NVIDIA se está preparando para implementar la fotónica del silicio en sus chips. Durante la conferencia ‘Hot Chips’ en Palo Alto, California, la empresa anunció que en 2026 sus plataformas de inteligencia artificial (IA) de última generación utilizarán interconexiones fotónicas para mejorar las velocidades de transferencia entre clústeres de GPU.
La mayoría de los diseñadores y fabricantes de circuitos integrados están explorando esta tecnología. Douglas Yu, ejecutivo de TSMC, destacó en septiembre de 2023 que la fotónica del silicio podría desencadenar un nuevo paradigma en la industria de semiconductores.
La fotónica del silicio y sus aplicaciones
La fotónica del silicio busca optimizar la transformación de señales eléctricas en pulsos de luz, facilitando la comunicación entre chips y la transferencia de información entre máquinas. Esta innovación podría beneficiar enormemente a los fabricantes de semiconductores, como TSMC, Intel y Samsung, así como a los grandes centros de datos que requieren conectar múltiples máquinas.
NVIDIA está enfocada en mejorar la conectividad en clústeres de IA, donde miles de GPU deben trabajar juntas. Aunque se pueden usar cables de cobre o módulos ópticos, estas soluciones presentan ineficiencias significativas, como la pérdida de energía y cuellos de botella en la transferencia de datos, que pueden consumir hasta 30 vatios por puerto.
Integración de tecnología CPO
La latencia también limita la escalabilidad de los clústeres a medida que aumenta el número de GPU. Para abordar estas ineficiencias, NVIDIA planea integrar componentes ópticos necesarios para las interconexiones fotónicas en el mismo encapsulado del chip de conmutación. Esta tecnología, conocida como CPO (Co-Packaged Optics), reducirá el consumo de energía a solo 9 vatios por puerto y mejorará la integridad de los datos.
NVIDIA ha confirmado que la tecnología CPO se integrará en sus plataformas de interconexión Quantum-X InfiniBand y Spectrum-X Ethernet en 2026. Además, se espera que CPO se convierta en un requisito esencial para la próxima generación de centros de datos de IA, aumentando la competitividad de las plataformas de hardware de NVIDIA.
Más información disponible en Tom’s Hardware.
Fuente original: ver aquí
