Mô-đun quang 400G so với 800G so với 1.6T cho AI

Các mô-đun quang học trong trung tâm dữ liệu AI đã chuyển từ vai trò là bộ phận kết nối thụ động sang trở thành thành phần cốt lõi của hiệu suất tính toán. Lý do rất đơn giản. Các cụm đào tạo AI hiện đại di chuyển khối lượng dữ liệu khổng lồ giữa GPU, bộ chuyển mạch và nút lưu trữ và tốc độ di chuyển đó ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ hiệu quả của các bộ tăng tốc đắt tiền. Đây là lý do tại saoMô-đun quang 400G, 800G và 1.6Thiện là trung tâm của hầu hết mọi cuộc trò chuyện về cơ sở hạ tầng AI.

TheoLộ trình của Liên minh Ethernet 2026, các công cụ siêu quy mô đã triển khai các kết nối liên kết từ 100G đến 800G, trong đó Ethernet 1,6 Tb/s đang nổi lên như một bước tiến quan trọng tiếp theo cho các loại vải có quy mô-AI. các

Nhóm làm việc IEEE 802.3đã thúc đẩy nhóm đặc nhiệm P802.3dj xác định Ethernet 200G, 400G, 800G và 1.6T qua cáp đồng và sợi quang-chế độ đơn, mang lại cho ngành một lộ trình rõ ràng để triển khai tốc độ-cao hơn.

Đối với các nhóm mạng, câu hỏi thực tế không còn là liệu tốc độ có tăng hay không. Đó là cách chọn tốc độ phù hợp cho từng lớp mạng, cách lập kế hoạch cấp nguồn và làm mát cũng như cách xác thực khả năng tương thích trước khi triển khai hàng nghìn mô-đun trong cụm AI sản xuất.

Tại sao khối lượng công việc AI lại yêu cầu tốc độ mô-đun quang cao hơn

Đào tạo AI về cơ bản khác với khối lượng công việc trên đám mây, doanh nghiệp hoặc lưu trữ truyền thống. Các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống đề xuất được đào tạo trên hàng nghìn và ngày càng có hàng chục nghìn GPU hoạt động như một hệ thống phân tán duy nhất. Trong mỗi bước huấn luyện, bộ tăng tốc phải đồng bộ hóa độ dốc, trao đổi kích hoạt và chuyển các tensor trung gian giữa các nút. Điều này tạo ra lưu lượng truy cập cực kỳ đông-tây, nghĩa là lưu lượng truy cập vẫn ở bên trong trung tâm dữ liệu thay vì truy cập Internet.

Trong cụm đào tạo biên giới có từ 16.000 đến 100.000 GPU, kết cấu bên trong mang băng thông lớn hơn nhiều so với các liên kết bên ngoài. NVIDIA đã báo cáo rằngPhổ-Nền tảng Ethernet Xduy trì thông lượng hiệu quả khoảng 95% khi triển khai trên 100.000 GPU, trong khi Ethernet tiêu chuẩn không có kiểm soát tắc nghẽn thường cung cấp khoảng 60% trong cùng một tải. Sự khác biệt không phải là học thuật. Hiệu suất kết cấu giảm 35% sẽ trực tiếp dẫn đến thời gian đào tạo dài hơn và giảm mức sử dụng GPU.

Đây là lý do thực sự khiến tốc độ quang học tiếp tục tăng. Lớp quang học chậm hoặc không ổn định sẽ trở thành nút thắt cổ chai của toàn bộ nhà máy AI.

Từ 400G đến 800G đến 1,6T: Điều gì thúc đẩy mỗi bước

Việc chuyển sang 400G, 800G và 1.6T là do vấn đề mở rộng quy mô không thể giải quyết được bằng cách bổ sung thêm cáp. Khi một cụm AI tăng gấp đôi kích thước, số lượng đường dẫn liên lạc giữa các nút sẽ tăng nhanh hơn tuyến tính. Việc thêm các liên kết song song sẽ tiêu tốn các cổng chuyển mạch, tăng số lượng sợi quang và tạo ra tình trạng tắc nghẽn cáp khó quản lý trong môi trường giá đỡ dày đặc.

Tốc độ trên mỗi{0} cổng cao hơn mang lại đường dẫn có khả năng mở rộng cao hơn. Cổng 800G mang băng thông gấp đôi cổng 400G trên cùng một giao diện vật lý. Cổng 1.6T lại tăng gấp đôi con số đó. ASIC chuyển mạch thế hệ 2025 đến 2026 hỗ trợ các mức cơ số và băng thông khiến 800G trở thành xu hướng thiết thực cho việc triển khai AI mới, trong khi 1.6T là mục tiêu lập kế hoạch cho thế hệ chuyển mạch tiếp theo.

Khả năng tương tác trực tiếp của nhiều nhà cung cấp trên 400G, 800G và 1.6T Ethernet đã được trình diễn tại OFC 2026, nơiTriển lãm Ethernet Alliance OFC 2026được đưa ra làm bằng chứng cho thấy hệ sinh thái đã sẵn sàng cho các loại vải có quy mô{0}}AI. Sự sẵn sàng đó rất quan trọng vì các cụm AI không thể chờ đợi một giải pháp của một nhà cung cấp duy nhất. Họ cần các bộ chuyển mạch, NIC, hệ thống quang học và nền tảng thử nghiệm hoạt động cùng nhau trên quy mô lớn.

Mô-đun quang 400G, 800G và 1.6T: So sánh lựa chọn

Tốc độ phù hợp phụ thuộc vào kích thước cụm, lớp mạng, lộ trình chuyển đổi, ngân sách điện năng và nhà máy cáp quang đã có sẵn. Bảng bên dưới phác thảo vị trí mà mỗi tốc độ hiện có ý nghĩa nhất.

400G vẫn phù hợp vì nhiều trung tâm dữ liệu đang ở giai đoạn nâng cấp trung bình từ 100G hoặc 200G và 400G mang lại sự cân bằng mạnh mẽ về chi phí, tính khả dụng và hiệu suất cho khối lượng công việc không có-AI. Cụ thể đối với các cụm AI, 800G đã trở thành đường cơ sở hoạt động cho các bản dựng mới và 1.6T hiện đang được lên kế hoạch nghiêm túc cho các kết cấu mở rộng quy mô phụ trợ, đặc biệt là khi thế hệ chuyển mạch đã được căn chỉnh với tín hiệu 200G{11}}mỗi{12} làn. Nếu bạn đang đánh giá hệ thống cáp mật độ cao{14}}cho những tốc độ này thì tổng quan của chúng tôi vềCáp quang MPO và MTPbao gồm các tùy chọn đầu nối và đường trục được sử dụng phổ biến nhất ở mức 800G trở lên.

Khi 400G vẫn đủ

400G vẫn là lựa chọn phù hợp khi kích thước cụm còn khiêm tốn, khi GPU đang sử dụng không bão hòa NIC 400G hoặc khi nhóm bộ chuyển mạch hiện có được xây dựng trên các ASIC thế hệ-trước đó. Cụm suy luận, nhóm đào tạo nhỏ hơn, trang web AI biên và hầu hết các kết cấu trung tâm dữ liệu có mục đích chung vẫn hoạt động thoải mái trên 400G. Đối với những môi trường này, việc tăng trực tiếp lên 800G sẽ làm tăng thêm chi phí và áp suất nhiệt mà không mang lại sự cải thiện đáng kể về thời gian hoàn thành công việc.

Một thử nghiệm thực tế là xem xét việc sử dụng GPU trong quá trình đào tạo. Nếu GPU phải chờ dữ liệu hơn 5 đến 10% thời gian thì mạng đã bị tắc nghẽn. Nếu mức sử dụng ổn định và cao thì 400G đang phát huy tác dụng.

Khi 800G trở nên cần thiết

800G trở nên cần thiết khi cụm đạt đến quy mô trong đó liên kết 400G buộc có quá nhiều kết nối song song, khi giới hạn cơ số chuyển đổi bắt đầu hạn chế các lựa chọn cấu trúc liên kết hoặc khi thế hệ GPU giới thiệu các NIC có thể bão hòa các cổng 800G. Trong một cơ cấu đào tạo AI điển hình, điều này thường tương ứng với các cụm gồm vài nghìn GPU trở lên, trong đó mạng phụ trợ mang phần lớn lưu lượng trao đổi độ dốc.

Quá trình chuyển đổi 800G cũng mang lại công việc kỹ thuật thực sự. Công suất mỗi-cổng trên mô-đun 800G cao hơn đáng kể so với 400G, chế độ FEC thay đổi và mật độ cáp tăng gấp đôi ở mặt công tắc. Ghi-kiểm tra và xác thực độ ổn định của liên kết trở nên cần thiết vì trong công việc đào tạo đồng bộ, một liên kết quang không ổn định có thể kích hoạt các lần thử lại làm chậm toàn bộ cụm.

Khi nào nên lập kế hoạch cho 1,6T

1.6T hiện đang được triển khai sớm cho các mạng phụ trợ AI mạnh mẽ nhất và là mục tiêu lập kế hoạch tiêu chuẩn cho thế hệ chuyển mạch tiếp theo. Hầu hết các nhóm doanh nghiệp và đám mây hiện nay không cần quang học 1,6T trong sản xuất nhưng bất kỳ ai thiết kế kết cấu có tầm nhìn từ ba{3}} đến năm{4} năm đều nên tính đến điều đó trong quy hoạch hệ thống cáp, nhà máy sợi và nguồn điện.

Nhóm đặc nhiệm IEEE P802.3dj đã xác định các thông số kỹ thuật của lớp vật lý cho 1.6T qua sợi quang-chế độ đơn và OFC 2026 đã cho thấy khả năng tương tác của nhiều nhà cung cấp-ở tốc độ này. Tín hiệu thực tế là 1.6T là có thật, nhưng cơ sở hạ tầng xung quanh, bao gồm tính khả dụng của bộ chuyển đổi, khả năng làm mát và công cụ vận hành, vẫn quan trọng như chính mô-đun.

QSFP-DD so với OSFP: Chọn hệ số dạng phù hợp

Ở 400G và 800G, hai hệ số dạng chiếm ưu thế là QSFP-DD và OSFP. Cả hai đều cung cấp tốc độ như nhau trong các nền tảng chuyển mạch phổ thông, nhưng chúng khác nhau về thiết kế cơ học và hoạt động nhiệt. QSFP-DD tương thích ngược với lồng QSFP28 và QSFP56, điều này khiến nó trở nên hấp dẫn đối với các môi trường muốn sử dụng lại các khe cắm chuyển mạch hiện có trong quá trình nâng cấp. OSFP lớn hơn một chút, có khối lượng bên trong lớn hơn và thường cung cấp khoảng trống nhiệt tốt hơn, điều này trở nên quan trọng ở 800G và đặc biệt là ở 1,6T.

Đối với 1.6T, ngành đang hướng tới OSFP và OSFP-XD là những lựa chọn chủ yếu, chủ yếu là do công suất nhiệt. Nếu nhóm mạng mong muốn nâng cấp vượt quá 800G trong cùng một thế hệ chuyển mạch thì OSFP thường là lựa chọn an toàn hơn. Nếu ưu tiên là tái sử dụng khoản đầu tư 400G QSFP{6}}DD thì QSFP-DD hiện vẫn là một lựa chọn mạnh mẽ.

Các yếu tố chính khi chọn mô-đun quang cho mạng AI

Khoảng cách, tầm với và loại sợi

Các liên kết-phạm vi tiếp cận ngắn bên trong một hàng giá có thể sử dụng các mô-đun chế độ đơn- (DR) hoặc phạm vi tiếp cận ngắn (đa chế độ (SR) ngắn-, trong khi các liên kết liên-hàng hoặc liên-nhóm có thể cần các biến thể FR hoặc LR. Trước khi chọn mô-đun, hãy xác nhận độ dài sợi thực tế, loại sợi, loại đầu nối và ngân sách liên kết. Thông tin cơ bản hữu ích về mức độ tổn hao tích tụ trên các đầu nối và mối nối có trong hướng dẫn của chúng tôi vềmất chèn trong mạng cáp quang. Đối với phạm vi tiếp cận dài hơn, sự khác biệt giữa cáp quang chế độ đơn OS1 và OS2 cũng có vấn đề và được đề cập trong phần tổng quan của chúng tôi về

các loại sợi quang đơn chế độ và ứng dụng.

Tiêu thụ điện năng và làm mát

Quang học-tốc độ cao hơn tạo ra nhiều nhiệt hơn. Trước khi nâng cấp từ 400G lên 800G hoặc lập kế hoạch lên 1,6T, hãy kiểm tra nguồn điện trên mỗi-cổng, chuyển hướng luồng khí, nhiệt độ lồng, quy tắc giảm nhiệt và giới hạn làm mát ở mức-của giá đỡ. Trong các giá đỡ AI dày đặc vốn đã tiêu thụ nhiều năng lượng cho GPU, tải nhiệt tăng thêm từ hàng nghìn-thiết bị quang học tốc độ cao là không hề nhỏ và có thể ảnh hưởng đến thời gian hoạt động nếu bị bỏ qua.

Chuyển đổi khả năng tương thích và phần sụn

Khả năng tương thích không chỉ là tốc độ phù hợp. Mô-đun phải được xác thực trên nền tảng chuyển đổi chính xác, phiên bản chương trình cơ sở, cấu hình FEC, mã hóa EEPROM và nhiệt độ hoạt động dự kiến ​​trước khi triển khai hàng loạt. Các dấu hiệu của sự tương thích kém bao gồm nắp liên kết, cảnh báo BER, DOM tăng cao và thỉnh thoảng tắt máy do nhiệt khi tải liên tục. Việc bắt những con này trong phòng thí nghiệm nhỏ-rẻ hơn nhiều so với việc bắt chúng trong sản xuất.

Chiến lược kết nối cáp và{0}}mật độ cao

Việc chuyển sang 800G hoặc 1.6T thường có nghĩa là phải có gói cáp khác. Đầu nối nhiều-sợi như MPO-12, MPO-16 và MPO-24 trở thành mặc định ở tốc độ cao và hệ thống cáp ngắt mạch thường được sử dụng để phân chia cổng chuyển đổi tốc độ cao thành nhiều kết nối tốc độ thấp hơn. Đối với các nhóm đánh giá quá trình chuyển đổi này, hướng dẫn của chúng tôi vềcách chọn cáp đột phá MPOđề cập đến sự cân bằng-thực tế và

Tùy chọn cáp trung kế MPO và MTPhiển thị các cấu hình đường trục phổ biến nhất trong triển khai cột sống 800G.

LPO, CPO và Silicon Photonics: Điều gì xảy ra sau 800G

Ngoài tốc độ thô, ngành công nghiệp hiện đang tập trung vào hiệu quả. Ba hướng công nghệ quan trọng nhất:

Quang học cắm tuyến tính (LPO)loại bỏ DSP khỏi mô-đun quang và đẩy sự cân bằng trở lại ASIC chủ. Điều này làm giảm công suất mô-đun, thường từ 30 đến 50 phần trăm ở cùng tốc độ, nhưng đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ hơn giữa công tắc và mô-đun. LPO hấp dẫn nhất đối với các liên kết có phạm vi tiếp cận ngắn bên trong cụm AI nơi nền tảng máy chủ hỗ trợ.

Co-Quang học đóng gói (CPO)di chuyển các động cơ quang học lên cùng chất nền với công tắc ASIC, rút ​​ngắn đường dẫn điện và giảm năng lượng trên mỗi bit. Như được mô tả bởiDiễn đàn kết nối mạng quang học hoạt động trên các khung CEI và CPO 112G và 224G, CPO không phải là một-sự thay thế đơn lẻ cho các thiết bị quang học có thể cắm được nhưng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong cách thiết kế các loại vải mở rộng quy mô-AI thế hệ AI{2}}tiếp theo. NVIDIA đã công bố các bộ chuyển mạch quang tử silicon Spectrum-X Photonics và Quantum{5}}X với quang học đồng-đóng gói, nhắm mục tiêu 1,6 Tb/giây trên mỗi cổng và tiết kiệm năng lượng đáng kể.

Quang tử siliconlàm nền tảng cho hầu hết các xu hướng này. Bằng cách tích hợp bộ điều biến, ống dẫn sóng và máy dò trực tiếp vào silicon, nó cho phép mật độ cao hơn, hoạt động nhiệt tốt hơn và tích hợp chặt chẽ hơn với ASIC chuyển mạch. Hầu hết các nhà cung cấp quang học lớn hiện nay đều có quang tử silicon trong lộ trình của họ cho khối lượng công việc AI.

Đối với hầu hết các nhóm vào năm 2026, quang học 800G có thể cắm vẫn là phương tiện chủ lực, trong khi quang tử LPO, CPO và silicon được đánh giá trong môi trường phòng thí nghiệm và các loại vải thí điểm được chọn.

Những sai lầm phổ biến cần tránh

Sai lầm phổ biến nhất là chọn tốc độ cao nhất mà không kiểm tra xem phần còn lại của mạng có thể hỗ trợ tốc độ đó hay không. Mô-đun quang 800G trên công tắc không thể cung cấp giao diện điện hoặc khoảng không nhiệt cần thiết sẽ không cung cấp 800G trong sản xuất. Thứ hai là đánh giá thấp sức mạnh. Trên hàng nghìn thiết bị quang học, sự khác biệt giữa mô-đun tiết kiệm năng lượng-và mô-đun thông thường có thể chuyển giá đỡ từ mức có thể chấp nhận được sang vượt quá-ngân sách. Thứ ba là coi khả năng tương thích như một hộp kiểm thay vì một quy trình. Khả năng tương thích thực sự đến từ việc xác thực trên nền tảng chuyển đổi, chương trình cơ sở và môi trường hoạt động thực tế. Thứ tư là quy hoạch cáp kém. Chất lượng đầu nối, số lượng sợi và quản lý bản vá trở nên quan trọng hơn nhiều ở mức 800G và 1.6T, đồng thời các lối tắt ở đây thường xuất hiện dưới dạng nắp liên kết hoặc tổn thất tăng cao nhiều tháng sau khi triển khai.

Phần kết luận

Sự nổi lên của các mô-đun quang 400G, 800G và 1.6T không phải là mốt công nghệ. Đó là phản hồi trực tiếp về cách khối lượng công việc AI giao tiếp, đồng bộ hóa và mở rộng quy mô trên hàng nghìn GPU. Liên minh Ethernet, IEEE 802.3 và hệ sinh thái quang học rộng hơn đã thống nhất theo một lộ trình rõ ràng từ 400G đến 800G đến 1.6T, với LPO, CPO và quang tử silicon định hình những gì tiếp theo.

Đối với hầu hết các nhóm mạng, chiến lược đúng đắn không phải là theo đuổi mô-đun nhanh nhất ở mọi nơi. Đó là kết hợp tốc độ quang với chức năng mạng, xác thực tính tương thích trước khi mở rộng quy mô, lên kế hoạch cấp nguồn và làm mát cẩn thận, đồng thời thiết kế một nhà máy cáp có thể đưa mạng qua ít nhất một chu kỳ nâng cấp nữa. Lớp quang-được quy hoạch tốt là một trong những cách-hiệu quả nhất về mặt chi phí để tận dụng tối đa các khoản đầu tư GPU đắt tiền khi cơ sở hạ tầng AI tiếp tục phát triển.