ICC訊  （本文作者Kishore Atreya系Marvell公司云平臺營銷高級總監）人工智能正在徹底改造各行業的同時，其永無止境的算力需求正從底層重塑數據中心架構。AI工作負載——尤其是大規模訓練和推理——不斷挑戰GPU和加速器的極限，對連接計算、存儲和內存的互聯技術提出了前所未有的要求。這些光纖與銅纜組成的"神經網絡"，如今已變得與它們連接的處理器同等重要。

  在全球最先進的數據中心內部，AI基礎設施已不再是獨立服務器的簡單組合，而是需要將大規模計算集群緊密耦合為統一系統。這種從孤立處理到互聯智能的轉變，將下一代AI互聯技術推向了舞臺中央。

  機架內的光進銅退

  光學技術正在提供關鍵解決方案。線性可插拔光學器件（LPO）等新技術在保持銅纜能效優勢的同時，實現了機架內帶寬擴展。通過將信號處理任務轉移至主機芯片，并對電氣與光學元件進行協同設計，LPO能以更低功耗和延遲直接替代傳統光模塊。

  更激進的集成方案——近封裝光學（NPO）和共封裝光學（CPO）——則將光學器件直接放置在加速器封裝內部或相鄰位置。這些技術幾乎消除了XPU與光引擎間的電氣走線，既降低功耗又提升帶寬密度。特別是CPO技術，有望將計算集群規模從數十個XPU擴展至數百甚至數千個，同時保持可預測的性能和更低的系統總功耗。

  集群擴展的光學架構

  當AI集群從單個機架擴展到多排機柜乃至整個模塊時，橫向擴展互聯構成了編織整個系統的"光學織物"。這些通常基于PAM4光學DSP的鏈路，必須支持數十至數百米距離內的大帶寬、低延遲和高可靠性。

  當前最先進的PAM4 DSP支撐著全球頂級以太網和InfiniBand網絡，使AI工作負載能跨交換機和節點無縫傳輸數據。面對每兩年翻倍的帶寬需求，DSP技術正通過3nm制程和單通道200Gbps信號速率持續進化，推動1.6Tbps及以上模塊的發展。

  針對分布式AI園區，精簡相干（coherent-lite）技術正在興起。相比PAM4具有更長傳輸距離（2-20公里），相比傳統相干系統則具備更低成本和功耗，這種工作在O波段的DSP技術可連接數據中心園區內不同建筑，幫助運營商突破單設施的電力與空間限制。

  跨園區互聯的終極方案

  當AI集群突破園區范圍時，數據中心互聯（DCI）技術開始承擔重任，連接分布在不同城市乃至大洲的計算集群。800G ZR/ZR+模塊等相干ZR光學方案占據主導地位，支持最遠2500公里的多太比特級連接。

  這些相干鏈路通過密集波分復用（DWDM）和先進調制技術最大化光纖利用率，對于跨設施擴展AI工作負載同時保持實時性能和冗余至關重要。據Marvell和Serve The Home 2025年2月數據顯示，800G ZR/ZR+模塊在滿帶寬下分別支持1000公里和2500公里傳輸。

  多元化技術共筑未來

  AI時代沒有任何單一互聯技術能滿足所有需求。從銅纜、LPO、CPO到PAM4、精簡相干和相干ZR，多樣化的技術方案正針對不同層級的挑戰進行精準適配。這些技術被共同目標緊密聯結：構建可擴展、高效能的高性能AI基礎設施。

  光學化轉型正在各層級加速推進，不僅為了帶寬提升，更因其在功耗、散熱和密度方面的關鍵優勢。供應商、開發者和云運營商必須深化合作，將互聯技術從事后考量轉變為系統架構的核心支柱。

  隨著AI持續爆發式增長，其未來顯然不僅取決于更快的芯片，更在于更優質的連接。在這場競賽中，真正的贏家將是那些超越硅基思維，真正理解并駕馭光纖與系統架構融合之道的創新者。

  原文：AI Interconnects: The infrastructure behind intelligence | Lightwave | https://www.lightwaveonline.com/home/article/55305907/ai-interconnects-the-infrastructure-behind-intelligence