5月24日消息（张晓宝）5月23日，由CIOE中国光博会与C114通信网联合举办的2024中国高质量发展论坛第四场——“AI时代：数据中心光互联技术新趋势”研讨会成功举行，京东光互联架构师陈琤在会上分享了关于《高性能计算网络中的光互连》的主题发言。
京东在高性能计算网络领域起步较早，持续在多个代际的智算拓扑上做了大量的投入，应用场景涉及到了推荐算法、智能客服，AI售卖租赁、数字人直播等等。
智算网络拓扑一般分为两类独立的网络，其一是接入/存储网络，主要实现CPU之间的互联；其二是计算网络，主要进行GPU节点数据的并行协同。
整体来看，智算网络对于光互连的要求主要集中于三方面，即大带宽、低成本和低延时。
光模块与大带宽的关系
数据链路带宽方面，首先要实现的是GPU与GPU之间并行多路的通信，需要注意数据传输过程中链路带宽的情况，在计算节点内部互联中一般可采用C2C Full mesh的方式，连接速率可达数百GB/s。
如要实现不同GPU出口的通信，则要通过PCle与网卡连接，在进行串并转化后进而通过光模块、计算网络实现跨端口连接。因此，当前许多厂家均在提倡光学输入/输出(OIO)的形式，以突破高速互联的瓶颈，这也是当下的一个发展方向。
在网络设备/光模块带宽演进方面，当前智算网络主要部署的是50G Serdes的交换机和光模块，光模块类型选择则以200G/400G等为主。当单节点容量达到51.2T时，根据对网络可拓展性的要求会去选择不同的拓扑类型，北美的一些厂家会选择64x800G OSFP，国内厂家则采用128x400G QSFP 112的封装，但二者产业链是通用的。
若未来单芯片交换容量达到102.4T，可插拔光模块依然可以支持高密度大容量的光互连应用，可以选择64x1.6T OSFP和QSFP224-DD。。CPO也是热门的解决方案之一，它要继续解决可靠性的问题，还要解决建设部署中的可维护性问题。
如何降低光互连成本？
在降低光互连低成本问题中，硅基光子技术是潜在的降成本方案之一。硅光并非是全新的技术，但就数据中心应用而言是比较新的产品，当前112G per lane模块的供应链上游集中于少量光器件厂家，因此硅光光模块可以据此介入，以打破供应紧张问题。
特别硅光模块是可以覆盖解决2km以内的所有数据中心应用场景需要的，因此京东也在进行相应的认证等工作，相信不久的将来也能真正的部署到当下网络中。
线性直驱光模块LPO/LRO当前也是比较热门的应用方向，在112G per lane时代，借助于ASIC驱动能力足够强的特性，可以将光模块作减法，即去掉DSP或CDR的部分，进而可降低光模块的复杂程度，以达到降低成本的目的。
但其也面临了一些挑战，如兼容性与互联互通的问题，要考虑ASIC芯片对其的支持情况、不同厂家间互联情况、新旧模块互联互通的情况等等问题。
还有演化可持续性的问题也要考虑进来，如112G已可支持LPO，但如发展至224G等，就要考量LPO是否支持的可行性了。
智算网络低延时问题
在低延时方面，如要实现整体协同的运算保障，不同的计算节点间的GPU延时问题势必会大大降低运行效率，那么哪些因素通常会导致延时呢？
首先是基于协议，GPU的网络最初基于InfiniBand（IB）的协议形式较多，在数据传输中可绕过CPU的参与，实现了不同计算节点间GPU缓存之间的数据通信，大大减少了基于协议的通信延时。
基于传统以太的协议，则要CPU介入到通信整个过程，因此其延时会比较长。
在智算网络中用到的是一个较为折中的方案，即RDMA方案，可借用以太协议的封装将RDMA的内核封装进去，进而实现共用以太网的设施以实现降低延时。
其次则是链路延时，因为GPU与GPU之间的通信要经过leaf-spine架构，并要进行光信号转换，实现数据互联，其过程中各环节也必然产生各种不同的延时。
如在决策类模型的时延中，可优化项为光模块中的信号恢复单元导致的延时。而在生成式模型的延时中，主要是数据传输时间导致的延时为主，而物理链路导致的延时实际占比极小。因此，这时候系统延时会对带宽利用率更为敏感，要根据模型不同去优化延时的不同方向。
最后陈琤总结到，相较于传统数通网络，智算网络带宽的增长也会更迅速，低成本互联有赖于新技术的支撑，如硅光、LPO/LRO等。另外，不同的模型对延时的要求是不一样的，要优化的方向会有所区别。
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