LPO vs NPO vs CPO 最全對比！

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隨著AI和超級計算集群向超節點架構演進，互連技術正成為影響整體系統性能的關鍵因素。GPU集群的快速增長使帶寬需求迅速攀升至每秒數TB，同時機架功耗密度已超過40千瓦。當網絡速度從800G擴展到1.6T甚至3.2T時，傳統的電氣互連方案，尤其是基于銅線的解決方案，性能日益受限。

為克服這些挑戰，行業正在開發新型光互連架構，以縮短電路徑、提高能效，并實現可擴展的AI基礎設施。在新興技術中，LPO（Linear Pluggable Optics）、NPO（Near-Packaged Optics）和CPO（Co-Packaged Optics）代表了下一代數據中心光網絡演進過程中的三個重要階段。理解這些架構之間的差異對于設計未來的AI數據中心互連至關重要。

文章亮點：

• LPO：什么是LPO？LPO的優勢與挑戰

• NPO：什么是NPO？NPO的優勢與挑戰

• CPO：什么是CPO？結構、封裝類型、優勢與挑戰 

• LPO vs. NPO vs. CPO：有何區別？ 

• 光互連路線圖：從800G到3.2T 

  
  

LPO 

什么是LPO？ 

LPO是一種新型的光模塊架構，旨在通過將DSP從光模塊中移除，從而降低功耗和延遲。

傳統的高速光模塊在高速數據傳輸過程中，依賴DSP和Clock Data Recovery 電路來完成信號均衡、重定時和補償。雖然DSP能顯著提升信號質量，但也帶來了額外的延遲，并消耗大量功耗。

LPO 采用了一種不同的方法，通過實現純模擬光鏈路來完成。它不再在光模塊內部進行信號處理，而是將均衡和信號校正的任務轉移到GPU、交換機或網卡中的主機側SerDes上。

在典型的LPO架構中：

• 發射器采用高線性驅動IC直接驅動光調制器，將電信號轉換為光信號。 

• 接收器則通過高線性跨阻放大器（TIA）實現光電轉換和放大。 

• 信號均衡與補償由主機側xPU上的SerDes處理，對主機設備的模擬信號處理能力提出了更高要求。

LPO的主要優勢

低功耗：移除DSP可使模塊功耗降低約30%至50%，同時減少信號處理延遲。與傳統的基于DSP的解決方案相比，整體功耗可降低超過50%。

降低成本：DSP芯片占物料清單（BOM）成本的很大一部分，約占模塊成本的20%至40%。去除DSP可有效消除這一成本。盡管將均衡功能集成到驅動器和TIA中會略微增加其成本，但總體支出仍得以降低。

超低延遲：LPO省去了DSP處理階段，減少了信號處理步驟，從而顯著降低傳輸延遲。這一優勢在高性能計算（HPC）環境中尤為寶貴，因為延遲直接影響系統性能。

通過將DSP從光模塊中移除，LPO 構建了純粹的模擬傳輸路徑，顯著降低了功耗和延遲，成為下一代高帶寬、節能數據中心互連的重要發展方向。

LPO面臨的挑戰

盡管LPO在功耗和延遲方面具有優勢，但在實際部署中仍面臨諸多技術和生態系統的挑戰。

傳輸距離有限：在沒有基于DSP的均衡和糾錯技術的情況下，LPO鏈路可能會出現更高的比特誤碼率（BER）以及更短的傳輸距離支持范圍。需要持續優化鏈路設計、信號完整性及錯誤控制機制，以緩解這些限制。

缺乏標準化和互操作性：LPO的標準化仍處于早期階段。供應商之間的兼容性尚未完全成熟，當前的部署更適用于單一供應商的生態系統。在多供應商環境中，可能會出現接口定義不一致、系統職責不清等問題。在生態系統尚未成熟之前，基于傳統DSP的解決方案仍具一定的優勢。

電通道設計挑戰：LPO高度依賴主機側SerDes的線性度和模擬性能。隨著主流信號速率從112G發展到224G，現有的LPO架構在信號帶寬和噪聲控制方面面臨新的限制。在更高速度下保持鏈路性能的穩定性，仍是行業面臨的關鍵技術難題。

NPO 

什么是NPO？

NPO是一種高度集成的光互連解決方案，介于傳統的可插拔光模塊和CPO之間。

NPO架構的核心理念是將光引擎與xPU芯片（如GPU、NPU或交換ASIC）并排放置在相同的高性能PCB或有機基板上，并通過極短的高速電氣走線進行連接。

GPU與光引擎之間的距離通常保持在幾厘米以內，通道損耗可控制在13分貝以下，顯著提升了信號完整性及帶寬利用率。

NPO的主要優勢

高帶寬，低信號損耗：由于信號路徑非常短，傳輸過程中的衰減和串擾顯著降低。無需依賴復雜的DSP補償即可實現高帶寬傳輸。典型系統支持800G及以上的數據速率，從而提升信號完整性。

優化的熱設計：與CPO不同，NPO中的光引擎和xPU采用獨立封裝。光學組件不會直接暴露在GPU核心的高溫環境中，從而避免了波長漂移和性能波動。獨立的熱管理結構使得溫度分布更易于控制，支持更靈活的熱設計。

易于維護和更換：光引擎作為獨立模塊封裝。當光學組件發生故障時，只需更換光引擎，而無需更換整個GPU或交換芯片。這種設計顯著降低了維護復雜性和運營成本，提升了整體系統的可用性。

NPO面臨的挑戰

集成密度有限：盡管NPO相比傳統方案顯著提升了集成度，但電氣互連仍需進行基板布線。因此，整體集成密度仍低于CPO，難以實現最短的傳輸路徑。

帶寬密度和功耗的有限優化：在1.6T或3.2T等更高傳輸速率下，電氣互連損耗和功耗會增加。需要通過材料、路由技術和接口標準的改進來進一步提升能效。

延遲控制：盡管與傳統光模塊相比延遲顯著降低，但大規模互連系統仍需謹慎平衡信號延遲與鏈路一致性，以確保系統級同步。

總體而言，NPO在帶寬、功耗效率和可維護性之間實現了切實的平衡，使其成為當今光互連生態系統中一種現實可行的解決方案。它消除了傳統插拔式模塊的物理限制，同時避免了CPO帶來的封裝復雜性，因而成為AI與HPC集群向光互連演進過程中的重要過渡架構。

CPO 

什么是CPO？

CPO是一種從NPO發展而來的高度集成的光電子互連技術。其核心理念是將光引擎直接集成到同一封裝內的開關ASIC或xPU中。

該設計取消了通過前面板接口連接的傳統可插拔光模塊，將電氣傳輸路徑從數厘米縮短至毫米級，顯著降低了信號衰減、功耗和延遲。

在傳統架構中，電信號必須經過相對較長的PCB走線才能到達光模塊，從而導致插入損耗和串擾問題，限制了系統互連密度。

CPO將光引擎與電芯片集成到硅基或有機基互連板上，實現毫米級互連，從根本上提升了信號完整性與帶寬效率。這種封裝技術代表了光互連技術向最終一體化演進的發展方向。

值得注意的是，硅光子技術的發展與CPO的演進密切相關。硅光子技術提供了高度集成、低功耗且經濟高效的光引擎解決方案，為CPO的快速發展奠定了關鍵基礎。

CPO系統的基本結構 

一個CPO系統通常包括電芯片（ASIC或GPU）、光引擎、硅基插件和光纖接口。

發射器：電氣芯片內部SerDes產生的高速電信號通過封裝上的微凸點互連直接傳輸至光引擎。隨后，驅動IC驅動光調制器完成光電轉換，光信號經由光纖進行傳輸。

接收器：輸入的光信號由光電探測器轉換為電信號，經TIA放大后，通過微凸點互連線路傳輸回電芯片，以進行信號解碼。

互連路徑：整個光電轉換路徑僅幾毫米長，顯著縮短了傳輸距離、通道損耗和系統復雜度。

CPO封裝類型

根據封裝深度，CPO可分為三種形式：

A型（2.5D封裝）：光引擎和ASIC安裝在同一封裝基板上，電氣連接長度約為10厘米或更短。

B型（先進2.5D芯片封裝）：采用晶圓級封裝技術，以提高封裝密度和信號傳輸效率。

C型（3D封裝）：實現光電芯片的垂直堆疊，將互連路徑縮短至毫米級。這是CPO架構中最高級別的集成技術。

CPO的主要優勢

高帶寬與低功耗：由于極短的電氣路徑，CPO可實現每個端口1.6T至3.2T的高速互連，同時顯著提升信號完整性與傳輸速度。據博通稱，CPO系統可將功耗降低超過50%，典型能耗效率從15~20 pJ/bit提升至5~10 pJ/bit。

高互連密度與空間效率：通過將光引擎集成到封裝中，可釋放前面板空間，顯著提升交換機和GPU系統的I/O密度，同時為HPC平臺提供更大的擴展能力。

低延遲與高可靠性：CPO省去了中間的電氣連接和DSP補償級，縮短了延遲路徑，并降低了對電磁干擾（EMI）的敏感性，從而提升了信號穩定性。

卓越的系統能效：高度集成的封裝架構可降低轉換損耗，并優化數據中心的整體PUE（能效比），使其成為AI訓練集群和超大規模交換平臺的理想選擇。

CPO面臨的挑戰

盡管CPO在性能和效率方面具有優勢，但在制造和維護方面仍面臨諸多挑戰。

高封裝復雜性：光電子共封裝對熱管理、機械穩定性和制造良率提出了極高的要求，導致其生產成本高于傳統的光模塊解決方案。

有限的可維護性：由于光引擎與ASIC高度集成，光學組件出現故障時可能需要更換整個模塊，從而增加維護的復雜性。

不成熟的生態系統：CPO對光電封裝、測試系統和自動化制造工藝提出了新的標準。行業生態系統仍處于發展的早期階段。

LPO vs. NPO vs. CPO：有什么區別？

光互連路線圖：從800G到3.2T 

如今，800G光收發器已廣泛應用于現代AI數據中心，以支持高性能GPU網絡。

隨著AI集群持續擴展，行業正朝著1.6T光模塊和未來的3.2T互連技術發展，這將需要更先進的光集成方法，如NPO和CPO。

硅光子學將在這一轉型中發揮關鍵作用，通過實現高密度光集成、更低的功耗以及更好的可擴展性來推動發展。

結論

隨著AI和高性能計算數據中心持續向超大規模架構和更高計算密度發展，光互連技術正逐步從可插拔模塊轉向封裝級集成。

LPO 為短距離高性能場景提供了實用的低功耗、低延遲解決方案。 

NPO 通過近封裝光路布局，在帶寬密度與可維護性之間實現了平衡。 

CPO 則通過共封裝集成將互連性能推向極限，為未來1.6T及更高速率的高速互連奠定了關鍵基礎。 

每種架構都強調不同的設計重點，共同構成了下一代AI數據中心光互連的技術框架。

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