華為段建宏：AI場景下光互聯(lián)技術(shù)高速發(fā)展，呈現(xiàn)差異化特性需求

7月9日消息（趙婷婷）在日前召開的“2024中國光網(wǎng)絡(luò)研討會”上，華為技術(shù)有限公司光模塊高級技術(shù)專家段建宏發(fā)表題為《AI場景光模塊的技術(shù)趨勢及面臨的挑戰(zhàn)》的主題演講。

他表示，大模型之戰(zhàn)帶來模型規(guī)模和訓(xùn)練算力需求爆發(fā)式增長，智算中心是業(yè)界AI模型開發(fā)的共同選擇。業(yè)界主流模型從千億稠密到萬億稀疏，逐步走向百萬級超長序列和多模態(tài)，穩(wěn)定性、高性能為AI大集群客戶核心訴求。

“文本、圖像乃至視頻AI的高速發(fā)展對算力規(guī)模提升提出更大挑戰(zhàn)，千卡/萬卡等高效互聯(lián)的AI集群是必然發(fā)展趨勢，而高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)是提升系統(tǒng)集群算力的關(guān)鍵一環(huán)?！?/p>

段建宏指出，光模塊“麻雀雖小，五臟俱全”，在AI計算網(wǎng)絡(luò)典型組網(wǎng)中的應(yīng)用廣泛，可在參數(shù)面網(wǎng)絡(luò)用于智能集群分布式訓(xùn)練，業(yè)務(wù)面網(wǎng)絡(luò)用于系統(tǒng)業(yè)務(wù)調(diào)度和管理，存儲面網(wǎng)絡(luò)用于訪問存儲區(qū)數(shù)據(jù)，光模塊/AOC用于三張網(wǎng)絡(luò)中的長距接入和設(shè)備互聯(lián)。

同時，智算中心機房內(nèi)互聯(lián)以2km為主，端口速率已到800G，持續(xù)向高速率(1.6T/3.2T)演進(jìn)中。并且未來5年短距光模塊將快速增長，AI集群光模塊份額占比從2023年的25%提升到2028年的38%，800G光模塊在今年上量部署，1.6T光模塊預(yù)計在2026年上市。

段建宏提出了AI場景下光模塊的技術(shù)趨勢及面臨的挑戰(zhàn)。他認(rèn)為，AI場景下光互聯(lián)技術(shù)高速發(fā)展，呈現(xiàn)差異化的特性需求。其中，聯(lián)接速率高，需要大寬帶；互聯(lián)規(guī)模大，需要低功耗、低時延；因性能/可靠性導(dǎo)致的閃斷影響訓(xùn)練業(yè)務(wù)，需要穩(wěn)定、高可靠；智能運維，開局或者過程檢測，快速故障定位，需要高可用。

具體來說，在大帶寬方面，224G/Lane待進(jìn)一催熟，高速率對傳輸距離影響待進(jìn)一步研究，此外，還有小型化封裝低功耗、散熱問題。

低功耗、低時延方面，LPO 具備相對優(yōu)勢，但持續(xù)演進(jìn)仍有待討論。另外標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)是LPO落地商用的關(guān)鍵，互通性應(yīng)用還在進(jìn)一步研究。速率提升加速單模下沉，硅光預(yù)估迎來高速增長。

高可靠方面，AI計算對光互聯(lián)高可靠提出挑戰(zhàn)，要求系統(tǒng)端到段設(shè)計優(yōu)化；系統(tǒng)與光模塊優(yōu)化系統(tǒng)風(fēng)道設(shè)計，光模塊聯(lián)合散熱優(yōu)化；光器件合理提升系統(tǒng)集成度；光芯片優(yōu)化芯片設(shè)計，降低缺陷率，降低電流密度，提升發(fā)光線率。

高可用方面，高速率模塊鏈路潔凈度要求更高，且高密光互聯(lián)架構(gòu)，故障定位代價大，AI網(wǎng)絡(luò)需要注入智能化技術(shù)，提升運維效率，AI場景下光模塊智能運維助力系統(tǒng)實現(xiàn)高可用特性。

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