文章轉(zhuǎn)自：腦極體
智算中心是這一輪科技革命的算力“心臟”，更是國(guó)際科技博弈的長(zhǎng)期焦點(diǎn)。智算中心建設(shè)方案，一直牽動(dòng)著國(guó)人的神經(jīng)。
近期，OXC光交換技術(shù)在智算場(chǎng)景的應(yīng)用，走進(jìn)了大眾視野。這個(gè)技術(shù)及其解決方案，撐得起智算中心網(wǎng)絡(luò)嗎？
深入技術(shù)本質(zhì)、落地實(shí)踐、產(chǎn)業(yè)進(jìn)程來(lái)看，恐怕都要說(shuō)一句，OXC技術(shù)在智算場(chǎng)景其實(shí)沒(méi)有未來(lái)。
技術(shù)上看，OXC光交換技術(shù)在智算場(chǎng)景中會(huì)面臨光電協(xié)同、不支持AI任務(wù)多對(duì)多傳輸?shù)燃夹g(shù)挑戰(zhàn)，很難有效解決。
實(shí)踐上看，當(dāng)前業(yè)界僅谷歌一家商用MEMS OXC設(shè)備，而谷歌TPU集群用OXC的核心目的是為了解決Torus拓?fù)涞目捎枚葐?wèn)題，但網(wǎng)絡(luò)可用度的短板其實(shí)是在接入端口，OXC不解決網(wǎng)絡(luò)可用度問(wèn)題，所以實(shí)際上跟自動(dòng)配線架沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。
產(chǎn)業(yè)上看，谷歌商用OXC全球僅此一家，根據(jù)LightCounting預(yù)測(cè)，到2029年OXC的全球市場(chǎng)空間約為5億美元，其中大部分是谷歌， 產(chǎn)業(yè)規(guī)模僅為電交換的20分之一。
綜合上述維度，不難得出結(jié)論，OXC技術(shù)在智算場(chǎng)景中只是配線架，無(wú)法真的規(guī)�；涞兀仓尾涣顺f(wàn)卡集群智算中心網(wǎng)絡(luò)。
接下來(lái)咱們就從技術(shù)的起點(diǎn)到產(chǎn)業(yè)的終點(diǎn)，全面掀開(kāi)智算場(chǎng)景MEMS—OXC的面紗。
技術(shù)為起點(diǎn)：為什么說(shuō)MEMS-OXC只是配線架
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，OXC光交換技術(shù)就是在不同的光路徑之間進(jìn)行光信號(hào)交換。技術(shù)路徑包括MEMS、DLC、和DLBS，其中，MEMS技術(shù)是目前最主流的方案， MEMS- OXC設(shè)備也是目前唯一被谷歌這一家所商用的。
但在超萬(wàn)卡集群的智算中心網(wǎng)絡(luò)中，MEMS -OXC發(fā)揮的作用其實(shí)就是配線架。
我們先來(lái)看看，智算中心組網(wǎng)是怎么實(shí)現(xiàn)的。ODCC（開(kāi)放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)）發(fā)布的《AI 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)》報(bào)告提到，AI參數(shù)面網(wǎng)絡(luò)有兩層Spine-Leaf，以及三層CLOS架構(gòu)組網(wǎng)，而在AI集群組網(wǎng)實(shí)踐中，通過(guò)三層組網(wǎng)達(dá)到十萬(wàn)卡以上的組網(wǎng)規(guī)模。
目前，Meta、OpenAI、微軟等AI巨頭，都是通過(guò)從兩層向三層擴(kuò)展的組網(wǎng)模式，去構(gòu)建超大規(guī)模集群的。也就是在Leaf層、Spine層之外增加Core層。其中，兩層組網(wǎng)使用的是電交換機(jī)。比如目前業(yè)界唯一的OXC商用實(shí)踐——谷歌也采用的是光電混合架構(gòu)。
可以看到，智算中心網(wǎng)絡(luò)，如果采用兩層組網(wǎng)，不需要OXC；如果是三層組網(wǎng)，MEMS -OXC設(shè)備在Core層主要發(fā)揮的作用是靈活配線，與自動(dòng)配線架沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。
引入MEMS -OXC，不僅無(wú)法給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)增益，還可能制造出額外的問(wèn)題：
首先，光電協(xié)同問(wèn)題。
如果在第三層引入OXC光交換機(jī)，但數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)底層用的還是電交換機(jī)，這就需要光電之間的協(xié)同、通信、配合，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，沖擊是比較大的。
舉個(gè)例子，OXC技術(shù)有靈活切換的特征，但對(duì)于整網(wǎng)來(lái)說(shuō)，光交換機(jī)一會(huì)兒連通、一會(huì)兒斷開(kāi)，這就需要整個(gè)接入層和Spine層，都要隨之進(jìn)行策略調(diào)整。
試想一下，智算場(chǎng)景下的大模型訓(xùn)練大多采用并行訓(xùn)練，業(yè)務(wù)流隨時(shí)變化，如果數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)隨地在進(jìn)行秒級(jí)調(diào)整，那訓(xùn)練的可靠性就很難保證了。任何一個(gè)大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)，恐怕都無(wú)法接受訓(xùn)練的高頻中斷。
其次，OXC與AI業(yè)務(wù)的適配問(wèn)題。
OXC光交換技術(shù)是不支持多對(duì)多通信的，只能進(jìn)行純物理的轉(zhuǎn)發(fā)。而在智算場(chǎng)景中，AI任務(wù)是有很多算法和算子的，不同算法的通信模式都不太一樣，可能需要一對(duì)多、多對(duì)一、多對(duì)多等多種轉(zhuǎn)發(fā)方式。這些算法的高效通信，OXC技術(shù)就很難滿足，導(dǎo)致相關(guān)智算業(yè)務(wù)無(wú)法開(kāi)展。
第三大問(wèn)題，就是OXC的耗能問(wèn)題。
OXC光交換機(jī)的插損很大，也就是信號(hào)在光折射的過(guò)程中產(chǎn)生了衰減。那么為了彌補(bǔ)OXC的插損，就不得不采用更大功率或更長(zhǎng)距離的光模塊，這又會(huì)導(dǎo)致能耗上升。此外，插損問(wèn)題，還會(huì)導(dǎo)致光模塊速率無(wú)法演進(jìn)。
由于上述問(wèn)題的存在，智算中心結(jié)合插損、功耗等多方面進(jìn)行考量，算一筆綜合賬，就會(huì)發(fā)現(xiàn)MEMS-OXC設(shè)備還不如自動(dòng)配線架。
產(chǎn)業(yè)為終點(diǎn)，MEMS-OXC無(wú)法形成商業(yè)閉環(huán)
MEMS-OXC不如自動(dòng)配線架的另一個(gè)關(guān)鍵因素，就是商用前景。
我們知道，一項(xiàng)新技術(shù)都必須在商業(yè)市場(chǎng)中完成閉環(huán)，能夠通過(guò)使用來(lái)回收投資，才能吸引基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步投入，形成良性循環(huán)。而OXC技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，良性商業(yè)閉環(huán)是很難的。
最首要的制約，是成本。
OXC技術(shù)的落地需要光交換機(jī)的大量使用，并且所有的相關(guān)器件如光模塊，都需要進(jìn)行升級(jí)，這會(huì)導(dǎo)致前期投資巨大，綜合成本高。
ODCC（開(kāi)放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)）在《AI 網(wǎng)絡(luò)光交換機(jī)技術(shù)報(bào)告》中提出，考慮到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和OCS（光交換機(jī)）本身的挑戰(zhàn)，從端口數(shù)量需求、切換時(shí)間需求、低成本、高可靠性、拓?fù)湟子诠芾淼染S度分析，光交換機(jī)還需要優(yōu)化設(shè)計(jì)以降低插損和回波損耗，以及探索與電交換機(jī)組網(wǎng)方案來(lái)降低成本等。
而上述投資，都需要從產(chǎn)業(yè)用戶身上完成商業(yè)回報(bào)。但如前所說(shuō)，受限于光交換技術(shù)本身的瓶頸，許多AI任務(wù)及場(chǎng)景是短期內(nèi)難以落地的，這就導(dǎo)致OXC的商業(yè)不確定性強(qiáng)。
這樣綜合考慮下來(lái)，就導(dǎo)致業(yè)界落地OXC的步伐明顯冷靜，基本處于觀望狀態(tài)。
盲目引入OXC，可能是中國(guó)智算產(chǎn)業(yè)一段彎路
技術(shù)不是生存在真空之中的，是寄生在人才、資金、產(chǎn)業(yè)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)等多重因素的現(xiàn)實(shí)中。
中國(guó)智算產(chǎn)業(yè)仍處于追趕階段，資源、人才等都相對(duì)不足，既要把握發(fā)展前景與機(jī)遇，也要面對(duì)當(dāng)下生存、商業(yè)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，甚至有的還要處理歷史遺留問(wèn)題。
這種情況下，如果國(guó)內(nèi)智算產(chǎn)業(yè)將寶貴的資源，投入到并不適合用來(lái)組網(wǎng)的OXC身上，可能會(huì)導(dǎo)致一系列連鎖反應(yīng)。
比如產(chǎn)業(yè)資源的分散，智算中心建設(shè)昂貴， 而在組網(wǎng)規(guī)模、插損、功耗、成本等方面都沒(méi)有優(yōu)勢(shì)的OXC設(shè)備，意味著低效投資，降低科技企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。
MEMS-OXC設(shè)備在智算集群中的落地效果并不顯著，解決不了網(wǎng)絡(luò)可用度問(wèn)題，引入OXC會(huì)影響到AI算力的傳輸與供給，進(jìn)而阻礙AI訓(xùn)練、AI推理等業(yè)務(wù)的韌性開(kāi)展。
更需要警惕的是，對(duì)OXC路線的炒作，可能導(dǎo)致國(guó)內(nèi)智算錯(cuò)過(guò)對(duì)其他技術(shù)路線的探索。由此帶來(lái)的機(jī)會(huì)成本，是無(wú)法估量的。
所以，只能作為自動(dòng)配線架的OXC，并不適合成為智算中心組網(wǎng)的選擇，在智算場(chǎng)景沒(méi)有未來(lái)。眼下，中國(guó)智算產(chǎn)業(yè)真正該做的，是把自身在成熟交換技術(shù)、現(xiàn)有寶貴資源、產(chǎn)業(yè)智能化機(jī)遇等方面的核心優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步發(fā)揮好。
