AI网络挑战：系统视角下的光互连技术需求与架构分析(Meta)

光芯

发布于 2025-06-08 13:50:28

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一、引言

人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展推动了对计算能力的需求，进而对支持它们的硬件和网络架构提出了更高要求。光子学作为一种有前景的技术，有望满足这一需求，但需要重新调整以应对超大规模AI集群的独特挑战，且集群架构内不同应用的需求存在差异。本文分析了光互连在AI集群中的应用要求及其面临的挑战。

二、Scale-Up与Scale-Out架构对比

（一）通信协议与带宽特性

◆ Scale-Out域

超大规模数据中心在Scale-Out域采用多种通信协议，如Meta的RoCE（基于融合以太网的远程直接内存访问）、Amazon EC2的400 Gbps以太网、微软和OpenAI在以太网与InfiniBand间的权衡，以及谷歌的Aquila自研协议。光互连方面，可插拔光模块支持800 Gb/s链路，网络交换机带宽未来将从51.2 Tb/s提升至102.4 Tb/s。

◆ Scale-Up域

带宽通常是Scale-Out的数倍，要求高带宽、低延迟，典型场景如NVIDIA GB200 NVL72机架设计，通过NVLink连接72块Blackwell GPU，支持万亿参数大型语言模型（LLM）训练。

（二）Meta AI训练集群架构示例

◆ 架构组成

Scale-Up域通过直接连接电缆（DAC）和机架训练交换机实现机架内GPU互连；Scale-Out域利用可插拔光模块和单模光纤（SMF）连接不同机架，结合聚合训练交换机层构成后端网络。

三、Scale-Up域内的I/O挑战

（一）带宽与距离的权衡

◆ 铜互连局限性

无源铜缆（如DAC）受传输损耗限制，存在带宽-距离乘积上限；有源电缆（AEC）虽延长距离，但面临端口占用、功耗和成本问题。图2显示，当SERDES速率从112 Gbps提升至224 Gbps时，为维持相同信噪比（SNR），电通道损耗需降低，或依赖更复杂的均衡技术（如MLSE），导致SERDES功耗增加。

◆ 交换机带宽计算

支持全连接无阻塞通信时，交换机带宽需满足

BWswitch = BWGPU×NGPU/Nswitch ，

其中 NGPU 为GPU数量， BWGPU为单GPU带宽， Nswitch 为交换机数量。受限于机架空间和SERDES速率，铜互连难以支持大规模GPU扩展，需转向光互连以突破距离限制。

（二）GPU到GPU的I/O挑战

◆ 集成设计需求

单芯片集成大量处理单元（如Cerebras WSE-3芯片含4万亿晶体管）可缓解Scale-Out挑战，但需高速I/O支持片内与片外通信。UCIe等芯片间接口标准可实现低功耗（<0.5 pJ/bit）和高带宽密度（5 Tbps/mm），但片外铜互连受限于距离、功耗和电缆密度，光互连成为潜在解决方案。

（三）内存I/O挑战

◆ 高带宽内存（HBM）瓶颈

以NVIDIA GB200为例，单GPU集成384 GB HBM3e，带宽达16 TB/s，但GPU密集部署导致功耗密度剧增（72 GPU机架功耗近100 kW）。提升计算性能需同步增加内存带宽，受限于芯片边缘（shoreline）资源，HBM与GPU互连竞争物理空间，光互连可通过解耦内存突破这一限制。

（四）功耗与散热

◆ 铜互连的局限性

高密度GPU聚合导致功耗密度上升，铜互连的短距离限制加剧散热挑战。解耦HBM和GPU可释放空间并优化散热，但需光互连满足带宽、功耗和延迟要求。

四、光互连的关键技术要求

（一）功耗与带宽密度

◆ 内存解耦需求

光互连需在单个HBM芯片的物理空间和功耗预算内，提供N倍于片上内存的带宽密度，以支持计算密度提升。如图6所示，2026年后HBM带宽密度预计超1.2 Tbps/mm，光互连需突破铜互连的带宽-距离限制，同时满足

Poptical＜PHBM/(N×BWHBM×LHBM) 的功耗约束（ PHBM为HBM功耗， LHBM 为边缘长度）。

（二）可靠性

◆ 集群容错要求

大规模GPU训练对链路可靠性要求极高，单节点故障可能导致作业重启。通过检查点机制可减少损失，但需优化检查点间隔以平衡效率。图7和图8显示，对于24K节点集群，节点平均故障间隔时间（MTBF）需超8×10⁴小时；64K节点集群则需超2×10⁵小时。光链路MTBF需达到3×10⁵小时（16K集群）至6×10⁵小时（64K集群），涵盖硬件、链路和软件故障。