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[经验分享] zt:SiP和InP,谁才是光子IC的白马王子?

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发表于 2017-7-9 14:57:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
  http://www.eet-china.com/news/article/201703281518?utm_source=EETC%20Article%20Alert&utm_medium=Email&utm_campaign=2017-03-29


  电子组件和光学组件最终注定要合并,但在今年的光纤通讯展(OFC 2017)上却引发业界对于硅光子(SiP)或磷化铟(InP)谁才是最发展路径的论战。


  协助为欧洲发展光子代工生态系统的学术研究人员率先以InP作为专题演讲。但几位分析师表示,SiP更可能成为最后的赢家。
  相关各界均同意,越来越多的带宽需求将在未来五年内推动新的光电接口发展。其需求大约达到今年OFC展会上广泛展示的400G系统之后约两个世代,并预计将在2019年出量。
  而在2020年左右出现的25.6-Tbits/s开关芯片将会需要光学接口,这是几位作者在去年出书讨论硅光子时所作的预测。网络资深人士Andreas Bechtolshiem则预测2021年时将会需要板载光组件,他在最近指出800G以太网络(Ethernet)或许是最后使用独立光模块的标准。
  InP是一种极其适于整合的优质技术,特别是核心雷射光源,但它需要采用大量硅晶技术,才能将成本降低到相当于SiP的程度,Meint K. Smit在OFC的专题演讲上表示。 DSC0000.jpg Smit表示,InP超越大多数技术领域 (来源:OFC)
  荷兰爱因霍芬科技大学(Eindhoven University of Technology)的InP专家Smit带领的欧盟计划至今已开发出350款InP组件了,其中包括来自多家公司的商用化产品,例如180-Gbit/s和320-Gbit/s的波分多任务发射器。
  该计划汇集了代工厂、工具制造商和光子设计师。至今已经打造出经验证的光学组件库和InP工艺设计套件,从而在多项目晶圆(MPW)上实现测试组件,并推动从4吋晶圆向6吋晶圆的进展。
  然而,Smit坦承,SiP的成本较低,因为它拥有英特尔(Intel)等业者支持使用较大的8吋晶圆厂。他说:“目前正处于一种复杂的景象,并没有一种适用于全部的解决方案... [最后],InP、硅组件和SiP都可能共同运作。” DSC0001.jpg 在欧洲生产的一些InP设计
  大厂下注硅光子技术
  Smit引用LightCounting的数据预测,InP将在量上超越SiP,但其他分析师则有不同的看法。
  Linley Group资深分析师Jag Bolaria表示,“主要的业者包括Luxtera、英特尔、Mellanox与思科(Cisco)等巨擘,因此,SiP较InP拥有更多的资金投入。” DSC0002.jpg 市场观察家LightCounting表示,InP将主导光收发器领域
  去年,英特尔在经过十多年的实验室研究后推出首款100Gbit/s的SiP收发器。包括Ciena和瞻博网络(Juniper Networks)等设备制造商透过收购取得了硅光子技术,而基于硅光子的同调收发器制造商Acacia Communications则成功上市。
  Linley Group的另一位分析师Loring Wirbel则指出,爱因霍芬科技大学与及EDA合作伙伴Phoenix Software的智能光子研究开始显现与InP工艺设计规则之间的良好互动。“InP有其重要作用,例如布局DWDM调变器与光侦测器等,但InP与SiP之间并不可能直接更换取代。”
  他指出了光子发展路径的不同之处,他指出Luxtera有一篇研究报告提到采用Globalfoundries 45nm绝缘体基外延硅(SOI) CMOS工艺制造的单芯片,其中封装了一颗RISC核心以及800个光学组件。
  整体而言,今年OFC的重点是采用56G串行解串器(serdes)的较短距离光纤,为大型数据中心驱动200-Gbit和400-Gbit以太网络系统。Wirbel强调,“由于许多终端市场的衰退状态…而远距离传输与海底电缆市场持平,短距离技术在今年的展场似乎很活跃…”
  在另一个专题演讲中,Google首席执行官呼吁,资中心服务器的容量必须再提高10x倍、成本再降低2x倍,才足以因应带宽约2年成长1倍的需求。然而,在此领域的许多公司正提出个位数中段的成长率。
  数据中心与服务供应商在光纤网络方面仍存在广泛的需求。Ciena公司策略资深总监Ciena Blair表示,在今年的展会上还看到了可编程方面的成长态势。Ciena Blair同时身兼OFC指导委员会主席。
  他说:“此次会议看来十分正面、乐观,或许是近年来出席率最高的一次。我们在光网络方面看到更多以软件API、软件定网络(SDN)、开放来源甚至是巨量数据(big data)分析进行控制的更智能化设备。”

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