🔷從Scale-Out到Scale-Up,光互連不斷向計算側滲透
🔷LPO、XPO、CPX、CPO開啟AI互連新路線
這兩年,AI算力的爆發正在把資料中心推向一個新的瓶頸:GPU越來越快,但資料卻越來越“搬不動”了。 當訓練叢集從幾百顆GPU擴展到幾萬顆GPU,真正決定系統效率的,已經不只是單顆晶片算力,而是GPU之間能不能以更高頻寬、更低延遲、更低功耗完成資料交換。
這次小編重點看了一份關於AI光互連的白皮書。報告從 Scale-In、Scale-Up、Scale-Out到Scale-Across,系統梳理了AI資料中心不同層級的互連演進,並重點分析了銅互連、LPO、XPO、NPO、CPX以及CPO的技術路線。一個很明顯的趨勢是:光正在一步步從資料中心外部走進機架、走近交換晶片,未來甚至可能進一步進入封裝內部。