成功實證結合光電融合技術與次世代分散式資料庫的分散式運算平台

隨著生成式AI與雲端服務的快速擴張，資料中心之間及內部傳輸的資料量呈爆炸性成長，連帶使得耗電量急劇增加。另一方面，突發的伺服器故障導致服務中斷，將對社會活動造成重大影響。因此，為了推動自動駕駛、遠距醫療、智慧城市、科學技術運算等支撐社會的服務持續演進，必須建立一套能夠快速、高效、低耗電且具備高容錯能力來處理龐大資料的運作機制。

日本新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）委託進行的「實現高效率・高速處理之AI晶片・次世代運算技術開發／研究開發項目〔2〕次世代運算技術開發（JPNP16007）／運用異質材料整合光電子技術之高效率・高速處理分散式運算系統技術開發」計畫中，為了同時解決「資料處理量擴大」、「耗電量降低」與「容錯能力提升（高可用性）」等課題，成功實證了透過光技術進行低延遲資料傳輸，並運用遠端運算資源的次世代分散式運算平台。其特色在於並非個別進行最佳化，而是將光學晶片、光收發模組、光網路與分散式資料庫加以結合，對通訊與運算進行整體最佳化。

作為核心的光學晶片，透過結合InP與矽的異質材料整合技術，實現了高速且低耗電的光學元件。在光收發模組方面，藉由將部分電子處理轉移至光學處理以降低耗電量，並使用多重波長來支援大容量傳輸。此外，透過多路徑彈性光網路，能夠根據需求靈活切換通訊路徑與頻寬。

在實證過程中，確認了透過400 Gbps×2波長的光收發模組原型進行實際場域傳輸、連結多個據點的光網路控制，以及使用支援此光網路的分散式資料庫「Tsurugi」來展示低延遲與高可用性的應用程式運作。此舉為實現AI時代所需的10 Tbps級大容量、低耗電通訊，以及有效運用廣泛分散的運算資源指明了方向。

此項成果不僅是將資料集中於一處進行處理，更邁向了將各地運算資源依需求連結，作為一個龐大運算平台來使用的未來願景。預期將可作為支撐AI時代社會基礎設施的核心技術。未來，作為一項能在因應通訊流量增加的同時抑制耗電的技術，預計將廣泛應用於資料中心、通訊基礎設施、智慧城市等領域。

## 1. 背景

隨著生成式AI的普及，AI訓練與推論所需的資料處理量正急遽增加。為了在未來持續支撐龐大的處理量，必須有效運用地區性分散的運算資源。同時，為了解決隨之增長的能源消耗問題，資料中心與網路被要求必須同時實現大容量化與低耗電化。

過去通常藉由增加更高速的設備來因應通訊量的成長。然而，未來若僅是單純增加設備，將面臨電力、安裝空間與營運成本的巨大限制。此外，固定的通訊頻寬分配難以根據運算資源的壅塞或空閒狀況進行靈活調度。從碳中和的角度來看，以更少電力來運作通訊與運算的技術至關重要。特別是在支撐AI處理的資料中心電力需求高漲的情況下，通訊部分的節能化已成為重要的社會課題。同時，基於資訊安全的考量，也迫切需要實現高可用性的資料庫。

因此，本計畫將光學晶片、光收發模組、光網路與分散式資料庫整合為單一的分散式運算平台。透過低延遲連結遠端據點，並將必要的通訊頻寬分配至所需位置，致力於在實現高可用性的同時，打造出能因應AI時代運算需求的全新ICT基礎設施。

## 2. 本次成果

### ① 異質材料整合光學晶片

作為異質材料整合平台技術，導入了在InP系主動區與Si波導之間具有優異位置精度，且能實現高密度、多功能整合的InP小晶片/SOI※1晶圓接合技術，並將其應用於數位同調傳輸※2用光學元件。在作為光源的可調波長雷射※3方面，領先全球實現了將兩種設計不同的InP系增益區一體化整合於單一矽(Si)光子※4電路上的元件，不僅涵蓋了C頻段(波長: 1530 nm – 1565 nm)，甚至延伸至L頻段(波長: 1565 nm – 1625 nm)。