AI驱动的设计应用
Synopsys 产品营销经理 Manu Verma
随着人工智能(AI)和边缘计算等技术的出现,超大规模数据中心正经历一个范式转变。诸如 AI 赋能的物联网边缘应用的 5G、视频流的海量数据以及全自动驾驶汽车的 Zettabytes 级数据等趋势,要求超大规模数据中心能够支持呈指数级增长的数据量和分布式低延迟处理。此外,在超大规模数据中心内,硬件加速器和深度学习功能的集成正在以更高的功率消耗来获取更高的带宽。所有这些都产生了对 SerDes 新架构的需求,该架构可以提供更高的吞吐量和更低的功耗,同时降低整体系统成本。
本文重点介绍了 112G SerDes IP 的优点,该 IP 实现了模拟和数字架构来提供最大性能,并可在 400G/800G 超大规模数据中心片上系统 (SOC) 中集成。
根据 Cisco 全球云指数测算,超规模数据中心将迅速增长,到 2021 年,所有运行中的数据中心中的 53% 左右将是超大规模数据中心。如此大的网络流量要求将带宽提高到 400G,这由 112G 以太网 PHY 来实现,它现在已经成为使用铜缆或光缆进行短距离或长距离配置的首选互连方式。在过去六年中,以太网速度已经从 25G/50G 增长到如今的 400G,并有望很快达到 800G。作为超大规模数据中心不可或缺的一部分,交换机支持的带宽从 12.8 太字节每秒 (Tb/s) 增长到如今的 25.6Tb/s,并有望在未来几年达到 51.2Tb/s。随着交换机速度提升到 51.2Tb/s,它们将需要 512 个 SerDes 通道,每个通道以 100Gb/s 速度运行。这将是甚短距离 (VSR)、中距离 (MR) 和长距离 (LR) SerDes 的组合。因此,为了满足系统需求,112G SerDes 需要在 VSR、MR 和 LR 接口上提供优化的性能。如图 1 所示,超大规模数据中心正在不断发展,以应对不断增长的以太网速度和交换机带宽以及模块类型的变化。
图 1:超大规模数据中心架构正在进化来处理更高的数据速率和带宽
在超大规模数据中心内,SerDes 的实际操作要求非常高,并且在极具挑战性的条件下(例如:大量的信道插入损耗、极端的温度循环、具有不同的轨迹长度和不连续点的不同类型的封装等)也需要保持稳定性能。因此,仅满足干扰容忍度 (ITOL) 和抖动容忍度 (JTOL) 要求是不够的。
一个具有模拟和数字模块恰当组合的 112G SerDes PHY 架构是最优化的实现,可提供最佳性能、最低功耗和最小面积。例如,模拟模块可以帮助数字模块进行信号预调节,从而减轻 DSP 的负担,显著降低功耗并提供稳定的误码率 (BER) 性能。同样,数字模块可以帮助模拟模块补偿线性度和工艺、电压、温度变化导致的其他模拟损伤。
除了功耗、性能和面积之外,112 SerDes IP 还可以提供更多基本功能。它们包括自适应调整和温度跟踪,可进一步优化真实场景中的性能。
模拟性能随温度变化而变化。对于需要在很宽的温度范围内运行的应用,高速串行链路不需要重新启动或重新适应就可以一直运行,得益于链路接收器包含连续的自适应均衡以补偿由于温度变化导致的通道参数的变化。以下是确保 112G 在温度变化范围内保持最佳性能的一些功能:
图 2:全范围温度跟踪
数据流量的指数级增长要求超大规模数据中心支持通过 112G SerDes IP 实现更高带宽,112G SerDes 正在成为首选的互连方式。112G SerDes 需要均衡的模拟和数字架构,以确保优化信号损耗、串扰、更高吞吐量和更低功耗等性能。模拟和数字模块与合适的校准和自适应算法相结合,提供了适合各种工艺、电压和温度的最佳性能。
Synopsys DesignWare® 112G 以太网 PHY IP 采用先进的 FinFET 工艺(包括 5 纳米),具有 ADC 和 DSP 架构,支持功耗调整技术,在低损耗信道中可显著降低功耗。通过 PHY 的优化布局,可以在 DIE 的 4 个边缘堆叠和放置,最大限度地提高整个芯片的带宽。其独特的架构支持独立的每通道数据速率,以实现最大的灵活性。最近,采用 5 纳米工艺的 DesignWare 112G 以太网 PHY IP 的硅验证在大于 40dB 的信道中显示了零 BER 后向纠错,同时提供低于 5 皮焦耳/位 (pJ/bit) 的功率效率。