AI的胖树拓扑对光模块要求的改变

  3.5，所需练习的参量到达1750亿，需求45TB的数据量。45T的字节可以换算成bit，比方64位核算机，64位=8字节=8*8 bit。45T的字节量便是45T*8的bit量

  要完结这么大的数据量，一个芯片是干不完的，需求不计其数的GPU一同作业。

  咱们光模块只管数据的转化，把1bit的电信号转为光信号，把1bit的光信号转为电信号，仅仅物理转化，不论人家的服务器要干啥。

  400G模块，能转化0.4T bit，800G光模块，转化0.8T bit，所以要多个模块一同完结数据交换。

  由于数据量大，所以用GPU更适宜，这就和传统的数据中心的服务器类型有所区别。

  比方昨日阿里的陈述，曾经用x86型的CPU为中心的服务器。而英伟达用的是GPU

  CPU，等于光模块研制工程师调测PAM4的眼图，他不光能调试，剖析，判别，他能依据TDECQ的巨细来考虑从哪里优化调整参数，调试出来更高信号质量的，更小的TDECQ。

  可这个光模块的研制工程师，硕士，博士，再高的常识调测眼图也是一个一个的调，这是串行运算。假如拿到客户一个30万只光模块的订单，这个博士也不能放到产线去亲身去调测眼图，不然依托这个博士完结30万只光模块的眼图调测，客户能比及两鬓斑白

  GPU，便是产线小姐姐们，不有必要了解到什么是VCSEL，什么是EML，什么是RIN，什么是TDECQ....，照样可以把光模块调测的好好的。多条产线开工，几千个小姐姐小哥哥们一同并行作业，一个月可以完结五万只800G模块，半年就可以交给30万只。

  传统的数据中心结构，是根据串行办法的，对时延的要求尽管很垂青，但不像AI场景中对时延的严苛要求。

  仍是以产线来举例，一个模块的拼装，要完结激光器探测器透镜光纤外壳 DRVTIA .....无数个光学电学有源无源的元器材的拼装进程，以及参数的装备进程。

  这些个工艺节点，你说，一个模块99.9%的节点都完结了，剩余的那个0.1%节点岗位的小姐姐干活很慢，有时延，没有完结。

  假如不计其数的并行数据要传输，整个数据的完结是以时延最大，最慢的那个bit为准的。其他再快也不可。

  咱们的光模块站在整个通讯大结构的视点来看，时延是微乎其微的，可究竟也有时延。

  比方，传统热插拔的800G模块有DSP，CPO或许LPO没有DSP，是否挑选DSP，这里边便是几十到上百纳秒级延时的概念。

  都知道，光模块挑选热插拔，是由于光学器材的故障率很高，比传统的电学芯片的故障率要高许多许多，用热插拔便利修理和替换。

  传统的数据中心，光模块关于故障率的要求呢，是比传统telecom更宽松的节奏。光模块坏了就换一个呗。

  练习的数据量很大，他不是实时保存的。假如有任何一个数据传错了，那么全体要重来，从头核算一遍。

  许多小伙伴会打游戏，假如对错团队作战的这种游戏，你的网络掉线了，那从头上线后，就从上一个保存的节点持续。这是CPU的形式。尽管可会浪费点时刻，可究竟可控。

  假如是50个人组团的大型游戏场景，且规则是，一个人掉线，团队都得陪着重头开端。你会不会瞬间对一切人的网络质量的重视度提高了呢。

  咱们传统的数据中心选用的是树形结构，三级结构的接入-会聚-中心，二级结构的叶-脊....，他们的底子都是树形拓扑的思路。

  树形结构是有收敛比的说法，从光模块的视点来看，越接近于服务器的光模块数量越多，越到上层结构，用的光模块数量越少。

  可可是胖树结构是没有收敛比的，接入层有多少光模块，会聚点和中心点，仍然仍是这么多。

  那么，两层交换机，模块数量x2，三层数据交换，模块数量x3，....,关于光模块而言，还需求双工对传，那么两层节点便是1:4，三层节点便是1:6

  当然，我方才说的树形是最简易的树形，一般实践布置的树形结构是装备了“冗余的”，传统结构的冗余小一些，超大规模的数据中心的冗余量大一些。

  数据中心有冗余的前提下，是放宽了对模块故障率的要求的。冗余越大，意味着，有更多的节点能轻松完结事务传输，光模块的失功率略大一些是不影响全体通讯的。

  这便是咱们所了解的传统数据中心的光模块，有很长一段时刻，是“非气密”封装对不对，由于非气密封装，故障率会高一些。可是也更廉价啊。

  可是突然之间，根据AI的这种形式，不只不能放宽对光模块故障率的要求，还会比本来更严苛。

  这也是突然之间，曾经非气密封装技能为主的厂家，比方旭创，开端大规模布置根据气密结构的技能研究。

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