シリコンフォトニクススイッチの開発動向・課題から大規模光スイッチネットワークの構築

ChatGPTに代表される生成AI サービスの急激な進展に伴い、データセンターの必要帯域・消費電力は増加の一途を辿っており、将来的にAI/ML の消費電力はデータセンター全体の40%〜60%に達すると予想されています。Googleは世界に先駆けてデータセンター内のサーバ間ネットワークへ部分的に光回線交換スイッチを導入し、消費電力並びにコスト削減を実証したことで高い注目を集めています。 　本セミナーでは、進展が著しいデータセンターおよびAIスーパーコンピューターの世界的な動向とそのネットワーク構成を紹介し、次世代データセンターにおいて期待される光回線交換スイッチ技術の役割を説明します。
続いて、産業技術総合研究所でこれまでに開発してきた光スイッチの変遷を振り返り、更なる大規模・高速化に向けた今後の課題や展望を説明します。併せて、大規模・高速光スイッチの構成例として、数千ポート規模やマイクロ秒オーダ以下の応答速度で動作可能な光スイッチシステムに関する実証実験の様子を紹介します。受講者がデータセンターや光スイッチネットワークの仕組みを理解し、データセンターに適した個別の光デバイス、通信機器、ネットワーク制御の設計・開発に役立てることを目的としています。 　データセンターに関わる基本技術や最新動向を詳しく解説している日本語の書籍や文献は多くありません。当分野の研究・業務に関わる研究者、エンジニア、学生の多くは、膨大な量・数の著名な洋書、国際誌論文読み解く中で徐々に全体像を把握していくことになります。こうした正攻法では、基礎技術を習得するまでに大きな苦労があり、肝心の研究・業務への活用に辿り着くまでに長い時間を要してしまいます。本セミナーは最低限の基礎知識に触れつつも最先端の応用例を中心に紹介することで、初学者の入門に関わるハードルを下げる一助になればと期待しています。

1. データセンター・AIコンピューティングを取り巻く背景
   1. データセンターの進展・インパクト
   2. 次世代データセンター・AIコンピューティングに求められる要件
2. データセンターネットワークの基本構成
   1. 階層型電気スイッチネットワーク
   2. AIコンピューターネットワーク
   3. データセンター向け光スイッチネットワーク
3. 光回線交換スイッチ技術
   1. 代表的な光スイッチの例
   2. シリコンフォトニクススイッチ
   3. 大規模・高速光スイッチ
4. データセンター向け光スイッチに関する今後の展望
   1. ポート数拡大
   2. 高速 (ナノ秒オーダ) 切り替え
   3. 低損失・高機能化
5. まとめ