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杏彩官方登陆:AI光模块:光磁元器件光通信与新能源业务并进

时间:2024-12-23 07:00:02

来源:杏彩官方登陆平台 作者:杏彩官方登陆网站

  光模块行业星辰大海,近年来国内厂商逐渐占据主导。光模块实现光电转换功能,居光通信产业链中游。现代光通信系统是以光信号 为信息载体,以光纤作为传输介质,通过电光转换,以光信号进行传输信息的系统。

  其中,光模块用于实现光电转换功能,在发送端将光通信设备的电信号转换成光信 号,通过光纤传输后,在接收端把光信号转换成电信号,由设备进行信息处理。

  从 产业链来看,光通信产业链大致可分为上游的光芯片、电芯片、光器件/光学元件 /组件,光模块居产业链中游,参与厂商众多行业竞争充分,下游需求主要来自于 电信市场和数通市场。

  AI 对光模块需求的拉动一方面来自大模型算力需求的提升:2023 年以 来,以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 大模型开启加速发展期进而使得 AI 算力需求激增,海量训练、推理任务需要庞大的底层算力基础设施支持。

  海外巨头加速推进 AI 底层基础设施布局,英伟达财报中呈现的数据中心 业务收入高增长为此提供了直接佐证,同时下游巨头(谷歌、微软、Meta、 亚马逊)也重点强调了在资本开支方面要针对 AI 领域持续加大投入。

  AI 对光模块需求的拉动受益于数据中心光通信网络架构的改变:面对高 性能计算、大数据分析等 IO 高并发、低时延应用,现有 TCP/IP 软硬件架构不能满足应用的需求,传统的 TCP/IP 网络通信是通过内核发送消 息,而 RDMA(RemoteDirect Memory Access,远程直接内存访问) 直接通过网络接口访问内存数据,无需操作系统内核的介入,这允许高 吞吐、低延迟的网络通信,尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA 网络有 Infiniband、RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 和 iWARP 三种类型。

  英伟达采用 Infiniband 架构,不兼容以太网,从 硬件级别保证可靠传输,技术先进,提供更高的带宽和更低的时延,成 本更高,需要特定支持 Infiniband 的网卡和交换机。Infiniband 架构下 追求无收敛传输(上下行链路带宽一致),因而会引入更多的交换机,从 而需要更多光模块提供交换机与交换机、交换机与服务器之间的互联。

  与之相较,华为星河 AI 网络采用 RoCE,其是基于以太网的 RDMA 技 术,可以使用普通的以太网交换机(只需要选用支持 RoCE 的网卡),将 RDMA 技术部署在目前使用最广泛的以太网上,从而完全复用以太网生 态。同样地,在这种架构下也会引入更多光模块。

  AI 对光模块需求的拉动已开始显著体现。今年以来海外以英伟达、微软为代 表的巨头其 800G 光模块需求迎来明显上涨,国内头部光模块厂商已开始迎来业 绩兑现,同时国内互联网巨头/设备商用于 AI 场景下的 400G 光模块需求也开始 加速起步。

  根据 Lightcounting 在 2023 年 9 月发布的报告,其预计 2023 年数 通光模块的全球销售收入下降 5%,由于人工智能集群对 400G 和 800G 广连接的 需求非常强劲,因此下降幅度不会像其六个月前预期的 10%那么大。同时, Lightcounting 还大幅提高了未来 2~3 年 400G/800G 光模块销量情况的预测, 这使得 2024~2025 年的年复合增速将达 30%。

  AI 拉动光模块需求的同时,加速推进光模块领域的技术演进。AI 大算力场景 下对光模块成本、能耗、集成度等方面提出了更高的要求,因而 LPO、CPO、硅 光等技术路径有望获得突破式发展。当前,头部光模块厂商引领技术变革,二线厂 商持续加大研发投入强化新技术路径布局探寻弯道超车机遇。

  LPO:200G/400G/800G 等高速光模块通常基于 PAM4 技术通过 DSP 芯片来实现高速、高调制的信号恢复和传输。其虽然具有很强的信号恢 复能力,但是劣势是成本高、有延迟、功耗高发热明显。LPO(Lineardrive Pluggable Optics)光模块通过去除 DSP 芯片,在牺牲一定性能 的条件下,能够降低系统功耗、降低延迟、降低成本,较为适合短距离传 输场景,因而今年以来得到行业内的广泛关注。

  硅光:硅光作为一种封装方式,其是在硅基底上利用蚀刻工艺加上外延 生长等加工工艺制备调制器、接收器等关键器件,通过将相关光学器件 与电子元件整合到一个独立的衬底上从而实现调制器、接收器以及无源 光学器件的高度集成。较之传统分立式光模块,硅光光模块能够实现更 高集成度、降低功耗、降低成本等优势。硅光在 2016 年即在 100G 光 模块领域实现了大批量出货,但当前产业链仍待进一步成熟完善。未来 在 AI 大算力应用场景下,伴随光模块速率变高,硅光优势将愈发突出。

  CPO:CPO(Co-packaged optics)共封装技术,即是将光收发单元与 交换机 ASIC 芯片封装在一个封装体内,通过拉进交换机芯片和光引擎 之间的距离,解决了传输速率提升至 1.6T 或 3.2T 后,传统分立式光模 块方案有可能存在的功耗问题、集成度问题、传输损耗问题等,能够实 现低功耗、高集成度、高带宽的信号传输。

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