Generative AI의 등장과 함께 AI가 세상에 혁신을 가져왔다. Generative AI와 기존 AI 기술의 가장 큰 차이 중 하나는, 기존 AI 기술은 Computing 집약적인 반면 Generative AI는 거대 AI 모델의 크기 때문에 메모리 대역폭 병목현상이 대두된다는 점이다. 즉, 시스템 반도체 내에서의 연산보다 DRAM 등 메모리에 Generative AI 모델을 읽고 쓰는 동작이 더 어려운 도전 과제가 된다. 따라서, HBM(고대역폭 메모리), Chiplet(효율적인 칩 간 인터페이스), PIM(메모리 내에서 연산을 수행하여 데이터 이동량을 감소) 등을 위한 인터페이스 관련 기술들이 장차 Generative AI 및 산업 전반의 발전을 이끌 주된 동력이 될 예정이다. 이러한 기술들의 공통 분모는 바로 고속 인터페이스 기술로, 앞으로 AI 기술 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 

이러한 변화에 대응하고자 본 연구실에서는 날이 갈수록 높아지는 HBM 대역폭에 따라 생기는 I/O Pin들 사이의 Crosstalk을 보상하기 위한 기술, 저전력 고속 Chiplet 인터페이스를 위한 PAM4, Duobinary 기술 등을 연구 중이다. 또한, HBM과 PIM의 다채널 통신 환경에서는 스위칭 노이즈(Switching Noise)와 지터(Jitter)가 발생하여 SI (Signal Integrity) 및 PI(Power Integrity)가 심각하게 저하될 수 있으므로 칩 내부에서 이를 보다 적은 비용으로 해결하는 기술을 연구 중이다. 

HBM, Chiplet, PIM 등이 하나의 모듈 혹은 하나의 시스템 내 메모리 반도체와 시스템 반도체 간의 인터페이스와 관련된 이슈를 다루는 반면, 광 트랜시버(optical transceiver) 기술은 여러 개의 모듈 혹은 여러 개의 시스템 간 통신에 필수적이다. Generative AI의 등장으로 AI 기술이 급성장하면서 많은 기업들이 자체 데이터 센터를 구축하고 확장하여 AI 모델 학습과 AI 서비스 개발에 대규모 투자를 하고 있다. 이에 따라 데이터 센터 내 컴퓨터의 성능과 처리 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는 실정이다. 이에 필요한 광 트랜시버의 수요도 함께 증가하고 있으며, 더 빠르고 효율적인 광통신 방법 및 트랜시버 회로 기술 개발에 대한 수요도 크게 늘고 있다. 

광통신은 레이저(Laser), 광 검출기(Photodetector, PD), 광섬유(Fiber)와 같은 광학적 구성 요소를 사용하여 빛의 형태로 정보를 전송한다. 구리나 알루미늄과 같은 금속 전선 대신 광섬유를 이용하면, 데이터를 매우 높은 속도로 전송할 수 있으며 전송 가능한 거리가 길고 전송하는 동안 데이터 손실이 적다는 장점이 있다. 또한, 금속 전선을 사용하여 전기적 신호를 통해 데이터를 전송하는 유선 통신(wireline communication)보다 전자기파 간섭의 영향에서 보다 자유롭다.

광통신에서 발생하는 왜곡의 원인은 주로 광섬유의 물리적 특성에 기인한다. 예를 들어, 분산(dispersion)은 광섬유를 통과하는 빛의 다양한 파장이 서로 다른 속도로 전파됨으로써 발생하는 현상으로, 송신된 신호의 형태가 왜곡되어 수신단에서 데이터 오류가 발생하게 된다. 또한, 광학 장비의 특성으로 인한 비선형 효과(nonlinear effects)는 높은 전력의 빛이 광섬유를 통과할 때 발생하며, 신호 왜곡을 일으키고 전송 품질을 저하 시킨다.

이러한 왜곡을 보정하기 위해, 광학적 분산 보상기(Optical Dispersion Compensator)나 분산 보상 섬유(Dispersion Compensating Fiber, DCF)를 사용하여 광섬유 내에서 발생한 분산을 반대로 상쇄시켜 신호의 왜곡을 줄일 수 있다. 반면, 전자적 분산 보상 방식(EDC, Electronic Dispersion Compensation)은 수신된 신호를 전자적인 방식으로 처리하여 왜곡을 보정한다. EDC는 특히 고속 데이터 전송에서 효과적이며, 추가적인 광학 구성 요소 없이 신호의 질을 개선할 수 있어 보다 경제적이라는 장점이 있다. 

본 연구실에서는 광통신에서 발생하는 왜곡을 분석하고, 이를 신호 처리 알고리즘 등을 적용하여 보상하는 기술을 연구하고 있다. 또한, 이를 구현하는 회로 및 시스템 설계하고, 기술의 실용성과 효율성 등을 검증한다.