Interview mit Dr. Ali Safiei, Senior Principal Product Manager, Black Semiconductor
„Die Interconnect-Architektur wird entscheidend“
Mit wachsender Rechenleistung können die Datenpfade im Fahrzeug zunehmend an ihre Grenzen stoßen. Dr. Ali Safiei von Black Semiconductor erklärt, wie mittels Optical PCIe, Chiplets und Graphen-Photonik Engpässen entgegengewirkt werden kann.
Benjamin MüllerBenjaminMüllerInternational Editor for ADT, aIT, AP & All-Electr.
6 min
Bevor Dr. Ali Safiei zu Black Semiconductor wechselte, war er Senior Vice President bei Cariad.Black Semiconductor/KI generiert
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Je mehr Daten Sensoren, Beschleuniger, Speichersysteme und zentrale HPC-Einheiten untereinander austauschen, desto wichtiger wird die Effizienz der Datenbewegung als eigener Architektur- und Designfaktor. Dr. Ali Safiei, Senior Principal Product Management – Automotive, Robotics & Edge bei Black Semiconductor, entwickelt in diesem Kontext optische Interconnect-Chipsätze, Chiplet-Photonik für Compute-Anwendungen und graphenbasierte Technologien.
Auf der Automotive Computing Conference Germany in München hält er dazu die Keynote „Integrated Graphene Photonics as Optical PCIe for Zonal Backbone and Optical Interconnect for Chiplets“. Im Vorfeld der Veranstaltung haben wir ihn dazu befragt.
Herr Dr. Safiei, wird Datenbewegung – und nicht Rechenleistung – zum nächsten grundlegenden Engpass im Automotive HPC, und welche Kennzahl wird diesen Wendepunkt zuerst sichtbar machen?
Ich würde diesen Wendepunkt daher nicht über eine einzelne Bandbreitenkennzahl definieren. Ein aussagekräftigerer Indikator ist der Energie- und Systemaufwand für die Übertragung eines Bits im Verhältnis zu seiner Verarbeitung. Sobald die Leistungsaufnahme der Interconnects, der SerDes-Overhead, Verkabelung, EMV-Maßnahmen und Packaging-Komplexität einen unverhältnismäßig großen Teil des gesamten Systembudgets beanspruchen, haben wir eher ein Problem der Datenbewegung als lediglich ein Rechenleistungsproblem. Deshalb werden Kennzahlen wie Bandbreite pro Watt und Bandbreite pro physischer Schnittstelle neben klassischen Compute-Metriken wie TOPS zunehmend wichtiger.
Alles zur Automotive Computing Conference Germany
Die Automotive Computing Conference geht den technischen Grundlagen moderner Fahrzeugrechner auf den Grund. Im Fokus stehen High-Performance-Computing im Fahrzeug, moderne E/E-Architekturen, Chiplets, Sicherheitskonzepte, funktionale Sicherheit, Cloud-Anbindung und die wachsende Komplexität softwaredefinierter Fahrzeuge.
Am 18. und 19. November 2026 diskutieren internationale Expertinnen und Experten in München, wie sich klassische Fahrzeugarchitekturen zu leistungsfähigen Computing-Plattformen weiterentwickeln lassen. Keynotes, Panels und Q&A-Sessions zeigen, welche Hardware- und Softwaretrends das Automotive Computing prägen, wie OEMs und Zulieferer mit steigenden Anforderungen umgehen und welche Rolle moderne Halbleiterarchitekturen für künftige SDVs spielen.
Ab welcher Architekturgröße wird Kupfer für zonale Backbones und Chiplet-Interconnects wirtschaftlich oder physikalisch nicht mehr tragfähig?
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Es gibt keine einzelne Bandbreite oder Distanz, ab der Kupfer plötzlich nicht mehr tragfähig ist. Wir müssen zwischen unterschiedlichen Architekturbereichen unterscheiden. Auf Chiplet-Ebene bleibt die elektrische Die-to-Die-Konnektivität über sehr kurze Distanzen äußerst effizient. Wenn Chiplet-Systeme jedoch über ein einzelnes Package hinaus skalieren, machen die Kombination aus Bandbreitendichte, Energie pro Bit, Reichweite und Packaging-Komplexität optisches I/O zunehmend attraktiv.
Die Chance liegt daher nicht zwangsläufig darin, elektrische Die-to-Die-Schnittstellen für kurze Distanzen zu ersetzen, sondern sie beim Skalieren über Package-Grenzen hinaus zu ergänzen. Auf Fahrzeugebene steht die Sensor-to-Core-Konnektivität vor einer anderen Skalierungsherausforderung. Kameras, Radar, Lidar und andere Sensoren mit hoher Bandbreite müssen steigende Datenmengen über deutlich größere Distanzen transportieren – unter strengen Vorgaben hinsichtlich EMV, Gewicht, Leistungsaufnahme und Verkabelung.
In beiden Fällen lautet die Frage daher nicht einfach: „Wie weit kann Kupfer gehen?“, sondern: „Ab welchem Punkt wird die Aufrechterhaltung der elektrischen Verbindung selbst zur dominierenden Systemeinschränkung?“
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Wie Optical PCIe Datenengpässe im Automotive HPC adressiert
Ab welchem Punkt wird die elektrische Datenübertragung zwischen Prozessoren, Speicher und Beschleunigern mit steigender Rechenleistung im Fahrzeug zu einem größeren Engpass als die Rechenleistung selbst?
Wir sehen bereits die ersten Anzeichen dieses Übergangs im KI-Computing allgemein. Eine höhere Accelerator-Performance schafft nur dann einen Mehrwert, wenn die Daten effizient genug zu den Recheneinheiten gelangen. Im Fahrzeug besteht die Herausforderung auf zwei Ebenen: innerhalb des Rechensystems zwischen Prozessoren, Speicher und Beschleunigern sowie im gesamten Fahrzeug zwischen Sensoren, Zonen-Controllern und zentraler Rechenleistung.
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Der Wendepunkt wird daher nicht bei einer bestimmten TOPS-Zahl eintreten. Er entsteht dann, wenn die Skalierung der Rechenleistung einen unverhältnismäßig starken Anstieg bei Speicherbandbreite, Interconnect-Leistungsaufnahme, I/O-Bandbreite und physischer Infrastruktur erfordert. Deshalb sollten künftige Automotive-HPC-Architekturen Rechenleistung, Speicher und Networking nicht unabhängig voneinander optimieren. Sie müssen zunehmend als integriertes Gesamtsystem ausgelegt werden, in dem Datenbewegung als eigenständiger Architekturparameter behandelt wird.
Muss optische Konnektivität Kupfer bei jeder Kennzahl schlagen oder gibt es einen entscheidenden Schwellenwert bei Bandbreitendichte, Leistungsaufnahme, EMV, Kosten oder Qualifikation, der die Einführung auslöst?
Ich glaube nicht, dass Optik Kupfer bei jeder einzelnen Kennzahl übertreffen muss. Entscheidend wird die Wirtschaftlichkeit auf Gesamtsystemebene sein. Bandbreitendichte, Leistungsaufnahme und EMV können den technischen Bedarf für Optik erzeugen, doch Kosten, Integration und Qualifikation werden darüber entscheiden, ob sie sich in Automotive-Anwendungen mit hohen Stückzahlen skalieren lässt.
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Das ist insbesondere für die Sensor-to-Core-Konnektivität wichtig. Ein elektrisches Kabel einfach durch einen diskreten optischen Transceiver und eine Glasfaser zu ersetzen, löst das Systemkostenproblem nicht grundlegend. Die größere Chance entsteht, wenn sich photonische Funktionalität direkt mit dem elektronischen IC integrieren lässt.
Genau diesen Ansatz verfolgen wir bei Black Semiconductor mit integrierter Graphen-Photonik. Durch die monolithische Integration photonischer Funktionalität mit einem EIC soll der zusätzliche Komponenten-, Schnittstellen- und Packaging-Aufwand reduziert werden, der traditionell mit optischer Konnektivität verbunden ist. Das hat das Potenzial, die Systemkosten grundlegend zu verändern und optische Konnektivität nicht nur für Premium-Einzellösungen, sondern auch für skalierbare Sensor-to-Core-Architekturen relevant zu machen.
Wie Chiplets Automotive-HPC und Qualifikation verändern
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Chiplet-Architekturen versprechen mehr Flexibilität und Wiederverwendung. Wie verändern sie die Automotive-Qualifikation, wenn Compute, I/O, Beschleuniger und Photonik von unterschiedlichen Lieferanten und aus unterschiedlichen Prozesstechnologien stammen können?
Die zentrale Herausforderung besteht darin, dass Wechselwirkungen bei der Zuverlässigkeit nicht an der Die-Grenze enden. Thermisches Verhalten, mechanische Spannungen, Interconnect-Zuverlässigkeit, Package-Schnittstellen und Fehlerausbreitung werden zu Fragestellungen auf Systemebene.
Die Automotive-Qualifikation erfordert deshalb eine klare Verantwortlichkeit für das gesamte Mission Profile, die Zuverlässigkeitsziele und die Qualifikationsstrategie. Einzelne qualifizierte Komponenten ergeben nicht automatisch ein qualifiziertes Gesamtsystem. Ich glaube, dass dies zu einer der grundlegenden Herausforderungen heterogener Integration im Automotive-Bereich werden wird: Die Industrie benötigt Qualifikationsmethoden und Verantwortungsmodelle, die das Verhalten des vollständigen Produkts abbilden und nicht nur das seiner einzelnen Dies.
Wo liegt erfahrungsgemäß sowohl auf OEM-Softwareplattform-Seite als auch auf Halbleiterseite die größte Diskrepanz zwischen dem, was Fahrzeugsoftware-Teams von künftiger HPC-Hardware erwarten, und dem, worauf Halbleiter-Roadmaps derzeit optimieren?
Die größte Diskrepanz besteht darin, dass Softwareorganisationen zunehmend Hardware erwarten, die auf ihre spezifischen Workloads und Systemarchitekturen optimiert ist, während Halbleiter-Roadmaps traditionell Skalierung, Standardisierung und lange Entwicklungszyklen benötigen. Ich glaube, dass ein deutlich stärkeres Hardware-/Software-Co-Design auf Systemebene erforderlich sein wird, um diese Lücke zu schließen. Künftige Fahrzeugrechner können nicht mehr so entwickelt werden, dass zunächst der Halbleiter definiert und die Software anschließend darauf abgebildet wird. Workloads, Rechenleistung, Speicher, Beschleuniger und Datenbewegung müssen wesentlich früher gemeinsam architektonisch ausgelegt werden.
Das schafft jedoch eine weitere Herausforderung: Je enger Hardware und Software-Stack gemeinsam optimiert werden, desto stärker bewegen wir uns in Richtung semi-custom Lösungen. Für jeden OEM, jede Fahrzeugplattform oder jeden Workload einen vollständig neuen monolithischen SoC zu entwickeln, ist weder wirtschaftlich skalierbar noch mit den Entwicklungszyklen der Automobilindustrie vereinbar. Genau hier können Chiplet-Architekturen eine große Chance bieten. Statt den gesamten SoC zu individualisieren, könnten wiederverwendbare Standardbausteine – etwa für Compute, Speicher, I/O oder Konnektivität – mit differenzierten oder anwendungsspezifischen Chiplets kombiniert werden. Dadurch lässt sich ein deutlich höherer Grad an Systemoptimierung erreichen, ohne für jede Anwendung einen vollständig neuen monolithischen Halbleiter entwickeln zu müssen.
Aus meiner Sicht könnte daraus ein wichtiger Differenzierungsfaktor entstehen: Standardisierung auf Ebene der Bausteine, kombiniert mit Individualisierung auf Systemebene. Die Interconnect-Architektur wird dabei entscheidend, weil sie bestimmt, wie effizient und flexibel sich diese Bausteine miteinander kombinieren lassen.
Wenn sich Optical PCIe im Automotive-Bereich durchsetzt, welcher Teil der E/E-Architektur verändert sich zuerst: Verkabelung, zonale Topologie, Packaging, Thermodesign oder die Lieferantenstruktur?
Die erste sichtbare Veränderung könnte bei der Verkabelung auftreten, doch ich glaube, dass die wesentlich grundlegendere Veränderung auf Halbleiter- und Systemebene stattfinden wird. Optical PCIe wird besonders interessant, wenn wir Optik nicht als zusätzliche externe Komponente betrachten, sondern die optische Schnittstelle direkt in die Elektronik integrieren. Konventionelle Ansätze benötigen häufig separate photonische Dies, zusätzliches Packaging sowie optisch-elektrische Schnittstellen. Das erhöht Kosten und Komplexität und schafft zusätzliche Zuverlässigkeitsschnittstellen. Genau hier kann der integrierte Ansatz von Black Semiconductor die Ausgangslage grundlegend verändern.
Mit integrierter Graphen-Photonik kann die photonische Funktionalität monolithisch mit dem elektronischen IC integriert werden. Prinzipiell lässt sich Optical-PCIe-Konnektivität dadurch deutlich näher an Sensoren, Prozessoren, Beschleunigern oder anderen elektronischen Bauelementen integrieren – potenziell sogar direkt in diese hinein. Die Konsequenz ist wichtig: Statt einen teuren optischen Transceiver zu einer bestehenden elektrischen Architektur hinzuzufügen, wird die optische Konnektivität Teil des Halbleiters selbst. Das hat das Potenzial, den Komponenten- und Packaging-Aufwand deutlich zu reduzieren und zugleich Schnittstellen zu eliminieren, die andernfalls separat montiert und qualifiziert werden müssten.
Für Automotive-Anwendungen könnte Optical PCIe damit weit über eine Premium-HPC-to-HPC-Verbindung hinaus relevant werden. Es eröffnet die Möglichkeit eines skalierbaren optischen Fabrics von Sensor-to-Core und potenziell auch Core-to-Core, während auf Ebene der logischen Schnittstelle das PCIe-Ökosystem erhalten bleibt. Langfristig könnte dies nicht nur die Verkabelung verändern, sondern auch die zonale Topologie, das Packaging und die Lieferantenstruktur, weil die Grenzen zwischen Rechenleistung, Konnektivität und optischem Networking zunehmend verschwimmen.
Ein Aspekt verdient dabei mehr Aufmerksamkeit: Die Automobilindustrie sollte optische Konnektivität nicht lediglich als schnelleren Ersatz für Kupfer betrachten. Wenn wir ein elektrisches Kabel durch ein optisches Kabel ersetzen und dabei exakt dieselbe E/E-Architektur beibehalten, schöpfen wir nur einen Teil des möglichen Potenzials aus. Die größere Chance liegt auf Architekturebene: darin, neu zu denken, wie Sensorik, Rechenleistung und Datenbewegung in künftigen Physical-AI-Systemen gemeinsam ausgelegt werden.
