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发布日期：2024-11-27 05:25    点击次数：93

智算中心是这一轮科技编削的算力"腹黑"，更是海外科技博弈的恒久焦点。智算中心斥地决策，一直牵动着国东说念主的神经。

近期，OXC 光交换工夫在智算场景的行使，走进了各人视线，这个工夫过头处理决策，撑得起智算中心网罗吗？

深切工夫本体、落地执行、产业程度来看，只怕王人要说一句，" OXC 工夫在智算场景其实莫得未来"。

工夫上看，OXC 光交换工夫在智算场景中会面对光电协同、不提拔 AI 任务多对多传输等工夫挑战，很难有用处理。

执行上看，刻下业界仅谷歌一家商用 MEMS-OXC 斥地，而谷歌 TPU 集群用 OXC 的中枢盘算是处理 Torus 拓扑的可费用问题，但网罗可费用的短板其实是在接入端口，OXC 不处理网罗可费用问题，是以实践上跟自动配线架莫得本体辞别。

产业上看，谷歌商用 OXC 全球仅此一家，把柄 LightCounting 瞻望，到 2029 年 OXC 的全球市集空间约为 5 亿好意思元，其中大部分是谷歌，产业界限仅为电交换的二至极之一。

详细上述维度，不贫瘠出论断，OXC 工夫在智算场景中仅仅配线架，无法果真界限化落地，也撑持不了超万卡集群智算中心网罗。

接下来我们就从工夫的起原到产业的尽头，全面怒放智算场景 MEMS-OXC 的面纱。

省略来说，OXC 光交换工夫即是在不同的光旅途之间进行光信号交换。工夫旅途包括 MEMS、DLC、和 DLBS。其中，MEMS 工夫是现在最主流的决策，MEMS-OXC 斥地亦然现在惟一被谷歌这一家所商用的。

但在超万卡集群的智算中心网罗中，MEMS-OXC 发达的作用其实即是配线架。

我们先来望望，智算中心组网是如何结束的。ODCC（开放数据中心委员会）发布的《AI 数据中心网罗建网》知道提到，AI 参数面网罗有两层 Spine — Leaf，以及三层 CLOS 架构组网，而在 AI 集群组网执行中，通过三层组网达到十万卡以上的组网界限。

现在，Meta、OpenAI、微软等 AI 巨头，王人是通过从两层向三层推广的组网模式，去构建超大界限集群的，也即是在 Leaf 层、Spine 层除外加多 Core 层。其中，两层组网使用的是电交换机。比如现在业界惟一的 OXC 商用执行——谷歌也采纳的是光电混杂架构。

不错看到，智算中心网罗如若采纳两层组网，不需要 OXC；如若是三层组网，MEMS -OXC 斥地在 Core 层主要发达的作用是纯真配线，与自动配线架莫得本体辞别。

引入 MEMS-OXC，不仅无法给网罗带来增益，还可能制造出颠倒的问题：

领先，光电协同问题。

如若在第三层引入 OXC 光交换机，但数据中心网罗底层用的依然电交换机，这就需要光电之间的协同、通讯、相助，对通盘数据中心网罗的冲击是比拟大的。

举个例子，OXC 工夫有纯暴露换的特征，但关于整网来说，光交换机已而连通、已而断开，这就需要通盘接入层和 Spine 层，王人要随之进行战略颐养。

试念念一下，智算场景下的大模子锤真金不怕火大多采纳并行锤真金不怕火，业务流随时变化，如若数据中心网罗随处随时在进行秒级颐养，那锤真金不怕火的可靠性就很难保证了。任何一个大模子研发团队，只怕王人无法采纳锤真金不怕火的高频中断。

其次，OXC 与 AI 业务的适配问题。

OXC 光交换工夫是不提拔多对多通讯的，只可进行纯物理的转发。而在智算场景中，AI 任务是有许多算法和算子的，不同算法的通讯模式王人不太相同，可能需要一双多、多对一、多对多等多种转发款式。这些算法的高效通讯，OXC 工夫就很难知足，导致有关智算业务无法开展。

第三大问题，即是 OXC 的耗能问题。

OXC 光交换机的插损很大，也即是信号在光折射的经由中产生了衰减。那么为了弥补 OXC 的插损，就不得不采纳更大功率或更长距离的光模块，这又会导致能耗飞腾。此外，插损问题，还会导致光模块速度无法演进。

由于上述问题的存在，智算中心辩论插损、功耗等多方面进行考量，算一笔详细账，就会发现 MEMS-OXC 斥地还不如自动配线架。

MEMS-OXC 不如自动配线架的另一个枢纽身分，即是商用出路。

我们知说念，一项新工夫王人必须在营业市辘集完成闭环，大概通过使用往复收投资，才略劝诱基础枢纽的进一步插足，变成良性轮回。而 OXC 工夫的产业化，良性营业闭环是很难的。

最重要的制约，是老本。

OXC 工夫的落地需要光交换机的多半使用，何况整个的有关器件如光模块王人需要进行升级，这会导致前期投资雄伟，详细老本高。

ODCC（开放数据中心委员会）在《AI 网罗光交换机工夫知道》中提倡，探讨到网罗系统和 OCS（光交换机）本人的挑战，从端口数目需求、切换时间需求、低老本、高可靠性、拓扑易于不断等维度分析，光交换机还需要优化联想以裁汰插损和回波损耗，以及探索与电交换机组网决策来裁汰老本等。

而上述投资，王人需要从产业用户身上完成营业答复。但如前所说，受限于光交换工夫本人的瓶颈，许多 AI 任务及场景是短期内难以落地的，这就导致 OXC 的营业不坚信性强。

这么详细探讨下来，就导致业界落地 OXC 的门径显着恬逸，基本处于不雅望情景。

工夫不是生涯在真空之中的，是寄生在东说念主才、资金、产业、实体经济等多重身分的现实中。

中国智算产业仍处于追逐阶段，资源、东说念主才等王人相对不及，既要把抓发展出路与机遇，也要面对当下生涯、营业的现实挑战，以致有的还要处理历史留传问题。

这种情况下，如若国内智算产业将正经的资源，插足并不适合用来组网的 OXC 身上，可能会导致一系列四百四病。

比如产业资源的漫步，智算中心斥地抖擞，而在组网界限、插损、功耗、老本等方面王人莫得上风的 OXC 斥地，意味着低效投资，裁汰科技企业的抗风险才略。

MEMS-OXC 斥地在智算集群中的落地箝制并不显赫，处理不了网罗可费用问题，引入 OXC 会影响到 AI 算力的传输与供给，进而进攻 AI 锤真金不怕火、AI 推理等业务的韧性开展。

更需要警惕的是，对 OXC 蹊径的炒作，可能导致国内智算错过对其他工夫蹊径的探索，由此带来的契机老本，是无法臆测的。

是以，只可行为自动配线架的 OXC，并不适合成为智算中心组网的采取，在智算场景莫得未来。脚下，中国智算产业信得过该作念的，是把自身在熟悉交换工夫、现存正经资源、产业智能化机遇等方面的中枢上风，进一步发达好。

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