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光芯片在AI数据中心的应用从GPU互联到算力池化.docx

更新时间：2026-08-13 08:51:20 大小：38K 上传用户：他山之石可攻玉查看TA发布的资源 标签：光芯片AI数据中心GPU互联算力池化光模块 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

光芯片在AI数据中心的应用从GPU互联到算力池化

引言

AI数据中心是光芯片最大的应用市场，AI大模型训练和推理对算力集群的带宽需求正在以指数级增长。2026年，单台AI服务器光芯片用量是传统机房设备的6至8倍，英伟达Rubin平台单GPU配套1.6T模块用量从3个增至4.34个，增幅45%。光芯片在AI数据中心中不仅用于服务器之间的互联，还深入到GPU与GPU之间的直接通信、算力池化组网和存储互联等更广泛的场景。光互联已成为AI算力基础设施的核心组成部分。

AI数据中心光互联架构

三层Clos网络

AI数据中心采用三层Clos网络架构，每增加一级网络层级，光模块数量成倍增加。在传统架构中，单颗GPU仅配1至2个光模块，在AI数据中心的三层Clos架构中，GPU与光模块的配比已提升至1:8甚至1:12。

AI数据中心对光芯片的需求量已远超传统数据中心，单台AI服务器的光芯片用量是传统服务器的6至8倍，光互联已成为AI算力基础设施中成本占比最高的组件之一。

GPU互联

GPU与GPU之间的高速互联是AI训练的关键瓶颈。光芯片在GPU互联中用于实现高带宽、低延迟的数据传输，支持大规模并行训练。2026年，英伟达NVLink已开始采用光互联方案，带宽密度较电互联提升10倍以上。

算力池化

资源解耦

算力池化通过光互联将GPU、CPU和内存等计算资源解耦，实现资源的灵活调度和共享。光芯片在算力池化中用于实现远程内存访问和GPU直连，打破传统服务器的物理边界。

存储互联

NVMe over Fabrics

光芯片在存储互联中用于实现NVMe over Fabrics，通过光互联连接存储系统和计算节点，提供高带宽、低延迟的存储访问。

数据中心内部互联


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