8月20日，SK海力士宣布，公司與美國弗吉尼亞大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校、南洋理工大學、麻省理工學院及延世大學等機構的研究人員，共同完成CPO（Co-Packaged Optics，共封裝光學）技術路線圖，並已發表於《自然 · 電子學》（Nature Electronics）。

CPO將光引擎進一步靠近處理器，通過縮短電信號傳輸距離，提升帶寬與能效（來源：SK海力士）

該路線圖聚焦高性能計算和AI應用中的光互連技術，重點討論CPO從2D、2.5D中介層集成向3D異質集成演進的技術路徑，並提出面向下一代AI基礎設施的系統架構。

其中，optics-centric architecture（以光為中心的架構）以及Micro LED，是此次SK海力士披露中值得關注的兩個方向。

從“芯片互連”走向“系統互連”
SK海力士指出，目前超大規模AI集群已經連接數千顆GPU和大量HBM堆棧，數據傳輸逐漸成為系統擴展的瓶頸。其援引數據顯示，過去計算吞吐量約每兩年提升3倍，而互連帶寬同期僅提升約1.4倍。

來源：SK海力士

傳統銅電互連隨著傳輸速率和距離增加，會面臨更高的信號損耗、功耗和延遲。CPO則通過將光引擎進一步靠近處理器，縮短高速電信號傳輸距離，再利用光鏈路完成後續數據傳輸。

研究團隊提出，下一代AI基礎設施的目標包括單節點超過100Tb/s帶寬、低於1pJ/bit能耗，以及低於10ns的芯片間延遲。論文同時指出，熱管理、制造能力和標準化仍是商業化需要解決的關鍵問題。

SK海力士提出“以光為中心”的架構
在CPO進一步演進後，SK海力士將光互連的範圍延伸至存儲接口。

據介紹，optics-centric architecture採用光子中介層，通過光鏈路直接連接XPU資源池與存儲資源池，使多個AI加速器能夠共享一個大型內存池。

以光互連為核心的架構概念圖：光子中介層通過光鏈路，直接連接XPU資源池中的計算資源與內存池中的存儲資源（來源：SK海力士）

與傳統封裝架構相比，該方案希望減少處理器與存儲之間受到的物理連接限制，提高數據移動效率，並讓AI基礎設施能夠隨著模型規模擴大更加靈活地擴展。

SK海力士表示，從長遠來看，光互連有望成為未來AI基礎設施的基礎連接技術。公司也將繼續推動memory、先進封裝以及optical compute interconnects協同發展。

值得注意的是，在SK海力士發布的路線圖中，Micro LED也被點名。

SK海力士進一步透露，下一階段將繼續探索超薄光子材料集成，以及基於Micro LED（µLED）的超大規模並行光互連，以進一步提升光互連的能效和並行能力。

盡管現階段Micro LED光互連仍處於技術研發和驗證階段，但隨著AI數據中心對高帶寬、低功耗和高密度互連的需求持續提升，Micro LED作為光源器件的潛在應用正在獲得更多關注。SK海力士此次將其納入下一階段研究方向，也為Micro LED在AI光互連領域的技術探索提供了新的產業關注點。

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