，以考虑从架构探索到签核和制造的相互依赖关系。对于任何包含共封装光学器件的设计，光学元件和电气元件必须一起仿真，而不是孤立仿真。Synopsys 可以帮助应对这些挑战。Synopsys 多芯片系统解决方案包括 EDA 和 IP，可实现早期架构探索、快速软件开发和系统验证、高效的芯片/封装协同设计、强大而安全的芯片到芯片连接，以及增强的制造和可靠性。Synopsys 光子解决方案为光子系统、器件和 IC 提供无缝的设计流程。凭借我们团队的专业知识和工具流程，我们为光信号和光子电路的仿真、实现和验证提供了全面的多芯片/多域解决方案。
展望未来，如果没有光子学或多芯片系统，很难想象半导体的未来。随着我们的世界变得越来越智能和互联，带宽需求只会继续上升。通过光子学和多芯片系统等突破极限的创新，工程师们正在为新的创新奠定基础，这些创新必将改变我们的生活、工作和娱乐方式。
