Dec.10_13:30_ADIS-3 光電融合編

LLM等の大規模AIを支える計算プラットフォームでは、Scale-Up / Scale-Outネットワークの帯域拡張が最重要課題です。現在、112G/224Gbps超の電気伝送では信号減衰対策（Retimer等）による電力増大が顕著であり、オープンなチップレット規格（UCIe等）の普及とともにシリコン近接型「光電融合技術」への期待が高まっています。本講演では、オープンシリカンのエコシステムにおいて光インターコネクトがどのように伝送限界を突破し、次世代AI計算基盤を実現するかを解説します。

AIの急速な大規模化を背景に、光技術を通信だけでなく「演算」に活用する光コンピューティングが注目を集めている。本講演では、光が持つ空間・波長・時間の高い並列性を活用した演算性能向上の可能性と、アナログ演算誤差や光電変換などの課題を整理し、次世代コンピューティング基盤としての可能性を展望する。

AI時代のコンピューティングを支える技術として、光電融合への期待が高まっている。本講演では、NTTが取り組む光電融合デバイスPEC-1からPEC-3への進化と、その適用領域を紹介する。さらに、光デバイスと電子デバイスの距離が縮まり一体化が進む中で重要となる、光・電子デバイスの協調設計と今後の課題について展望する。