8月27日消息,在2025 Hot Chips 大会上,英伟达详细介绍了自研的光电一体化封装的网络交换机芯片Spectrum-X Photonics ,希望决传统网络在超大规模 AI 工厂中所面临的带宽、延迟与功耗瓶颈, 使得AI 工厂能够跨区域连接数百万 GPU,同时大幅降低能耗和运营成本。
过去,服务器与交换机的连线大多依赖于铜线,虽然成本低,但在传输数百 Gb/s 的高速信号时,电损严重、能耗高,甚至需要额外的数字信号处理芯片(DSP)来补偿,效率与稳定性都受到限制。 为了改善这些问题,传统数据中心开始引入光学模组,将电信号转换为光信号进行远距离传输。
然而,传统光学模组仍需经过PCB与外插式收发器,信号路径长、能耗依旧高。而硅光子芯片(Silicon Photonics)的出现,则将光学元件直接整合在交换器ASIC封装旁,形成所谓共封装光学(Co-Packaged Optics,CPO)。 这样的设计大幅缩短了信号传输路径,降低了功耗与延迟,并提升了可靠性。
在2025 Hot Chips 大会上,英伟达也介绍了共封装光子学对扩展人工智能工厂的巨大好处。英伟达指出,相对于传统云数据中心,人工智能工厂消耗的光学功率大约是传统云数据中心的 17 倍,这主要是因为 GPU 集群的增加需要数十个光收发器与其他 GPU 通信。因此,仅网络光学器件的成本就占人工智能工厂总成本的 10% 左右,这是也是为什么英伟达计划通过 Spectrum-X Photonics以太网光子技术降低成本。
据介绍,Spectrum-X Photonics交换机是第一个采用 200 G/lane SerDes 的实现,它能具有多种配置,包括 128 个 800 Gb/s 端口或 512 个 200 Gb/s 端口,总带宽可达到 100 Tb/s;以及 512 个 800 Gb/s 或 2,048 个 200 Gb/s 端口,总吞吐量可达 400 Tb/s。
与传统光学传输架构相比,Spectrum-X Photonics能让数据中心达到3倍多能效提升、10倍系统韧性,并将单端口功耗从约30W降至9W。 整体设计更省电、更可靠,对于需要高密度GPU集集的AI工厂而言,这是一个颠覆性的方案。
此外,与可插拔收发器相比,Spectrum-X Photonics具有更好的信号完整性和更低的 DSP 要求,因为在此实现中,光子引擎 (PIC) 紧邻交换机 ASIC。这意味着没有较长的 PCB 走线和激光数量急剧减少。例如,1.6 Tb/s 的链路从 8 个激光器下降到只有2个激光器,这意味着更低的功耗和更高的传输可靠性。
借助板载 MRM(微环调制器),基于Spectrum-X Photonics的解决方案以更低的功耗和占地面积提供更高的带宽。更重要的是,Spectrum-X Photonics是第一个在光子层和电子层之间实现 3D 堆叠的,从而降低了布线复杂性并提高了带宽密度。英伟达与台积电在硅光子学方面合作,因为这家中国台湾巨头是满足光子学需求的首选。
英伟达使用了台积电(TSMC)名为“COUPE(Compact Universal Photonic Engine)”的硅光子平台,将65nm电子集成电路(EIC)与光子集成电路(PIC),并采用了SoIC-X封装技术。
英伟达还推出了一个 102T 交换机,即集成硅光子学的 Spectrum-6 102T 交换机,将带来可靠性的大幅提升和功耗的大幅降低。
除了 Spectrum-X Photonics,英伟达也同步推出了 Quantum-X Photonics,这是一款针对 InfiniBand 网络的新一代交换平台。,基于200Gb/s SerDes提供了144个800Gb/s InfiniBand端口,整体的115 Tb/s速率略低于 Spectrum-X Photonics,但它内建 SHARP v4 网络内运算功能,特别适合超级计算机与单一大模型的高速训练工作。并且,Quantum-X Photonics采用了液冷设计,有效地冷却板载硅光子器件。与上一代产品相比,新产品为AI计算结构提供了2倍的速度和5倍的可扩展性。
NVIDIA Quantum-X Photonics以太网络交换机和Quantum-X硅光子网络交换机:
英伟达 Quantum-X Photonics InfiniBand 交换机预计将在今年晚些时候上市,在 2026 年,领先的基础设施和系统供应商将推出 NVIDIA Spectrum-X Photonics 以太网交换机。
扩展到数据中心站点之外,客户仍然需要拥有高质量的网络,但还需要具有很高的速度。
Spectrum-XGS 是英伟达将横向扩展网络扩展到横向扩展的解决方案。
英伟达表示,使用这项技术可以获得 1.9 倍的横向扩展性能,并且还有改进的空间。
编辑:芯智讯-林子