国产精品久久久aaaa,日日干夜夜操天天插,亚洲乱熟女香蕉一区二区三区少妇,99精品国产高清一区二区三区,国产成人精品一区二区色戒,久久久国产精品成人免费,亚洲精品毛片久久久久,99久久婷婷国产综合精品电影,国产一区二区三区任你鲁

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

阿里云全光互聯架構,突破AI算力瓶頸

Carol Li ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:李彎彎 ? 2026-02-27 09:19 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

電子發燒友網報道(文/李彎彎)全球算力基建敘事生變,正從GPU時代邁向連接為王的通信時代。算力Scaling-law邊際效益放緩,芯片間連接通信成系統算力釋放的核心瓶頸,光互聯逐漸替代銅連接,成為構建高性能AI網絡的關鍵。

近期阿里、騰訊均推出NPO(近封裝光學)重大成果,其中阿里云全光Scale-up網絡架構UPN512通過光互連直接連接xPU與交換機,采用單層CLOS拓撲實現512顆xPU的全互聯,該方案徹底消除機柜內高速銅纜,顯著降低布線復雜度、散熱負擔、供電需求及運維成本,功耗降低50%,成本下降30%。

近封裝光學NPO技術優勢

首先我們來看看什么是NPO及其優勢。中國移動云能力中心此前發布過一份《云智算光互連發展報告》,該報告介紹,NPO的核心思想是,將光引擎非常靠近電芯片放置,但并不像CPO那樣與電芯片共封裝在同一基板或中介層上。它通常將光引擎安裝在同一基板上,通過極短的高性能電氣鏈路與電芯片相連,形成一個高度集成的系統,如下圖所示。

NPO將光引擎與電芯片物理分離,避免了電芯片的高溫熱量直接沖擊光器件,散熱設計更簡單、高效。由于電芯片本身是巨大的熱源,工作時溫度很高,而激光器等光器件對溫度極其敏感,所以,光引擎與電芯片共封裝會導致波長漂移和性能下降。同時,由于光引擎未與電芯片共封裝,NPO在可維護性層面具有優勢,如果光引擎失效,只需更換光引擎子模塊即可,避免了大量的維護成本。

相比激進的CPO技術,NPO技術是一種更務實、風險更低的路徑。并且,NPO與傳統光模塊相比,其性能遠超傳統光模塊,其主要優勢包括以下幾點:

lNPO的光引擎擁有更大的可布置面積和更靈活的走線方案,可以方便地使用LGA封裝,且有利于光引擎散熱;
lNPO不影響電芯片原有設計,只對PCB或基板做差異設計即可滿 足不同需求;
lNPO與電芯片解耦,能夠避免形成電芯片壟斷問題;
lNPO可單獨測試 TP1 的電信號質量,可歸一化設備的驅動與固件,可測試性更好。

產業界正在形成共識,未來光互聯由Scale-up、Scale-out、Scale-across等多元網絡連接場景共同驅動,各技術路線長期共存、并行發展。

Scale-Up 即垂直擴展,通過向單個節點添加更多硬件提升處理能力。在 AI 大模型訓練里,它借助高速互聯技術將單個節點多塊 GPU 緊密相連,形成有超大共享顯存池的“超級節點”,讓單個模型能在統一顯存空間高效訓練,無需跨節點通信,是解決“內存墻”瓶頸的關鍵。

Scale-Out 是水平擴展,通過增加節點組成集群提升整體處理能力。當單個“超級節點”算力不夠時,將成百上千個節點用高速網絡連接成龐大計算集群,讓模型訓練任務可并行分布在眾多 GPU 上。

Scale-Across(跨區域擴展)是應對超大規模 AI 計算需求提出的“第三大支柱”范式。隨著 AI 模型對算力需求爆炸式增長,單個數據中心在電力、散熱、空間上接近極限,Scale-Across 便是將不同城市、國家甚至大洲的多個數據中心用高速網絡連接,形成協同工作的“超級巨型工廠”。

隨著AI大模型向千億、萬億參數規模突破,訓練與推理場景的高并發數據傳輸需求呈指數級增長,Scaleup網絡作為支撐算力高效釋放的核心基礎設施,規模也在迅速擴大。目前,Scale out層面可插拔光模塊仍是首選,Scale up層面作為新興光模塊市場,技術高速迭代,NPO、CPO 等方案同步演進。

全球首款3.2T NPO模塊成功點亮

2025年10月,阿里云正式發布UPN512全光Scale-up架構白皮書,提出基于單層以太網光互連的全新設計,旨在打造“大規模、高性能、高可靠、低成本、易擴展”的xPU互聯系統。
UPN512通過光互連直接連接xPU與交換機,采用單層CLOS拓撲實現512顆xPU全互聯,還為擴展至1K +節點預留架構空間。此方案消除機柜內高速銅纜,大幅降低布線復雜度、散熱負擔、供電需求及運維成本。

NPO是UPN512架構的核心使能技術。它將光電引擎靠近主芯片部署,采用線性直驅技術,省去傳統DSP芯片,實現功耗降低50%以上、成本下降30%、端到端時延與銅互連相當,且供應鏈更安全可控。與LPO相比,NPO帶寬密度更高,對主芯片SerDes性能要求更低;和CPO相比,NPO采用標準LGA連接器,保持光模塊開放解耦特性,更易被用戶采納。

阿里云從3.2T NPO切入研發,基于OIF標準封裝,在22.5mm×35.1mm尺寸內實現3.2Tb/s傳輸帶寬。通過標準LGA連接器,光引擎與主芯片物理和電氣解耦,延續開放生態。該模塊支持硅光與VCSEL兩種技術路線,適配不同場景。

近日,阿里云宣布全球首款基于OIF標準封裝的3.2T NPO模塊成功點亮,標志著全光Scale-up進入工程落地新階段。該模塊基于兩顆16通道收發一體硅光芯片,搭配線性直驅Driver/TIA芯片,采用2D封裝工藝,具備快速量產潛力。其關鍵性能指標優異:發送端光眼圖性能好,符合IEEE 802.3bs DR4標準,可與傳統帶DSP的DR4光模塊無縫互通;接收端在1E - 6誤碼率下,所有通道靈敏度優于 - 5dBm;典型功耗約20W,低于同帶寬DSP方案。

阿里云將3.2T NPO技術率先應用于新一代國產四芯片交換機。該設備單機集成4顆25.6T國產交換芯片,總交換容量達102.4T,可平滑演進至409.6T平臺。目前,該交換機已完成整機上電與核心功能驗證,進入長期可靠性測試階段。

寫在最后

在算力需求持續增長的當下,全球算力基建正經歷深刻變革。算力中心多元網絡連接場景驅動光互連技術發展。從目前的情況來看,可插拔光模塊在未來幾年仍是需求主力;NPO/CPO 在柜內全光連接領域加速滲透,CPO進展超預期。此前市場對NPO較少關注,隨著近期阿里云、騰訊在NPO方面的動作和進展,其技術優勢想必會更多的被業界關注。整體來看,光互連行業市場空間將持續擴大。
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 阿里云
    +關注

    關注

    3

    文章

    1038

    瀏覽量

    45688
  • AI算力
    +關注

    關注

    1

    文章

    143

    瀏覽量

    9856
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    時延小于1毫秒,工信部發布網絡重磅利好政策

    信號傳輸物理瓶頸限制,存在時延高、帶寬不足、擴展性差等問題,難以支撐未來百萬卡級智集群的規模化部署。在此形勢下,光通信技術憑借超低時延、超大帶寬和協議透明性等優勢,成為突破
    的頭像 發表于 10-20 07:17 ?1.1w次閱讀
    時延小于1毫秒,工信部發布<b class='flag-5'>全</b><b class='flag-5'>光</b><b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>網絡重磅利好政策

    如何突破AI存儲墻?深度解析ONFI 6.0高速接口與Chiplet解耦架構

    1. 行業核心痛點:AI“存儲墻”危機在大模型訓練與推理場景中,演進速度遠超存儲帶寬,計算與存儲之間的性能鴻溝(存儲墻)已成為限制系統能效的關鍵瓶頸。? Scale-up需求:單節
    發表于 01-29 17:32

    湘軍,讓變成生產

    腦極體
    發布于 :2025年11月25日 22:56:58

    睿海光電推出新一代互聯解決方案 加速AI基礎設施升級

    睿海光電推出新一代互聯解決方案 加速AI基礎設施升級 ? 在全球
    的頭像 發表于 08-19 17:15 ?799次閱讀

    400G QSFP-DD SR4 模塊:構筑 AI網絡的高速互聯核心

    在數字化轉型與 AI 需求爆發的疊加驅動下,400G QSFP-DD SR4 模塊憑借短距高效傳輸特性與全場景適配能力,已成為數據中心、
    的頭像 發表于 08-19 10:07 ?1010次閱讀

    睿海光電800G模塊助力全球AI基建升級

    在全球數字化轉型加速的背景下,超高速模塊作為數據中心與AI網絡的核心部件,正經歷從400G向800G、1.6T的迭代浪潮。在這一賽道中,深圳市睿海光電科技有限公司(以下簡稱“睿海
    發表于 08-13 19:05

    睿海光電領航AI模塊:超快交付與全場景兼容賦能智時代——以創新實力助力全球客戶構建高效底座

    一、AI革命催生光模塊新需求,睿海光電以技術優勢搶占制高點 人工智能、超大規模數據中心和計算的高速發展,對光模塊的傳輸效率、兼容性及交付周期提出更高要求。作為全球
    發表于 08-13 19:03

    睿海光電以高效交付與廣泛兼容助力AI數據中心800G模塊升級

    引領AI時代網絡變革:睿海光電的核心競爭AI時代,數據中心正經歷從傳統架構AI工廠與AI
    發表于 08-13 19:01

    加速AI未來,睿海光電800G OSFP模塊重構數據中心互聯標準

    在人工智能需求呈指數級增長的2025年,數據傳輸效率已成為制約AI發展的關鍵瓶頸。作為全球AI
    發表于 08-13 16:38

    AIGC基礎設施技術架構與行業實踐

    AIGC基礎設施技術架構與行業實踐 一、硬件層:AI的物理載體 芯片技術升級? 國際前沿
    的頭像 發表于 05-29 07:44 ?940次閱讀
    AIGC<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>基礎設施技術<b class='flag-5'>架構</b>與行業實踐

    AI原生架構升級:RAKsmart服務器在超大規模模型訓練中的突破

    近年來,隨著千億級參數模型的崛起,AI訓練對的需求呈現指數級增長。傳統服務器架構在應對分布式訓練、高并發計算和顯存優化等場景時逐漸顯露瓶頸
    的頭像 發表于 04-24 09:27 ?789次閱讀

    RAKsmart智能架構:異構計算+低時延網絡驅動企業AI訓練范式升級

    AI大模型參數量突破萬億、多模態應用爆發的今天,企業AI訓練正面臨效率與成本的雙重挑戰。RAKsmart推出的智能
    的頭像 發表于 04-17 09:29 ?761次閱讀

    華為助力中國移動全面升級“九州”互聯

    在中國移動大會期間,以“智啟新,安全筑基“為主題的智基礎設施及安全峰會成功舉辦。會上,中國移動聯合華為等重磅發布了《“九州”
    的頭像 發表于 04-14 16:46 ?1150次閱讀

    廣和通亮相阿里AI創造大展

    4月9日-12日,2025 AI“巨”場· 中國AI創造大展在北京首創·郎園Station盛大啟幕。作為阿里的重要合作伙伴,廣和通攜融合
    的頭像 發表于 04-12 14:09 ?1611次閱讀

    DeepSeek推動AI需求:800G模塊的關鍵作用

    集群的部署過程中,帶寬瓶頸成為制約發揮的關鍵因素,而光模塊的速率躍升成為突破這一瓶頸的核心
    發表于 03-25 12:00