报告解读 | 光I/O+OCS引领智算中心Scale-Up网络架构新变革

  ICC讯 在AI大模型加速演进的时代，智算中心光互联正经历从“横向扩展”(Scale-Out)向“纵向扩展”(Scale-Up)拓展的大变革。面对日益严苛的带宽、功耗与时延等挑战，6月5日，凌云光光纤器件与仪器事业部CTO 张华博士于OptiNet China 2025“智算中心光网络论坛”发表《面向智算中心Scale-Up网络光互联探讨》专题报告，深度解析光I/O与OCS协同构建可重构数据中心网络(RDCN)的关键趋势与技术方案，并分享了基于DBS技术的高可靠性OCS方案的最新进展。

  AI时代光互联需求瓶颈，“四重挑战”呼唤架构革新

  随着大模型参数规模呈指数级增长，智算中心正面临前所未有的网络瓶颈。张华博士指出，以ChatGPT为例，其参数量预计达到17万亿。与此同时，GPU算力每两年增长约3.3倍，而网络互联与存储带宽的增幅仅为1.4倍，形成明显“剪刀差”。这一不平衡的发展使得网络架构正成为AI算力释放的关键制约因素，也预示着未来在底层互联技术上存在巨大的优化空间，而智算中心网络正面临着“两高两低”的核心挑战：① 高带宽：大模型训练涉及大量GPU间的数据交互和周期性存储，单卡互联带宽需求可达14.4Tbps。② 高可靠：训练周期通常以周甚至月为单位，网络系统需保持持续稳定运行，任何中断都可能导致训练失败或算力资源浪费。③ 低功耗：光模块功耗占设备整体功耗已高达1/3，随着接口速率与数量增长，控制互联系统能耗成为系统设计的重要挑战。④ 低时延：多GPU协同计算对时延极为敏感，任何微小延迟都会引发等待与算力浪费。研究显示，每增加10μs时延，GPU利用率将下降1%至3%。

  从实际应用层级看，当前光互联技术主要可分为三类核心场景：短距互联：应用于数据中心内部的Scale-Out与Scale-Up架构之间，如光I/O、CPO、800G/1.6T可插拔模块、LRO等。中长距互联：如数据中心之间的DCI互联，采用ZR/ZR+等相干光模块。超长距传输：如跨区域骨干网及海底光缆系统，保障全球算力网络的高效协同。

  面对上述挑战，传统以铜缆电互联和电交换架构为主的短距互联也已逐渐力不从心，智算中心光互联正在呈现Scale-Out与Scale-Up双向发展的架构趋势，光互联正成为突破算力互联瓶颈、构建高效智算中心网络的关键路径。光互联从Scale-Out向Scale-Up拓展打造智算中心“超级节点”

  当前主流智算中心多采用Scale-Out架构，通过网卡与交换机连接多个计算节点，适用于数据并行/流水线并行的相对低带宽和时延不敏感的集合通信。但随着训练/推理任务规模扩大，张量并行和专家并行这些对高带宽和低时延要求更高的集合通信，只有Scale-Up网络能够满足，但要求Scale-Up网络规模从8卡向百卡乃至千卡扩展，电互联架构已严重制约卡间协同效率，日益成为性能瓶颈。

  张华博士指出，Scale-Up架构强调在物理层面将多块GPU/XPU进行高密度直连，更好地匹配大模型对强耦合计算的需求。在此趋势下，光I/O技术的引入突破了传统电互联在带宽、时延与传输距离方面的限制，成为支撑Scale-Up架构的关键技术。相比铜缆，光I/O具备更大的带宽密度和更低的能耗，很容易实现跨机柜的GPU稳定互联。具体来看，光I/O赋能的Scale-Up网络有以下显著优势：超大规模：GPU卡间传输距离可达上百米，支持Scale-Up网络扩展至百卡乃至千卡级超节点。超高带宽：单GPU节点可实现高达256Tbps的双向互联带宽，是传统电互联架构的数十倍。超低时延：端到端传输时延可压缩至百纳秒级，显著提升GPU协同计算效率。

  此外，OCS(全光交换)技术的引入，为Scale-Up架构提供了物理层的拓扑重构能力。通过光层级联、动态切换与信号透明传输，OCS与光I/O的协同组合构建出可重构数据中心网络(RDCN)，为未来AI集群提供更高性能、更低能耗与更强弹性的新一代互联底座。光I/O技术突破铜缆瓶颈加速走向规模部署

  在支撑AI大模型训练的算力架构演进中，光I/O作为高密度、低功耗、低时延的关键互联技术，正逐步替代传统电互联，成为构建Scale-Up网络“超级节点”的核心方案。尤其在铜缆在带宽、能耗与传输距离上的局限日益凸显的背景下，光I/O的技术落地与产业化进展，正在推动AI基础设施完成从“铜”到“光”的关键跨越。报告中介绍了多家领先厂商在光I/O技术上取得突破性进展：Ayar Labs推出业界首款符合UCIe规范的光子互联芯粒TeraPHY，采用微环调制技术，可实现高达8.192Tbps的双向带宽，并已在富士通 A64FX 处理器上实现原生光口部署。Lightmatter在OFC 2025发布Passage L200光引擎，采用波分与空分复用架构，单芯片带宽高达56Tbps，具备3D封装与堆叠能力，定位于大规模AI集群的高密度部署。Avicena则以microLED技术实现6.4Tbps级光连接，具备低功耗、高可靠、耐高温等优势，且兼容CMOS工艺，展现出极强的工程化潜力。这些技术路线的并行推进，标志着光I/O从实验室走向量产部署的关键拐点已至。

  全光交换OCS技术赋能灵活拓扑与系统弹性

  在传统数据中心中，网络拓扑通常为静态结构，适配稳定的流量模式。然而，AI训练任务具有突发性强、流量分布时空不均等特点，尤其在大模型并行计算中，不同阶段对带宽和拓扑需求差异显著。这就要求底层网络具备快速重构能力，以适应多任务切换与资源调度的灵活性。张华博士在报告中指出，全光交换(OCS，Optical Circuit Switch)技术，正是应对这一挑战的关键手段。相比传统电交换，OCS通过纯光信号直接切换物理链路，无需进行电光转换，具备高带宽、低时延、低功耗与协议无关等优势，可在毫秒级完成拓扑调整或故障切换，显著提升网络稳定性与弹性。在AI训练集群中，OCS可根据模型结构与计算负载动态调整互联结构，从而实现算力资源的最优利用。

  报告指出，OCS在当前智算中心中的应用正逐步走向成熟，典型代表如Google谷歌23年发表论文提到的TPU v4集群已全面落地基于OCS+光模块的3D Torus网络架构。该系统采用136×136端口OCS配合800G可插拔光模块，实现4096张TPU的灵活互联，并在以下维度上实现显著突破：性能提升：可灵活重构物理拓扑，匹配不同模型通信模式，整体训练性能最高提升 3.3倍;系统可靠性增强：在主机可靠性仅99%的条件下，系统仍能保持75%的算力吞吐能力。

  此外，Google谷歌在2025年Cloud Next大会上，宣布了最新智算集群Ironwood进展，已实现支撑9216张TPU卡间互联，同样基于OCS+800G光模块方案，相比TPUv2，计算性能提升3600倍，展现出OCS在AI集群架构中的广阔前景。可重构数据中心网络(RDCN)光互联光I/O + OCS协同构建“光速核心”

  面对AI大模型训练对带宽密度、资源调度与系统弹性的极致要求，报告提出以光I/O与OCS技术为核心，构建可重构数据中心网络(RDCN)架构，实现物理层的灵活互联与资源解耦。RDCN架构融合了横向扩展的Scale-Out网络与纵向扩展的Scale-Up网络，通过OCS核心交换节点与GPU光I/O直连，实现从芯片到系统的全光互联。以哥伦比亚大学提出的SiPAM硅光互连架构为例，OCS+OIO组合在训练效率上相较传统Nvlink平台提升高达7.5倍，充分验证了全光互联在AI集群中的性能潜力。

  凌云光高可靠性OCS方案赋能RDCN落地部署

  在RDCN架构所需的大规模光交换领域，凌云光与HUBER+SUHNER POLATIS合作，提出基于DBS(DirectLight Beam Steering)技术的高可靠OCS方案展现出显著优势。相比传统MEMS架构，DBS方案采用压电陶瓷驱动准直器旋转，实现空间直耦精确对准，具备更高可靠性、更优回波损耗、更低插损等特点，相比与高驱动电压的MEMS方案，DBS平台OCS在大端口数和长期工作稳定可靠性方面更具扩展潜力。随着OCS端口规模持续扩大，系统对交换模块的损耗及可靠性提出更高要求。正如Google谷歌在其论文《Mission Apollo: Landing Optical CircuitSwitching at Datacenter Scale》中指出，“相较于MEMS架构，基于压电陶瓷的光交换技术在插入和回波损耗方面具备天然优势，当MEMS方案在良率和可靠性上不易管理时，技术路线的选择也可能随之转变。”这一趋势也为DBS架构在下一代OCS系统中的广泛应用提供了有力印证。

  凌云光OCS产品目前已支持最大576×576端口规模，典型插损仅2.7dB，回波损耗优于–50dB，并可灵活配置8×8起的多种矩阵规格。产品还具备暗光配置与双向通道(Bidi)等特性，可显著提升端口利用率和系统架构自由度，并且已通过Telcordia GR-63民用级、及MIL-STD-810G等严苛抗震与极端环境测试，该产品累计运行超 188亿端口小时，稳定性与工程化水平均处于业内领先。

  聚焦光子集成与全光网络持续推动AI网络架构演进

  随着大模型与智能算力持续纵深发展，传统电互联架构已难以满足智算中心复杂的互联需求。以硅基光电子集成为代表的光I/O技术，可支撑百卡乃至千卡Scale-Up网络规模，成为下一代智算中心纵向扩展的热点方案;光I/O+OCS全光交换实现物理拓扑的灵活重构，故障快速恢复、速率平滑升级，将成为RDCN(可重构数据中心网络)不可或缺的底层支撑技术。正如Google谷歌工程副总裁在OFC 2025上所言：“我们正在见证新网络架构的文艺复兴(What we are seeing is a new renaissance for new architectures!)”。凌云光以光I/O和OCS为突破口，深耕光子集成与全光网络领域，推动AI智算中心底层互联架构重塑。未来，凌云光将继续携手合作伙伴，围绕高密度、低功耗、智能调度等方向持续突破，加速迈向“光速核心”的智能互联新时代。