800G vs 400G光模块：性能对比与AI数据中心选择指南

引言

在规划现代AI数据中心时，选择400G还是800G光模块是一个关键决策。论文中的性能、成本、应用场景等多个维度进行深入对比，帮助您做出明智的选择。

带宽与吞吐量对比

最直观的差异在于带宽容量。800G光模块提供的带宽是400G的一倍，这意味着在不同的物理空间内，可以实现双倍的数据传输能力。对于大规模AI训练任务，这种带宽优势可以显着减少数据传输瓶颈。

实际性能指标

• 400G光模块：400Gbps总带宽，通常为8×50G或4×100G通道
• 800G光模块：800Gbps总带宽，通常为8×100G或4×200G通道
• 延迟：双向延迟相近，均在纳秒级别，满足AI实时计算需求
• 误码率：均采用强大的FEC技术，BER可达10^-15以下

功耗与散热对比

功耗是数据中心运营的重要考量因素。800G光模块的功耗通常在15-20W范围，而400G光模块约为10-15W。虽然800G单模块功耗更高，但从每Gbps功耗来看，二者效率相当。

 

港口密度与空间效率

在仓库空间有限的数据中心，端口密度至关重要。使用800G光模块，可以在相同的交换机端口数下实现双倍的总带宽，或者用一半的端口数实现相同的带宽，从而节省宝贵的仓库空间和交换机成本。

成本分析

初始投资

目前，800G光模块的单价约为400G的1.5-2倍。然而，考虑到带宽翻倍，每Gbps的成本实际上弥补了。另外，减少端口数量可以降低交换机投资。

总体拥有成本（TCO）

• 设备成本：800G方案可减少所需交换机数量
• 运营成本：设备减少意味着电力和冷却成本
• 维护成本：更少的组件降低了维护复杂度

AI应用场景选择建议

选择400G的场景

• 中小型AI训练负载（少于100个GPU）
• 预算有限的一部分人工智能项目
• 现有400G基础设施的扩展
• 边缘AI推理节点

选择800G的场景

• 大规模AI训练集群（数百至数千GPU）
• 大型模型训练（如GPT、BERT等）
• 高端交易和实时人工智能推理
• 新建数据中心，追求长期技术领先

技术成熟度对比

400G技术已经非常成熟，拥有完善的生态系统和多种供应商支持。800G技术正在快速成熟，主流厂商纷纷推出产品，互操作性不断提升。对于风险规避型企业来说，400G仍然是稳妥的选择；而对于技术先行者来说，800G提供了未来竞争优势。

升级路径与兼容性

许多现代交换机支持混合部署400G和800G模块，提供了灵活的升级路径。企业可以从400G起步，随着AI工作负载增长逐步升级到800G，保护现有投资。

结论

400G和800G光模块各有优势，选择取决于具体需求。对于追求极致性能和长期投资回报的大规模AI基础架构，800G是明智之选。而对于成本敏感或规模适中的应用，400G仍然是可靠且的方案。无论选择哪一种，这些高速光模块都是支撑AI时代数据中心的关键技术，其重要性将重点介绍。