主要观点总结
本文主要讨论了关于人工智能集群中光器件的特殊要求及相关的技术进展。包括GPU性能的提升、光器件技术的比较与发展，如LRO、LPO、CPO等，以及一些公司和研究人员的观点和预测。同时，也涉及硬件故障对人工智能集群运行的影响和可靠性问题。
关键观点总结
关键观点1: GPU性能预期大幅提高
基于CMOS等技术进步，预计从2022年到2028年，GPU性能将提高100倍。
关键观点2: 光器件技术竞赛
LRO和LPO技术提供提高能效的途径，但还需解决诸多技术挑战，如散热、可靠性等。
关键观点3: 行业巨头布局新技术
英伟达、字节跳动等公司积极布局新技术，进行模块测试并优化设计方案。
关键观点4: 硬件故障对人工智能集群的影响
单个GPU或网络链接故障可使整个集群效率降低，影响人工智能集群的运行。
关键观点5: 提高可靠性的探索
业界正在探索提高可靠性的方法，包括优化光电设计、使用更集成的解决方案等。
文章预览
国际光电委员会（IPEC）致力于促进关于人工智能集群新一代光互连的行业讨论。最近一次的网络研讨会的主题是“AI集群中光器件的特殊要求”。光通信市场研究机构LightCounting对这一次研讨会的亮点内容进行了提炼。 Arista联合创始人Andy
Bechtolsheim对GPU性能进行了预测。如下图所示，利用CMOS、基板/封装方法、芯片架构和更好的冷却技术的进步，从2022年到2028年，GPU性能预计将提高100倍。 Andy Bechtolsheim的时间线一如既往的非常激进，所有这些新技术的量产可能需要十年时间。最近有关英伟达/台积电用于封装Blackwell
GPU的新CoWoS技术问题的传言说明了将新技术转化为大规模生产是多么具有挑战性。 管理这些超大型芯片组件的散热是众多问题中的一个。人工智能集群中使用的所有技术都必须制定提高能效的路线图。CMOS确实有一个在5年内从5nm发展到3nm和2n
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