次世代データセンタ向け光電融合CPOと光インターコネクト技術の最新市場動向

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2026年CESにおいてNIVIDAはデータセンター向けで本年発売予定のRubin AIプラットホーム技術を公開、大きな伸びが期待できるフィジカルAI向け市場に対する意気込みを示した。伸びに対する最大課題はデータセンターの巨大消費電力の低減である。NVIDIAは光電融合CPO (Co-Packaged-Optics) 技術をイーサネットのスイッチトレイSpectrum-6に初適用し、大きな電力低減を実現したことも同時にアピールした。CPO光エンジンにはTSMC Coupe2.0が採用された。  上記のように、光電融合CPOは今後の消費電力低減のキー技術である。今後もさらなる電力低減を目指し多くの新技術が導入される。具体的には、温度耐性に優れた量子ドット (QD) レーザ、相互接続のスイッチそのものにMicro LEDアレイで電力低減1/10を試作確認した米国Avicenaの提案、などがある。  本セミナーでは、まず、製品適用が始まったばかりの光電融合CPOを支える、光ファイバー、半導体レーザ、さらにはQDレーザに加えて、Coupe2.0に搭載されているSiフォトニクスのMRM変調器、Geフォトダイオード (Ge PhD) の動作原理、構造、製造方法を詳細に解説する。次に、NVIDIAの2030年以降を含むAI プラットホーム、およびTSMCのCPOのそれぞれのロードマップを解析、GPU、HBM搭載の第3世代CPO、2030年以降のガラスインターポーザを使ったCPOのComputerトレイ化の、素子断面構造を推定する。また、Spectrum-6の光伝送系に使われるDSP付きプラガブル、LPO、CPOの消費電力、伝送系の配線数などを定量的に比較解析する。最後に、SerDesが作り出す200Gbps高速シリアル信号をベースにした現在のCPOを含む光伝送系に対して、全く発想の異なる2Gbpsの低速Micro LEDのパラレルの伝送系で現CPOに比べ1/10の低消費電力を試作検証したAvicenaのLight Bundle技術を解析、SerDesを使ったCPOのロードマップ技術と比較する。

  1. データセンター用途での光電融合、CPOの必要性と対応技術
    • 光電融合、CPOの必要性、対応技術と外部光源ELSの導入
  2. データセンター用途で光源とその特性
    1. 光fiberの分類、構造、重要特性
    2. 半導体レーザとLEDの発光原理比較、発光のメカニズム
      • 自然放出
      • 誘電放出
    3. 量子ドット (QD) レーザ
      • コンセプト
      • 製造方法
      • 構造
  3. CES2026 NVIDA公表NetworkスイッチにCPO初採用のAI Platform概要
    1. Rubin AI Platformの概要とラック構成
    2. CPOを搭載したNetworkスイッチの詳細構成 (Quantum-800X)
  4. TSMCの第2世代CPO技術 (Coupe2.0) の解析
    1. Coupe構造と搭載Siフォトニクス素子 (MRM変調、Ge PD)
      • 原理
      • 構造
      • 製造方法
    2. Coupeの電気信号、光信号の構成と流れの解析 (NVIDIA Quantum-800X搭載品)
  5. NVIDIA Rubin SwitchトレイSpectrum-6の光接続方式の種類と性能
    1. 3方式 (DSP内蔵プラガブル、LPOプラガブル、CPO) 共存の接続方式と消費電力比較
    2. CPO初搭載Quantum-800X運用上の最大課題 (fiber固定接続) とそのコネクター化
    3. QDレーザのELS、CPO内蔵に対するコスト、消費電力効果の試算
  6. NVIDIAのAI Platform、TSMCのCPOロードマップの調査と解析
    1. NVIDIAとTSMCのロードマップ
    2. 2028年適用を目指す第3世代CPO (GPU、HBM搭載のSiフォトニクス基板) 構造推定
    3. 2030以降適用を目指すガラスインターポーザを使ったComputerトレイの構造推定
  7. Micro LEDをデータ通信に適用する技術の開発状況とその解析
    1. 半導体レーザとLEDの比較まとめ
    2. Micro LEDを相互接続に使用する伝送技術開発機関とリーダAvicenaの開発内容
    3. スイッチトレイ適用想定技術の解析 (Quantum-800Xへ適用事例想定)
    4. GPU-HBM相互接続への適用想定技術の解析 (Rubin GPU、HBM4搭載への適用事例)
    5. 量産検証の手順の解析とMicro LED使用数量規模感の試算

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