公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 通过 GPU 和加速器等关键组件之间的超高速、低延迟和"光速"吞吐量实现巨大的带宽扩展。 大规模降低功耗。 通过提供 AI 集群扩展所需的密集、高带宽结构来实现 AI超级计算扩展。 来源：内容编译自counterpoint 。 根据 Counterpoint Research 的硅光子学 (SiPh) 和共封装光学 (CPO) 报告，嵌入式或集成半导体光学模块开始受到关 注，板载光学 (OBO)、近封装光学 (NPO ) 和共封装光学 (CPO)解决方案的出货量预计到 2033 年将以50 % 的复合年增 长率增长。 可插拔光纤解决方案自 2016 年就已经出现，但集成解决方案（即 OBO、NPO 和 CPO）现在正在为传输容量和特别是 AI 系统的处理带来巨大的改进，在更低的功耗下提供更高的带宽，并支持AI集群扩展所需的密集、高带宽结构。 "这就像从ADSL到FTTH宽带的升级，只不过是在芯片层面。所有这些额外的速度和效率将引领人工智能计算的下一阶 段，"副总监Leo Liu说道，并补充道，"OBO是第一个迭代，像Applied Optoelectronics ...