人工智能数据中心网络架构与连接技术

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引言

随着人工智能和AI生成内容(AIGC)技术的发展，数据中心网络面临着新的挑战。本文探讨人工智能数据中心(AIDC)网络架构的关键要素、新兴技术和创新的连接解决方案[1]。

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图1：传统云数据中心与AI数据中心的架构对比，展示了网络架构的演进特点。
网络架构演进
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- Z6 [2 ~; d& `1 e$ L传统云数据中心在处理AI工作负载时存在显著局限。传统架构主要为外部服务提供设计，带宽汇聚比约为1:3，造成数据流瓶颈。同时，所有内部云服务器需要通过脊柱交换机路由，引入额外延迟，单个网卡带宽上限为200 Gbps，严重限制了整体系统性能。

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图2：现代AI网络架构的详细图示，展示了组件互连和层次布局。
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- t. G- m# A+ B5 f) b现代AIDC网络通过实施Fat-Tree架构解决这些限制。这种创新方法通过精确平衡的1:1带宽汇聚比确保无阻塞传输。系统创建八个交换机资源池，实现池内直接单跳通信，将跨集群通信限制在最多三跳范围内。该设计显著优化了数据传输效率。此外，RDMA技术的集成实现主机间直接内存访问，与传统TCP/IP网络相比，延迟性能提高约十倍。
网络协议解决方案

8 i8 N9 e5 X! _1 f+ }& M3 xAIDC领域主要由InfiniBand和RoCEv2两种网络架构主导，各自在不同部署场景中具有独特优势。
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图3：展示InfiniBand网络架构的子网管理器配置和组件图。
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InfiniBand网络通过子网管理器(SM)实现集中管理，通常部署在单个服务器上监督子网。这种方法实现全面的网络控制，SM负责维护路由信息并计算交换芯片路由表更新。该架构包含复杂的流量控制机制和自适应路由功能，确保大规模部署中的最佳性能。

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) y) b! a! f6 B3 G' p: ]图4：RoCEv2网络架构图，展示其分布式设计和组件布局。

RoCEv2网络架构采用了不同的网络设计理念。在网络层面运行，同时使用以太网网络层和UDP传输层。这种配置提供更高的可扩展性，并能与现有基础设施无缝集成。其分布式特性通常包含两层，在部署灵活性和成本效益方面具有显著优势。
传输解决方案

随着AI应用对带宽需求不断提高，行业正快速向800G和1.6T传输能力发展。这些解决方案需要平衡传输距离需求、信号稳定性和成本等多个因素。

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# V9 q% h! b* A- D' o/ M8 {图5：展示不同速率和距离传输解决方案规格的详细表格。

  v( G" x1 U4 a  L800G技术已成为AI网络建设的新标准。不同变体满足特定使用场景：800GBASE-SR8和800GBase-VR8用于短距离应用，而800GBase-DR8和800GBase-FR8处理中长距离需求，支持500米到2公里的传输范围。在AIDC内部，AI服务器和接入交换机之间可以使用800G DAC或AOC解决方案直接连接，在保持高性能的同时优化成本。
3 G' w; i3 \9 }+ A+ Z2 G散热解决方案
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光模块技术的进步带来了功耗管理的新挑战。现代光模块每个消耗高达30W，导致系统总功率需求超过3,000W，需要创新的散热方案。

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6 g: S7 k" W+ h5 e* L) N/ ]+ w图6：展示数据中心机柜中液冷解决方案的实施图。
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液冷技术已经成为一种优越的解决方案，利用液体导热系数比空气高25倍的特性。这项技术能有效管理高功率密度环境中的热量，支持机柜功率负载高达150KW。实施包括专用防水连接器和先进的线缆管理系统，确保液冷环境中的可靠运行。
' T: Z5 E8 r. G! u% o# Z连接技术创新

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图7：基于EBO技术的MPO连接器设计详图。
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$ C8 y* k9 ^$ k7 S9 X0 t. hEBO（扩束光学）技术代表了光纤连接技术的重大进步。这种创新方法在每个光纤端使用两个精确匹配的透镜系统。信号传输时，第一个透镜将其扩展为平行光束，接收端透镜则将这些光束重新聚焦到光纤中。这种精密设计显著提高了传输效率和系统稳定性，特别适用于高密度、大芯数单模光纤应用。

1 S, j& k* ], M8 C4 iPreConnect技术是另一项关键创新，特别适用于处理跨服务器机房的DCI超多芯单模骨干光缆。该技术无需现场熔接，大幅提高安装效率并简化部署流程。当与EBO技术结合时，PreConnect解决方案可通过单根光缆支持数千个预连接应用，显著提升光纤传输密度。
$ j( m) V# q7 I. J3 t2 V- A" O: j功耗管理

9 P" k( ]6 P  t3 w# G随着光模块技术向更高速率发展，功耗管理变得极其重要。从仅需1W功率的10G光模块发展到现今消耗近30W的400G和800G模块，这种演变对数据中心运营提出了重大挑战。
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. A9 u, ~& \$ s( `: n图8：不同光模块技术特性的比较分析。

为应对这些挑战，业界开发了线性驱动可插拔光学（LPO）等创新解决方案。这项技术采用全新方法，去除传统DSP和CDR芯片，将连续时间线性均衡和均衡功能直接集成在驱动器和跨阻放大器上。这种集成显著降低了功耗、成本和延迟，同时保持系统性能。
9 l% b; x1 g/ }9 H8 r' P发展趋势

0 R, \" m7 x+ B" e0 c5 w5G和物联网技术的快速发展不断为AIDC网络创造新的机遇和挑战。随着AI模型规模和复杂度增长，对网络基础设施的要求变得更加复杂。

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图9：AI和人类在技术发展中协作的示意图。

  R  R; C2 w' {1 g- H& N0 _* \展望未来，行业正在向更高带宽能力迈进，1.6T传输解决方案正在研发中。这些进步需要在热管理、功率效率和连接密度等领域持续创新。EBO和PreConnect等技术的集成，结合先进的散热解决方案，将在支持下一代AI应用中发挥重要作用。
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AIDC网络的未来在于成功平衡多个竞争因素：不断提高的性能要求、功率效率需求以及可靠、可扩展解决方案的需要。这些技术的持续发展将支持更复杂的AI应用，同时保持运营效率和环境可持续性。这种持续发展确保AIDC网络能够继续支持AI技术日益增长的需求，同时解决功耗、散热和数据传输方面的关键挑战。
3 ~; Y! x! ^9 K  X 参考文献

- z. Y6 d, {6 G1 l: V[1] R. Wan, J. Sun, A. Zhang, V. He, L. Yu, C. Chu, R. Wang, L. Lu, J. Wei, and R. Qiu, "Development Prospects for AI Data Center Network Architecture and Connectivity Technology," Rosenberger, White Paper, May 2024.
END

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