SK海力士首度在《自然·電子學》發表CPO藍圖,將光學連結從處理器延伸至記憶體介面。
SK海力士首度在《自然·電子學》發表CPO藍圖,將光學連結從處理器延伸至記憶體介面。

SK海力士於8月20日在《自然·電子學》發表共封裝光學(CPO)路線圖,將光學互連延伸至記憶體介面,目標鎖定每節點超過100 Tb/s的頻寬,反映AI競爭已從單一晶片轉向整體系統。
「即使運算晶片變得更強大,若晶片之間的資料傳輸無法跟上,整體系統效能仍無法提升。」維吉尼亞大學電機與電腦工程教授、同時為通訊作者的李圭相(Kyusang Lee)表示。
這篇與麻省理工學院、伊利諾大學厄巴納-香檳分校、南洋理工大學及延世大學研究人員共同撰寫的論文指出,運算吞吐量每兩年增長三倍,而互連頻寬僅提升1.4倍,形成所謂的「頻寬之牆」。CPO將光學收發器整合至處理器封裝中,縮短高速電訊號的傳輸距離。作者設定的目標為每比特能耗低於1皮焦耳(picojoule),晶片間延遲低於10奈秒。
SK海力士股價在消息公布後飆漲逾11%,中國CPO概念股也同步走強,天孚通信(T&S Communications)漲幅超過12%。這份路線圖標誌著記憶體廠商從HBM跨入系統級架構的布局,與台積電、英特爾及博通共同投入CPO領域。
銅線無法跨越的頻寬之牆
超大規模AI模型如今運行於機架與機櫃(rack and pod)組成的網路之中,而非單一伺服器,因此系統效能取決於資料在節點間移動的效率。銅基電氣互連在晶片封裝外傳輸資料時,隨著傳輸距離增加,訊號衰減與功耗持續上升,需要日益複雜的補償電路,進而增加延遲。
CPO的解決之道是將光學引擎放置於與處理器相同的封裝內。高速電訊號僅需傳輸極短距離,即可交接至光學鏈路,以更低的損耗和更強的抗電磁干擾能力在晶片、機架與機櫃間傳輸資料。論文勾勒了該技術從2D與2.5D中介層配置到3D異質堆疊的演進路徑,並逐一列出商業化部署所面臨的挑戰。
從HBM供應商到系統架構師
論文最具野心之處,在於提出以光學為核心的架構,透過光子中介層(photonic interposer)直接連接處理器資源池與記憶體資源池。多個AI加速器可共享單一大容量記憶體池,而非各自搭載專屬HBM堆疊,從而突破封裝物理限制——過去受限於GPU旁可容納的記憶體數量。
「將光學互連延伸到記憶體介面,將能克服圍繞運算晶片的物理限制,解除記憶體容量與電氣連接數量的雙重瓶頸。」李圭相表示。SK海力士AI基礎設施團隊負責人、另一位通訊作者洪承勳(Seunghoon Hong)指出,此方案透過提升資料移動效率,讓AI系統能以更靈活的方式擴展。
HBM解決了AI加速器封裝內部的記憶體瓶頸,多年來始終是SK海力士的核心優勢。CPO路線圖將此優勢延伸至系統級設計。「記憶體公司正從提供單一零組件的角色,演變為協助強化客戶整體系統競爭力的合作夥伴。」洪承勳表示。
此一轉變具備戰略分量。台積電、英特爾與博通均投入CPO,輝達的GPU路線圖亦依賴其周邊的互連架構。作為輝達HBM供應商的SK海力士,正積極塑造此一架構,而非僅填補其中空缺。李圭相坦言商業化仍面臨諸多挑戰,從低功耗光子元件整合、一致性協定開發,到系統可靠度提升等。
SK海力士股價在論文發表後上漲逾11%,在市場對AI需求維持HBM供應緊俏的預期下,躋身估值最高的記憶體廠商之列。CPO路線圖進一步延伸此一論述:若光學互連成為AI基礎設施的標準配備,SK海力士的角色將從零組件供應商躍升為資料路徑的架構設計者,此一地位可望享有優於大宗記憶體的利潤空間。該技術距離大規模部署仍需數年時間,但發展方向已然明確。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。