AI資料中心越來越耗電？台灣團隊突破高速晶片傳輸瓶頸

在國科會支持下，由國立清華大學電機工程學系彭朋瑞教授研究團隊，成功開發「四階脈衝振幅調變(PAM-4)傳收機」，有望取代傳統插拔式進行光電轉換的傳輸架構，滿足更高傳輸速率與更低功耗之需求。

左2起為國研院台灣半導體研究中心林銘偉副研究員、國立清華大學電子工程研究所劉怡君副教授、國科會林廣宏主秘、國立清華大學電機工程學系彭朋瑞副教授、國立清華大學電機工程學系謝秉璇副教授

當你使用ChatGPT、觀看串流影片，或讓AI協助分析大量資料時，背後的資料中心其實正面臨一項重大挑戰：資料傳輸速度跟不上需求，而且耗電量持續攀升。

隨著人工智慧（AI）快速發展，資料中心需要在極短時間內處理龐大的運算與資料交換。如何讓晶片之間傳得更快、耗電更少，已成為全球半導體產業的重要課題。

在國科會「關鍵新興晶片設計研發計畫」支持下，由國立清華大學電機工程學系彭朋瑞副教授、謝秉璇副教授、電子工程研究所劉怡君副教授及國研院台灣半導體研究中心林銘偉博士共同組成研究團隊，成功開發新一代高速「PAM-4傳收機」及共封裝光元件（CPO）技術，可望為未來AI資料中心提供更高效率的資料傳輸解決方案。

為什麼資料傳輸變得這麼重要？

過去人們常認為電腦效能取決於處理器速度，但在AI時代，大量資料必須在晶片、伺服器與資料中心之間高速流動。

如果資料傳輸速度不足，再強大的AI晶片也可能因等待資料而無法充分發揮效能。

因此，提升傳輸頻寬與降低耗電，已成為全球科技業競逐的關鍵技術。

一條傳輸線，速度可達每秒100Gb

研究團隊開發的PAM-4傳收機，利用四種不同訊號振幅來傳送資訊，相較於傳統技術能在相同頻寬下傳輸更多資料。

其單通道傳輸速率可達100Gb/s，相當於每秒可傳送超過100億位元資料，可滿足未來AI伺服器與高速運算系統需求。

更重要的是，團隊提出創新的接收機架構，在維持高速運作的同時有效降低功耗，並加入自我校正功能，即使面對溫度變化或量產誤差，也能維持穩定效能。

112Gb/s共封裝光元件系統板及112Gb/s傳收機對傳板

用光取代部分電子訊號

除了高速傳收機外，研究團隊也進一步整合矽光子技術與共封裝光元件（CPO）。

簡單來說，就是讓光訊號直接在晶片附近完成傳輸，而不必像傳統系統一樣透過外接光模組再進行轉換。

由於光訊號比電子訊號具有更高頻寬與更低能耗，未來可望大幅降低AI資料中心的能源消耗，同時提升資料傳輸效率。

目前團隊已完成每秒100Gb的光電轉換技術，以及頻寬超過50GHz的高速光偵測器整合，為下一代高速運算平台奠定基礎。

台灣在AI基礎建設的關鍵布局

近年全球科技巨頭積極投入AI資料中心建設，背後最需要的除了先進AI晶片，更需要高速、低耗能的資料傳輸技術。

此次研發成果已取得6件美國發明專利與8件台灣發明專利，並衍生多項產學合作計畫，顯示相關技術已具備進一步產業化潛力。

未來若能持續推動技術落地，不僅有助於提升台灣在高速通訊與矽光子領域的競爭力，也有機會在全球AI基礎建設供應鏈中扮演更重要的角色。

資料來源：國科會新聞資料