数字孪生驱动CPO革新：宾州大学SCOPE框架解锁AI服务器节点的系统级设计新范式

在人工智能深度学习飞速发展的今天，支撑海量可训练参数的深度神经网络对硬件算力提出了极致要求——理想状态下，它需要具备统一内存的巨型GPU作为算力核心。然而，光刻技术存在800mm²的物理限制，使得单一芯片难以满足需求，通过先进封装技术整合异构芯片，成为突破性能瓶颈的必然选择。

共封装光学（CPO）作为先进封装与互连技术的关键融合点，凭借其在吞吐量、延迟和能效方面的优势，成为AI服务器节点架构中的核心支撑，但它由光波导、光栅耦合器、微环谐振器、共面波导（CPW）等多个组件构成，每个组件均有多重可调参数，且需实现跨组件协同工作，最终达成带宽密度与每比特能耗（BW Density×EPB）的核心指标，这一复杂系统的设计与优化面临巨大挑战。

在此背景下，宾夕法尼亚州立大学CHIMES中心（SRC JUMP 2.0中心）提出的SCOPE框架，以数字孪生为核心，为CPO的系统级预测与设计提供了革命性解决方案。

CHIMES介绍：

异构集成技术与人工智能：从算力挑战到系统级创新

一、AI服务器节点的架构需求与CPO的核心地位

未来AI服务器节点（CHIMES原型）的架构设计充分体现了异构集成的理念：整体包含GPU+HBM层与计算层两大核心部分，其中GPU+HBM层由125个小芯片组成，功耗达6200W，计算层则集成100个小芯片，功耗5750W，总计225个小芯片的总功耗高达11950W。支撑这一高密度集成的是面积达24025mm²的大型基板，整体架构需融合计算、内存、无源器件、冷却系统与功率传输等多维度功能，形成完整的系统级解决方案。

在互连技术的选择上，AI服务器节点需跨越不同长度尺度的传输需求：从小于1m的2D/3D铜互连，到0.01-0.05m的集成光子学，再到0.05-0.5m的光纤链路，以及1m-1000m的共封装光学，CPO凭借其在中长距离传输中的性能优势，成为连接各组件的关键纽带。性能趋势图明确显示，随着传输距离从0.01m扩展至1000m，共封装光学与光纤光学在吞吐量和能效上的优势逐渐凸显，成为支撑AI服务器集群规模化扩展的核心技术。

二、SCOPE框架：CPO系统级设计的数字孪生核心

SCOPE（System-level Co-packaged Optics Prediction and Design）框架的核心定位是通过数字孪生技术，实现CPO的正向预测与逆向设计，其本质是联合建模光子集成电路（PIC）与电子集成电路（EIC），打通多域交互的设计壁垒。

（一）框架核心功能：正向预测与逆向设计双轮驱动

正向预测功能聚焦于“输入参数到输出性能”的精准映射，其输入参数覆盖CPO全组件的关键指标，包括波长、纤芯半径、纤芯折射率、光波导长度、蚀刻深度、周期、占空比、入射角度、偏移量、间隙大小、耦合长度、半径尺寸、共面波导长度、带状线宽度、间隙宽度与接地宽度等；输出参数则直接关联系统性能，包括眼高、眼宽、上升时间等核心信号完整性指标。通过这一映射关系，设计人员可快速预判特定参数组合下的CPO性能表现。

逆向设计功能则实现了“目标性能到最优参数”的反向推导：用户设定目标眼图模板等输出指标后，框架可自动优化输入参数组合，提供多种满足需求的解决方案，甚至包括非直觉性设计，助力建立高维设计的帕累托前沿，为设计决策提供更丰富的选择空间。

（二）数字孪生的关键构建要素

SCOPE框架的有效性源于四大核心设计原则：其一，采用模型驱动数据集而非随机数据集，大幅减少训练数据量的同时节省研发时间；其二，具备公差感知的不确定性量化能力，既能捕捉因数据不足或超参数调优不充分导致的模型不确定性，又能纳入制造公差，提升设计的实用性；其三，深度支持优化功能，不仅能实现性能预测，更能输出最优参数组合以最大化核心指标；其四，支持候选设计的实时评估，提供多样化解决方案而非单一答案，助力设计空间的全面探索。

（三）机器学习架构：精度与效率的双重保障

SCOPE框架的技术核心是定制化的机器学习架构。在正向预测中，框架融合全连接神经网络（FCNN）与贝叶斯神经网络（BNN），既保证了预测精度，又实现了有效的不确定性量化；同时采用贝叶斯优化算法，不仅用于选择最优超参数，更能动态调整机器学习拓扑结构，进一步提升模型性能。在逆向设计中，框架采用SAC机器学习模型，通过奖励函数训练，精准定位能实现目标输出的最优输入参数组合。

三、CPO组件建模与系统级验证

（一）全组件参数覆盖与精准建模

SCOPE框架对CPO的核心组件实现了全面覆盖与精准建模，每个组件的参数范围与性能映射均经过严格验证：

- 光波导与光栅耦合器：蚀刻深度范围为90nm至110nm，周期介于600nm至650nm之间，占空比为30%至50%，入射角度在13°至15°之间，偏移量为0μm至3μm，工作波长覆盖1300nm至1600nm，模型对光波导及光栅耦合器损耗的预测与真实数据高度吻合，且能有效量化不确定性。

- 微环谐振器（MRR）：间隙大小为0.05μm至0.20μm，耦合长度为0至1.00μm，半径尺寸为2.50μm至3.50μm，工作波长同样覆盖1300nm至1600nm，双微环谐振器的插入损耗预测精度表现优异。

- 共面波导（CPW）：光波导长度为0.1mm至3.8mm，带状线宽度为18μm至30μm，间隙宽度为1μm至20μm，接地宽度为18μm至75μm，工作频率为90GHz至120GHz，模型对S21等输出参数的预测与真实数据偏差极小。

（二）系统级预测与逆向设计验证

系统级验证中，SCOPE框架基于特定输入参数组合实现了高精度性能预测：当输入波长为1550nm的一组光栅耦合的微环谐振腔设计下，输出眼高0.87V、眼宽49ps、上升时间7.3ps，满足20Gbps PRBS输入（2ps上升/下降时间）的性能需求。

在逆向设计验证中，框架针对设定的目标眼图模板，输出了三组最优参数解决方案，其预测输出在眼高、眼宽、上升时间等关键指标上均与目标高度契合，验证了逆向设计功能的实用性与精准性。

四、框架性能与未来发展方向

（一）全方位精度验证

SCOPE框架在不同层级的性能表现均达到行业领先水平：组件级层面，光子器件的预测精度介于95%至98%之间（因组件类型略有差异）；电子层面，CPW输出（S21、S11、S41）的预测精度高达97.5%，基于ADS眼图分析的信号完整性参数（眼宽、眼高、上升时间）精度达92.4%；系统级层面，基于1300-1600nm波长范围的70000组统一数据集训练后，预测精度达到91%，充分证明其能够有效捕捉PIC与EIC子系统间的多域交互效应。

（二）未来拓展计划与合作生态

目前，SCOPE框架的研发工作仍在持续推进，未来将重点拓展两大方向：一是丰富器件库，纳入多路复用器、驱动器、跨阻抗放大器（TIAs）等更多核心组件；二是增强仿真维度，融入热仿真与封装协同仿真效应，进一步提升框架的系统级适配能力。

这一框架的研发依托于CHIMES中心的强大合作生态：作为宾夕法尼亚州立大学牵头的SRC JUMP 2.0中心，CHIMES联合了加州大学洛杉矶分校、佐治亚理工学院、斯坦福大学、麻省理工学院等众多顶尖高校，以及三星、英特尔、台积电、联发科、美光等行业领军企业，同时得到美国国防高级研究计划局（DARPA）的支持，形成了产学研深度融合的创新网络。

◆ 结语

SCOPE框架以数字孪生为核心，通过机器学习技术打通了CPO的系统级预测与逆向设计链路，既解决了异构集成场景下CPO设计的复杂性难题，又大幅提升了研发效率与制造可行性。其高达91%-98%的多维度预测精度，充分验证了数字孪生在光电子集成领域的应用价值。随着器件库的丰富与仿真维度的拓展，SCOPE框架将进一步推动AI服务器节点架构的优化升级，为深度学习与高性能计算的发展提供更坚实的硬件支撑，而CHIMES中心构建的产学研合作生态，也将持续赋能共封装光学技术的创新突破，开启异构集成的全新篇章。