AI時代のデータ通信イノベーション

Coherentが次世代データセンターの人工知能と機械学習のイノベーションをどのように推進しているかをご覧ください。

Julie Sheridan Eng博士

最高技術責任者

 

2023年6月23日、Coherent

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トランシーバーの世界では、変化こそが唯一の不変のものであり、私たちは人工知能の進歩による変化の初期段階にいます。

私はFinisar/II-VI/Coherentに入社してちょうど20年になります。ご存知の方も多いと思いますが、Finisar(現Coherent)はプラガブルトランシーバーのパイオニアで、Finisarという名前はトランシーバーとほぼ同義語になりました。

通信ネットワークからエンタープライズデータセンター、Web 2.0ハイパースケーラーに至るまで、主要な市場推進要因の進化的かつ革命的な変化により、過去20年間で多くのことが変化しました。

現在、私たちはもう一つの大きな市場の変化に立ち会っています。すなわち、人工知能(AI)と機械学習(ML)の飛躍的な成長です。これらのアプリケーションは、光トランシーバーの物語における次の章を定義するでしょう。この章は、私たちCoherentがすでに書き始めているものです。

この物語は重要です。トランシーバーは、私たちが暮らす現代社会にとって、目に見えないとはいえ不可欠な役割を担っているからです。私たちが気づいているかどうかにかかわらず、私たちのほとんどは日常的に光ファイバーネットワークとトランシーバーを使用しています。

簡単な例として、検索エンジンを使ってみましょう。検索クエリを入力してから結果が返ってくるまでの間に何が起こっているか考えたことがありますか。平均的な検索クエリは、データセンターまで光ファイバーネットワークを通って何百マイルも移動し、戻ってきます。データセンター内では、1つの検索クエリが何百台ものコンピューターを使って答えを検索します。これらのコンピューターは光ファイバーを使ってネットワーク化されています。光トランシーバーは、電気信号を光信号に変換し、また戻すという重要な機能を果たします。つまり、今日検索を行う場合、光ファイバーネットワークを使用し、その信号はCoherentのトランシーバーを経由している可能性が非常に高いのです。

 

AIイノベーションにネットワークイノベーションが必要な理由

まず、市場について少し考えてみましょう。

ほとんどの人がOpenAIのChatGPT、GoogleのBard、MicrosoftのBingについて読んだり使ったりしたことがあると思います。実際、OpenAIのChatGPTは史上最も急成長したアプリと呼ばれ、わずか2か月でユーザー数が1億人に達しました。

しかし、これがトランシーバーと何の関係があるのか疑問に思われるかもしれません。

AIは、数十億のパラメーターを含む可能性がある既存のデータセットでトレーニングする必要があります。そのためには、何万ものプロセッサーに分散された膨大な計算能力が必要です。こうした新たな要件に対応するため、データセンターではAIやMLに特化したサーバーやネットワーク機器のアーキテクチャを根本的に見直し、追加しています。

ネットワークのフロントエンド(レベル1)は、リーフ/トップ・オブ・ラック(ToR)スイッチに接続されたスパインスイッチという従来のアーキテクチャのままです。AI/MLサーバーと高速化されたコンピュートデバイスで構成されるネットワークの新しい高速化コンピュート部分(レベル0またはバックエンド)は、従来のコンピュートおよびストレージとともに従来のネットワークに追加されています。このネットワークでは、トランシーバーを含む光インターコネクトがすべてのレベルで使用されています。 

 

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図1: AI/MLサーバーとその接続ファブリックは、従来のコンピュートサーバーやストレージサーバーの接続性と並んで、データセンター内の光リンク数を増加させます。

 

トランシーバーの速度はネットワークのパフォーマンスにとって非常に重要です。AIやMLに対応するためのネットワークの変化により、私たちや業界の他の人々は、これまで以上に速いペースでより高速なトランシーバーを導入する必要に迫られています。わずか20年前、光トランシーバーの最高データレートは10 Gでした。今日、Coherentのデータ通信事業の収益の50%以上は、200 G以上のデータレートのトランシーバーによるものです。AI/ML採用の拡大に伴う需要に後押しされ、800 Gトランシーバーが量産出荷されており、今後数年のうちに最初の1.6 Tトランシーバーが出荷されると予想しています。5年後には、800 Gと1.6 Tのデータ通信トランシーバーの市場機会は、AIとMLに大きく後押しされ、他のすべての種類のデータ通信トランシーバーを合わせたよりも大きくなると予想されます。

Coherentでは、AIとMLが設定する要件に適合するトランシーバーの完全なポートフォリオをすでに用意しています。これらのトランシーバはプロトコルに依存しません。つまり、同じトランシーバハードウェアで、イーサネットやInfiniBandだけでなく、NVIDIAのNVLinkのようなAIやML向けの独自プロトコルにも対応できます。Coherentは、これらのトランシーバーとそのコア技術のエキスパートとして広く認められています。

 

垂直統合 → 高速イノベーション → より高速なトランシーバー

このニーズを満たすためにトランシーバーの速度を上げるには、非常に速いペースで技術革新を進める必要がありました。どうすればいいのでしょうか?

当社は長年にわたり、独自の水準の垂直統合を実現する戦略的投資を行ってきました。トランシーバーを社内で設計・製造するだけでなく、レーザディテクター受動光学系など、多くのコンポーネントを設計・製造しています。新しいコンポーネントを必要とする新しいトランシーバーを設計する場合、当社はそのコンポーネントを評価の高い開発パートナーから調達するか、社内で設計および製造します。ビジネスケース、市場投入までの時間、戦略的考慮事項に基づいて、何を社内で開発するか、また何をサプライヤーと開発するかを決定しています。

 

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図2: Coherentは、トランシーバー用の多くの部品を社内で開発しています。 上: Coherentが開発した集積回路。

 

最先端のデータ通信技術で世界を繋ぐ

CTOとして、また15年にわたりデータ通信トランシーバーエンジニアリングのリーダーを務めてきた立場から、当社が垂直統合、特に最先端のレーザ技術を駆使して、市場がますます求めている800 Gおよび1.6 Tトランシーバーをどのように製造しているか、その詳細を説明させていただきます。

800 Gおよび1.6 Tトランシーバーには、100 G/レーンおよび200 G/レーンのレーザが必要です。使用するレーザの種類は、データレートとファイバーリンクの長さによって決まります。一般的に、ネットワークのAI/MLファブリック部分(レベル0)の相互接続は50 m未満、ToRスイッチとスパインスイッチ(レベル1)を接続する相互接続は最大500 m、スイッチとルーターまたはルーターとルーター(テレコムアクセス)を接続する相互接続は2~10 kmです。これらの距離と用途には、それぞれ異なるレーザ技術が最適です。

 

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図3: カリフォルニア州フリーモントにあるCoherentトランシーバー研究・開発ラボ

 

レベル0相互接続とレベル1相互接続のサブセットを含む100 m未満のリンク距離には、垂直共振器面発光レーザ(VCSEL)が使用されます。これらは当社のガリウムヒ素(GaAs)技術プラットフォームに基づいています。VCSELは一般的に最も低コストで低消費電力のソリューションであり、100 m未満の接続に最適なレーザです。AI/ML用途向けのVCSELベースのトランシーバーには大きな需要があります。 

Coherentは、米国と欧州に複数の6インチGaAs VCSELの工場を持っています。当社は、データ通信および民生用の両方にVCSELを出荷している、世界で最も生産量の多いVCSELメーカーの1つです。当社の100 G/レーンVCSELは、400 Gおよび800 Gトランシーバーをサポートするために生産されています。200G/レーンのVCSELに取り組んでいますが、これにはVCSELデバイスの設計と製造に大きな変更が必要になります。

 

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図4: 6インチのガリウムヒ素ウエハ上に製造される高速VCSEL。

 

VCSELでは対応できない距離のレベル1スイッチングや、電気通信アクセスには、シングルモードデバイスが使用されます。これらのデバイスはリン化インジウム(InP)材料で作られており、Coherentは、米国と欧州に複数のInPの工場を持っています。当社のInP技術プラットフォームは、過去20年間に2億台以上のデータ通信用レーザがフィールドで展開され、大規模な現場で実証された業界でも数少ないものです。当社のレーザは、世界中のほぼすべてのネットワークOEMとweb2.0によって認定され、導入されています。その深い経験を活かして、シングルモード800 Gおよび1.6 Tトランシーバーをサポートするレーザを開発しています。

レベル1リンクの距離が100mを超える場合は、シリコンフォトニクスベースのトランシーバーを使用することができます。すべてのシリコンフォトニクス製品は、光を生成するためにInP連続波(CW)レーザを必要とします。当社はこれらのレーザを市販しており、2022年9月の欧州光通信会議(ECOC)でデモを行ったシリコンフォトニクスベースの800 G-DR8トランシーバーなど、当社独自のトランシーバー設計にも活用する予定です。

100 mを超えるレベル1リンクや電気通信アクセス(2~10 km)では、電気吸収変調レーザ(EML)が使用されます。当社は、2022年のECOCでもデモを行ったEMLベースの800G DR8トランシーバーなど、400 Gおよび800 Gトランシーバーをサポートする100 G/レーンのEMLを製造しています。これは、2022年のECOCでもデモを行いました。またECOCでは、200 G/レーンのEMLを発表し、Lightwave Innovation Reviews Award(ライトウェーブイノベーションレビュー賞)を受賞しました。

当社が200 G/レーンのトランシーバーに期待しているように、10 kmの到達距離を達成することは、EMLであっても重要な課題です。そのような用途のために、DFB-MZ(Distributed Feedback Laser with Mach Zehnderの略)と呼ばれる当社の画期的な最新レーザ技術に注目しています。これは、InPマッハツェンダー変調器とモノリシックに統合されたInP CWレーザです。このレーザ技術により、到達距離最大10 kmの1.6 Tトランシーバーが可能になります。これはレーンあたり200 Gとなる、最先端のレーザ技術です。

 

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図5: Coherentは、OFC 2023において、200G PAM4モノリシック集積分布帰還型レーザマッハツェンダー変調器技術のデモを行いました。

 

当社の約束:AI時代のイノベーションの原動力

AIの時代が到来していることは間違いありません。実際、私たちはすでにその段階に入っています。Coherentは、イノベーションリーダーとして、画期的な技術を通じてお客様に未来を定義する力を提供することをお約束します。

20年以上にわたるデータ通信トランシーバーのリーダーとして、当社は今後も技術革新を続け、テクノロジーリーダーとして、お客様のニーズを満たすデータセンターを実現するボリュームソリューションを提供していきたいと考えています。当社は、AIとMLの力を引き出すハードウェアソリューションの一翼を担えることに大きな喜びを感じています。そして20年経った今も、信じられないかもしれませんが、このテンポが速く影響力のある光通信の世界で仕事ができることに、これまでと同じように喜びを感じています。

詳細については、www.coherent.comをご覧ください。そしてLinkedInでフォローしてください

「Coherentでは、AIとMLが設定する要件に適合するトランシーバーの完全なポートフォリオをすでに用意しています。これらのトランシーバはプロトコルに依存しません。つまり、同じトランシーバハードウェアで、イーサネットやInfiniBandだけでなく、NVIDIAのNVLinkのようなAIやML向けの独自プロトコルにも対応できます。Coherentは、これらのトランシーバーとそのコア技術のエキスパートとして広く認められています」
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