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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

      AI已全面渗透至全球生活的方方面面，从数据中心到边缘设备，在医疗、电信、零售、金融服务等领域催生新效率与新市场。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）、普华永道（PwC）及国际数据公司（IDC 2025）的数据显示：2023年AI经济规模为1890亿美元，预计到2033年将飙升至4.8万亿美元，十年间增长25倍；到2035年，得益于其变革性能力及安全部署，AI应用或能将全球GDP提升15%。与此同时，数据生成量前所未有，全球数据圈预计到2030年将达到200ZB。

日月光先进封装报告：AI加速的核心驱动力——从异构集成到硅光子学的突破

      在数据中心算力需求爆发的当下，高速互联技术成为制约性能突破的关键瓶颈。共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）作为一种将光引擎与芯片封装在一起的创新方案，被行业视为解决高带宽、低功耗需求的重要方向。本文基于NTT Innovative Devices的Wataru Ishida在2025年OCP APAC会议上的技术分享，系统梳理了CPO的技术背景、核心挑战、关键特性及未来前景。
 

NTT共封装光学（CPO）深度解析：技术背景、挑战与未来路径

      在大语言模型（LLM）竞赛愈演愈烈的今天，混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）凭借“稀疏激活”特性成为突破参数规模瓶颈的核心技术。然而，MoE模型动态且非均匀的通信需求，却让传统静态GPU互连架构陷入效率困境。香港科技大学联合MIT、北京大学、Meta、恒为科技等机构提出的MixNet架构，通过“区域可重构光交换（OCS）”技术，首次实现了分布式MoE训练中的实时拓扑重构。这项登上9月份顶会ACM SIGCOMM 2025的研究，在性能接近理想架构的同时，将网络成本效率提升1.2倍-2.3倍，为大规模AI训练基础设施提供了全新范式。
 (原文链接：https://arxiv.org/abs/2501.03905v3)
一、MoE训练的通信困局：动态流量与静态架构的矛盾
 
      MoE模型的革命性在于“激活部分参数即可提升性能”。例如，xAI的Grok-1仅激活25%权重，DeepSeek-V3在6710亿总参数中仅激活370亿参数。这种设计让模型规模扩展时计算成本无需线性增长，但也带来了独特的通信挑战。


港科大MixNet入选SIGCOMM 2025：区域重构OCS光交换让MoE训练成本效率显著提升1.2-2.3倍

原文链接：https://www.nature.com/articles/s44310-025-00075-4，作者是Daniel Pérez-López和Luis Torrijos-Morá，来自iPronics公司)

大规模集成光子处理器及其应用：技术演进、挑战与展望


       在半导体行业面临摩尔定律放缓与“内存墙”“功耗墙”双重挑战的背景下，2.5D与3D集成技术已成为突破性能瓶颈的核心驱动力。2025 Symposium on VLSI Technology and Circuits会议上，来自imec的Eric Beyne博士系统阐述了2.5D/3D集成技术的现状、核心突破与未来路线图，揭示了其在AI、高性能计算、移动设备等领域的关键作用。本文将全面解析这一技术体系，从历史演进到技术细节，从应用场景到未来趋势，展现三维集成如何重塑半导体产业格局。

VLSI 2025 imec短课：2.5D/3D集成技术现状、核心突破与未来路线图

       2025年6月24日至27日，在德国慕尼黑举办的“Integrated Photonics Applications Stage at the Laser World of Photonics”活动，由LASER WORLD OF PHOTONICS主办，联合PhotonDelta、ficonTEC photonics assembly & testing等机构共同开展。

EPIC Photonics：集成光子技术的创新和应用(医疗传感器)

      这场聚焦集成光子学技术的会议，设置了通信、AI、激光雷达、医疗传感器四大专题环节，邀请全球行业领袖、技术专家及创新企业代表，分享最新技术突破与跨领域应用成果。

EPIC Photonics：集成光子技术的创新和应用(激光雷达传感)

EPIC Photonics：集成光子技术的创新和应用 (AI光互连领域)

      该报告是2025年VLSI会议上Alphawave关于加速AI的连接技术的短课内容，作者为Tony Chan Carsone。该报告指出AI领域呈现数据量与模型参数的爆发式增长，但算力增长远超内存与互连带宽，存在连接瓶颈。为突破瓶颈，AI数据中心采用分层网络架构：前端网络基于以太网，后端网络通过“Scale Up（纵向扩展）”和“Scale Out（横向扩展）”实现集群扩展。其中，机架内连接依赖铜缆及NVLink、PCIe等专用链路；机架间及更远距离（达10公里）则依赖光学技术，如以太网、Infiniband，且随着数据率提升，光学技术正逐步渗透到机架内甚至芯片级。
 
      芯粒架构（Chiplet）成为关键解决方案：相比单片方案（受尺寸限制、良率低、成本高），芯粒架构通过异构集成（如先进逻辑节点与I/O优化节点结合），降低设计时间、风险及成本，支持灵活组合功能。3D芯粒架构进一步整合计算、内存（HBM）与光引擎，通过D2D（芯粒间）接口提升集成度。
 
      高速I/O设计面临多重挑战：包括模拟前端的寄生电容、带宽限制，时钟抖动，以及芯粒实现中电感耦合、电磁仿真复杂度等问题。同时，光学收发器技术持续演进，从传统模块到集成DSP与硅光子技术的光引擎，共封装光学（CPO）虽能降低功耗、延迟，但存在散热集中、维护复杂等问题。
 
      标准体系同步发展：以太网标准（如802.3系列）从40G演进至1.6T，PCIe从1.0升级至7.0，但其3年左右的开发周期需匹配AI硬件12个月的更新节奏。此外，铜互连通过共封装铜（CPC）连接器缓解阻抗不连续问题，400G以上电信号（如PAM-4/6）的可行性依赖FEC与均衡技术优化。
 
      最终，报告强调，面对AI对低延迟、高吞吐量、大规模扩展的需求，需通过电气与光学技术融合、芯粒架构创新、标准协同及跨领域研发合作，推动连接技术突破。

VLSI 2025 Alphawave短课：AI/HPC背后的连接技术革命

      近期，Celestial AI在arxiv上发表了一篇题目为Photonic Fabric Platform for AI Accelerators的文章，详细披露了他们的系统级方案以及仿真框架CelestiSim，介绍了仿真建模的细节并论证光互连带来的内存和带宽拓展是如何实现推理加速和能耗降低的优势的。本报道中，Celestial AI所提出的Photonic Fabric™和Photonic Fabric Appliance™（PFA），能够突破当前XPU加速器固定内存-计算比的硅基限制，突破当前XPU加速器固定内存-计算比的硅基限制，通过整合高带宽HBM3E内存、光子交换机和DDR5的2.5D电光系统级封装，为分布式AI训练和推理提供高效解决方案。

Celestial AI的PFA技术细节：低能耗光子互连＋内存解耦实现万亿参数模型推理效率倍增

      本文原题为《Requirements for next-generation integrated photonic FMCW LiDAR sources》，由Simone Bianconi（瑞士EPFL）、Pol Ribes-Pleguezuelo（欧洲航天局ESTEC中心）与Fabrizio Silvestri（荷兰TNO高科技产业部门）联合撰写，发表于《Nature Communications》期刊。研究构建了光子集成激光光源的设计框架，通过评估线宽、啁啾线性度及速率等关键指标的权衡关系，明确了中距离应用场景的性能需求，为相关科研与产业化提供了系统性指导。(https://www.nature.com/articles/s41467-025-62027-y)

集成光子FMCW Lidar光源技术需求解析

      AI硬件平台由前端数据中心网络、Scale-Out集群网络、Scale-Up Pod网络等部分构成，包含CPU、GPU等计算单元，以及DPU、RDMA NICs等连接设备，实现与存储、其他系统及互联网等的连接。

VLSI 2025 AMD短课：AI硬件平台的架构演进

     本文档来自于2025年7月17日，Cignal AI组织的题目为Optical Circuit Switching

Cignal AI研讨会：面向AI扩展和数据中心自动化的光交换OCS技术

      在半导体行业深耕41年的格芯（GlobalFoundries）首席技术官Gregg Bartlett，以其深厚的行业积淀，从半导体制造视角剖析了硅光子学的发展现状与经济挑战(不过他更多的是针对硅光CPO/OIO行业)。作为全球领先的半导体代工厂，格芯年营收超70亿美元，在新加坡、德国德累斯顿、美国佛蒙特州及纽约州北部拥有大型制造基地，其中纽约州北部工厂是硅光子学技术研发与制造的核心枢纽。硅光子学作为格芯八大核心技术平台之一，正借助半导体规模化制造能力，推动这一尚不成熟的技术走向产业化。

破解硅光的经济方程：GlobalFoundries的技术路径与行业实践

      近日，以北京大学为第一单位的研究团队在《Nature Communications》报道了一款在1550nm波段实现单波400G PAM4传输的硅光调制器成果，文章题目是Exploring 400 Gbps/λ and beyond with AI-accelerated silicon photonic slow-light technology，第一作者为：Changhao Han, Qipeng Yang, Jun Qin, Yan Zhou，通讯作者是北大舒浩文研究员，王兴军教授以及UCSB的John E. Bowers教授。
 
一、研究背景
 
      在全球数据量快速增长的当下，高速光互连被视为革新高性能计算中心的重要途径。硅光子学凭借CMOS兼容性，具备低成本、大规模晶圆级生产的潜力，成为重要的光电子集成技术平台。然而，作为核心电光转换器件，纯硅调制器传输速率增长缓慢，与以薄膜铌酸锂等为代表的异质集成路线相比存在差距，这让人们对纯硅调制器在超高速场景的可行性产生担忧。
 
      硅基慢光调制器（Si-SLMs）作为一种可以实现带宽性能提升的方案受到研究人员的关注。另一方面，在光电子领域，人工神经网络（ANN）均衡器被提出以构建输入和输出空间之间具有非线性边界的复杂映射，适用于基于Si-SLMs的光传输，可减少非线性失真，消除工艺误差导致的Si-SLMs差异，为大规模传输系统的部署提供可能。


北大：利用AI算法加速的单波400 G PAM4纯硅慢光调制器

      在生成式人工智能（GenAI）和LLM快速发展的背景下，对计算能力、带宽和能效的需求呈指数级增长。在ECTC 2025会议上，台积电介绍了下一代SoW-X（System-On-Wafer, eXtreme）技术，它作为一种新型晶圆级3DIC结构，通过异构集成与系统级协同优化，重新定义了高性能计算（HPC）和AI应用的硬件架构边界。本文将全面解析SoW-X的技术架构、性能优势及核心实现细节。(原文标题：SoW-X: A Novel System-on-Wafer Technology for Next Generation AI Server Application)

TSMC下一代晶圆级AI系统SoW-X：16颗 ASIC＋80颗HBM4＋260Tb/s总片间带宽

      在高性能计算（HPC）与人工智能（AI）集群的网络技术领域，以太网长期以来被视为适用于通用数据传输的技术，而专用协议如Infiniband、NVLink及新兴的UALink则主导着对低延迟、高可靠性要求严苛的场景。博通最新发布的Tomahawk Ultra以太网交换机，通过一系列技术突破，正在改变这一格局，为行业提供了新的技术选择。

博通发布Tomahawk Ultra交换芯片：以太网在HPC/AI Scale up网络中的技术突破

原文标题：High-Precision Simulation of 400 Gb/s/lane PAM-4 Transmission over 2 km with 1.3-µm EML in Large-Scale AI/ML Interconnections

Lumentum Japan：400G/lane EML的2km传纤仿真

      在2025年IEEE第75届电子元件与技术会议（ECTC）上，康宁公司的两个研究团队及其合作伙伴（Fraunhofer IZM等）发表了2篇关于玻璃基板先进封装的研究成果，聚焦CPO技术中的板级光互连与3D集成挑战。

Corning玻璃基板先进封装技术在CPO中的应用：从波导光互连到3D集成

(原文标题：Record 50 GHz Bandwidth 1060 nm Metal aperture Coupled-cavity VCSELs Enabling 240 Gbps PAM4 Modulation)

东京科学大学：50GHz带宽、支持240Gbps PAM4传输的1060nm单模VCSEL

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