AI+多模态驱动，OCS全光交换方案迎来新风口！

人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的蓬勃发展，对于高性能计算(HPC)和大规模数据处理的需求不断攀升。当前GPU互联端口已迅速升级至800G(2x400G)，并预计下一代将演进到1.6T(2x800G)，使得数据中心对光互联的带宽需求愈发紧迫。

Al/ML集群互联

HPC和数据中心互联面临新挑战

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随着AI/ML集群规模的迅速增长，从几百张加速卡扩展至上万张，集群互联距离也从数十米延伸至上百米。这导致对低功耗和低延迟的需求变得尤为紧迫，而传统的电子交换面临着瓶颈。同时，HPC也面临着更高的要求，包括集群规模的灵活配置和网络的长期稳定运行。大规模数据中心互联也面临Spine交换机性能瓶颈和端口速率演进的挑战，随着速率提升，200G及以上速率单纯依赖硬件升级能效提升不明显，需要通过架构重构等方式进一步提升能效，降低运营成本。

AI模型规模的演进

支持软件定义网络（SDN）

全光交换方案应运而生

为解决这些挑战，全光交换（OCS）方案应运而生。OCS通过其全光交换的优势，实现光信号的透明传输、支持光纤中任意速率/调制格式/通信波长光信号的交换，并具有无时钟抖动、无延迟、不读取数据、无泄漏风险等特点。此外，OCS还支持软件定义网络（SDN）使能控制，提高了系统的灵活性。

OCS全光交换方案已成功应用于一些数据中心，就在去年12月6日Google推出的人工智能模型Gemini，其配套硬件TPUv5版本，加强了OCS光交换技术的应用。在Google TPUv4的应用中，OCS显著提升了集群互联的可靠性，即使在主机可靠性下降到99.0%的情况下，仍能保证TPU切片有出色的性能，系统整体性能提升超过6倍以上。

Google TPU集群规模演变

AI算力“军备竞赛”

OCS解决方案应用广阔

软件定义全光交换通过其在高性能计算和数据中心应用中的性能，为AI网络的发展提供了重要支持。随着数据中心的演进，OCS全光交换技术将在光互联领域展现更为广泛的应用前景，为数字化转型的成功注入新的活力。AIGC大模型时代必然导致算力军备竞赛，推动算力芯片和网络升级，有望促进行业长期增长。

智算数据中心对光互联的带宽需求越来越高，随着集群规模的扩大，将需要更大的端口OCS，同时需提升OCS可靠性和插回损性能。而基于DirectLight直接光束偏转技术的OCS解决方案，具有超低损耗和回损，高抗震性等优异性能，在运营成本、吞吐量、功耗和成本方面都取得重大收益。基于DirectLight的OCS方案可以轻松实现可靠的远程选择性路由、在线性能监控和自动保护等，除了智算中心应用，在互联网，互联网等方向也有广泛应用，OCS将成为6G时代空天地一体化网络重要组成部分。

DirectLight技术原理

凌云光大矩阵全光交换解决方案

凌云光自2001年起即关注光交换技术、产品与应用的推广，2015年正式与全球光交换厂家H+S Polatis公司建立战略合作伙伴关系，共同开创光交换应用的新时代。H+S Polatis 提供低损耗的全光交换解决方案，用于远程光纤层配置、保护、监控、重新配置和测试。

H+S Polatis 6000/7000系列全光交换机性能，支持完全无阻塞8×8～576×576矩阵规模，具有较好的抗震性，支持宇航级应用。超低插回损，光学指标优异，支持单路双向传输和暗光纤交换，全光透明传输，与速率/协议无关，支持400G/800G及以上速率平滑升级，可选N×N对称以及任意端口配置结构(CC系列)，满足SDN应用。可以广泛的应用在AI智算中心全光交换、互联网、互联网和产线自动化测试等应用场景。

H+S Polatis 6000/7000系列全光交换机