AI 포토닉스 – 미래의 광 인터커넥트 구축

AI 데이터 센터에서 스케일업, 스케일아웃 및 향후 칩 간(chip-to-chip) 사용 사례를 위한 ams OSRAM의 ‘와이드 앤 슬로우(wide-and-slow)’ 아키텍처.

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고밀도 AI 상호 연결을 위한 마이크로어레이 기술

귀사의 데이터 통신 아키텍처는 전력, 발열 및 복잡성을 증가시키지 않으면서도 증가하는 AI 대역폭 수요를 따라잡을 수 있습니까? 구리 케이블과 고속·협대역 광 링크에는 실질적인 한계가 있으므로, 새로운 접근 방식이 필요합니다.
ams OSRAM은 2D 마이크로 이미터 어레이를 기반으로 한 ‘광폭·저속’ 광 인터커넥트를 개발하고 있습니다. 이 아키텍처는 소수의 복잡한 고속 채널을 통해 더 많은 데이터를 전송하는 대신, 더 많은 수의 병렬 저속 채널에 데이터를 분산시킵니다. 그 결과, 비용 및 전력 효율성을 유지하면서 장거리 전송과 낮은 지연 시간을 동시에 제공하는 새로운 광 링크 아키텍처가 탄생했습니다.
이를 어떻게 달성할 수 있을까요? 당사의 ‘AI 포토닉스(AI Photonics)’ 비전은 네 가지 구성 요소를 결합하여 완벽하고 최적화된 포토닉스 엔진을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다:

  • 방출(Emit): 높은 대역폭 밀도를 가진 광 신호를 방출하는 마이크로 이미터 어레이
  • 검출(Detect): 빛을 다시 전기 신호로 변환하고 신호 무결성을 지원하는 마이크로 포토다이오드 어레이 
  • Process: 데이터를 처리·조정하고 디지털 신호로 변환하는 혼합 신호 CMOS IC(AFE 등)
  • 통합(Integrate): 첨단 패키징 기술을 통해 광학 및 전자 소자를 하나로 결합합니다.

HPC 또는 AI 데이터 센터 상호 연결 기술을 개발하고 계신가요? ams OSRAM의 마이크로 이미터, 혼합 신호 IC 및 포토다이오드 전문 기술이 귀사의 차세대 아키텍처를 어떻게 지원할 수 있는지 알아보시려면 당사 팀에 문의해 주십시오.

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통합 광학 기술을 활용하여 보다 효율적인 AI 상호 연결 구조를 구축하세요

전력, 발열 및 시스템 복잡성을 증가시키지 않으면서 대역폭 밀도를 높일 수 있는 방법은 무엇일까요? ams OSRAM은 AI 및 HPC 데이터 센터 연결을 위한 ‘광범위하고 점진적인(wide-and-slow)’ 접근 방식을 모색할 수 있도록 지원합니다. 곧 출시될 당사의 마이크로 이미터 어레이, 마이크로 포토다이오드 어레이 및 혼합 신호 CMOS IC는 통합된 광학 구성 요소로서 상호 연동되도록 설계되었습니다. 이를 통해 스케일업, 스케일아웃 및 칩 간(chip-to-chip) 사용 사례에 적합한 효율적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 링크를 개발할 수 있는 기반을 마련해 드립니다. 광 트랜시버 모듈, 상호 연결 아키텍처 또는 데이터 센터 시스템을 설계하는 경우, ams OSRAM과 협력하여 이러한 기술이 귀사의 요구 사항에 어떻게 부합하는지 평가하고 모델링할 수 있습니다.

광 인터커넥트를 통한 대역폭 밀도 병목 현상 해결

기존의 구리 기반 링크는 대역폭 밀도와 전송 거리 측면에서 한계에 도달하고 있는 반면, 대규모 AI 확장 분야에서는 바로 이러한 성능이 절실히 요구되고 있습니다. 당사의 2D 마이크로 이미터 어레이는 고도의 병렬 광 링크를 구현하여, 훨씬 더 높은 대역폭 밀도를 제공함과 동시에 소형 폼 팩터를 가능하게 합니다.

전력 효율 및 시스템 수준의 성능 향상

고속 발광 소자를 기반으로 하는 고속·협대역 광 링크는 더 엄격한 신호대잡음비(SNR) 요구 사항과 더 많은 에너지 오버헤드를 필요로 합니다. 저속 발광 소자를 다수 병렬로 사용하는 당사의 광대역·저속 아키텍처는 신호 무결성 요구 사항을 완화하고, 전자 회로를 단순화하며, 비트당 에너지 소비를 낮출 수 있게 해줍니다.

낮은 지연 시간 및 지연 시간 지터    

‘와이드 앤 슬로우(wide-and-slow)’ 아키텍처의 주요 장점은 낮은 지연 시간과 최소한의 지연 시간 지터로, 이 두 가지 모두 정밀하게 동기화된 AI 훈련 시스템에 필수적입니다. ‘빠르고 좁은(fast-and-narrow)’ 링크는 복잡한 디지털 신호 처리(DSP)를 사용하여 가변적인 처리 지연 시간과 지터를 유발하는 반면, ‘넓고 느린(wide-and-slow)’ 아키텍처는 처리 단계와 리타이밍 오버헤드 비용을 대폭 줄여, 예측 가능하고 안정적인 패킷 전달 시간을 보장합니다.

중복성과 견고성을 통해 더 높은 신뢰성 확보

단일 이미터 또는 저카운트 아키텍처는 전체 링크를 마비시킬 수 있는 고장에 취약합니다. 2D 마이크로 이미터 어레이가 지닌 고유한 중복성 덕분에 개별 이미터의 성능 저하나 고장이 발생하더라도 지속적인 작동을 보장합니다. 당사의 ‘와이드 앤 슬로우(wide-and-slow)’ 링크에 사용된 소재 시스템은 수십 년간 자동차 및 산업용 애플리케이션에서 신뢰성을 입증해 왔으며, 까다로운 환경에서도 안정적인 작동을 지원합니다.

구리선 대비 더 넓은 커버리지와 유연성 확보

미래의 AI 데이터 센터는 여러 열에 걸쳐 확장되는 대규모 스케일업 패브릭을 기반으로 구축될 것입니다. 이에 따라 AI 인프라 설계자에게 더 큰 유연성을 제공하기 위해 더 넓은 전송 거리가 필요해집니다. 구리 기반 상호 연결 기술이 한계에 도달함에 따라, ams OSRAM의 접근 방식은 전송 거리를 최대 10배까지 늘립니다.

다른 솔루션에 비해 매력적인 총소유비용(TCO)

‘광대역-저속(wide-and-slow)’ 아키텍처는 구리선이나 ‘고속-협대역(fast-and-narrow)’과 같은 솔루션에 비해 매력적인 가치 제안을 제공합니다. 대역폭당 가격(EUR/Gbps)은 구리선과 비슷한 수준이면서도, 전송 거리와 대역폭 측면에서 상당한 이점을 제공합니다. ‘고속-협대역’과 비교할 때 대역폭당 가격은 더 낮을 것으로 예상됩니다.

입증된 고수율, 확장 가능한 생산  

제조 및 패키징 파트너사들은 명확한 공정 범위와 테스트 전략을 바탕으로 높은 수율과 확장 가능한 생산을 요구합니다. ams OSRAM은 마이크로 이미터의 개발 및 대량 생산을 선도하고 있습니다. 그 대표적인 사례로, 2023년부터 자동차 업계에 EVIYOS 제품을 대량으로 공급하고 있습니다.

차세대 아키텍처를 위한 미래 지향적인 플랫폼 

업계는 속도 중심 확장 방식의 물리적·경제적 한계에 다다르고 있습니다. 당사의 접근 방식은 확장 패러다임을 ‘더 빠름’에서 ‘더 많은 병렬 처리’로 전환함으로써, 새롭게 등장하는 치플릿 및 AI 시스템 아키텍처와 조화를 이루는 미래 지향적인 광 인터커넥트 플랫폼을 구축합니다. 또한 이 플랫폼은 레인당 성능뿐만 아니라 어레이 밀도에 따라 확장되므로, 더 길고 지속 가능한 로드맵을 제공합니다.

왜 ams OSRAM을 선택해야 할까요?

차세대 광 인터커넥트를 위한 ‘와이드 앤 슬로우(wide-and-slow)’ 아키텍처의 개척

대규모 AI 확장 분야에서는 전력, 지연 시간, 대역폭 밀도 및 신뢰성을 종합적으로 고려하여 설계된 상호 연결 기술이 필요합니다. ams OSRAM의 ‘와이드 앤 슬로우(wide-and-slow)’ 아키텍처는 고밀도 병렬 광 채널을 통해 데이터를 분산시켜, 대규모 AI 패브릭에 필요한 전송 거리와 예측 가능한 낮은 지연 시간을 제공하면서도 비용 및 전력 효율성을 유지합니다.

모든 포토닉스 엔진 구성 요소를 한곳에 

ams OSRAM은 마이크로 이미터 어레이, 마이크로 포토다이오드 어레이, 혼합 신호 CMOS IC, 광학 부품 및 첨단 패키징 등 포토닉스 엔진의 핵심 구성 요소를 통합합니다. 이러한 통합적인 접근 방식은 방출, 감지, 처리 및 통합의 시스템 수준 최적화를 지원합니다.

반도체, 이미터 및 센서 생산 분야에서 확고한 전문성을 갖춘 글로벌 제조업체인 ams OSRAM은 AI 스케일업 상호 연결에 필요한 초대량 생산 요구 사항을 충족할 수 있는 입지를 갖추고 있습니다. 당사의 품질 관리 방식은 검증된 제조 방법, 자동차 등급의 통합 경험, 그리고 신뢰성, 제조 가능성 및 공급 안정성에 대한 집중을 기반으로 합니다.

 

차세대 AI 데이터센터 연결 기술을 개발하고 계신가요? ams OSRAM 광 인터커넥트 팀에 문의하여 귀사의 요구 사항을 논의하고, 미래의 광 인터커넥트를 공동으로 개발하기 위한 협력 방안을 모색해 보시기 바랍니다. 

 

 

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