下一代人工智能基础设施：网络需求和光模块要求

介绍

人工智能领域正以惊人的速度发展。随着我们从 GPT-3 的 1750 亿个参数迈向拥有数万亿个参数的模型，从单模态人工智能系统迈向多模态人工智能系统，从集中式训练架构迈向联邦式学习架构，网络基础设施的需求也正在发生根本性的变革。本文探讨了下一代人工智能基础设施的新兴网络需求，以及光模块技术必须如何演进才能应对这些挑战，重点关注带宽扩展、延迟降低、能源效率以及将定义未来十年人工智能数据中心的架构创新。

人工智能模型架构的演变

从稠密模型到稀疏模型

现代人工智能正在从密集神经网络向稀疏架构过渡，从根本上改变了网络流量模式：

密集模型（传统）：每个神经元都与相邻层中的每个神经元相连，从而形成可预​​测的、统一的通信模式。例如 GPT-3、BERT 和 ResNet。训练期间，网络流量均匀分布在所有 GPU 上，使得带宽分配变得简单。

稀疏模型（新兴）：混合专家（MoE）架构，例如 Switch Transformer 和 GLaM，仅针对每个输入激活部分参数，从而显著降低计算量，但同时也导致网络流量波动较大。路由机制将每个输入定向到特定的专家模块，从而可能将流量集中在热门专家上。

网络影响：

  • 带宽波动性：根据路由决策的不同，每次迭代之间的流量可能相差 10 到 100 倍。
  • 热点形成：一些知名专家创建的网络热点需要的带宽是平均带宽的 5-10 倍。
  • 突发容错能力：网络必须能够处理微秒级突发流量而不发生丢包。
  • 光模块要求：需要智能缓冲、低延迟切换和动态带宽分配。

多模态人工智能系统

下一代人工智能将视觉、语言、音频和其他模态融合到统一的模型中：

例如： GPT-4（文本+图像）、Gemini（文本+图像+视频+音频）、用于机器人的具身人工智能（视觉+语言+传感器融合）

网络特征：

  • 异构数据类型：文本标记（字节）、图像块（千字节）、视频帧（兆字节）、音频频谱图（千字节）
  • 可变批次大小：不同的生产方式需要不同的批次大小才能提高效率。
  • 跨模态注意：需要模态特定处理单元之间交换激活信息。
  • 带宽需求：由于跨模态通信，带宽需求比单模态模型高 2-5 倍。

光模块的影响：多模态训练集群每台服务器需要 800G 或更高的带宽，而大规模部署（10,000 个以上 GPU）则需要 1.6T 的带宽。高效处理混合数据包大小的能力变得至关重要。

持续学习和在线培训

人工智能系统正从批量训练转向基于流数据的连续学习：

传统批量训练：使用固定数据集进行训练，部署模型，定期（数周/数月）重新训练。

持续学习：不断摄取新数据，实时更新模型，持续部署更新

网络要求：

  • 双向流量：同时进行数据摄取（推理）和模型更新（训练）
  • 低延迟：模型更新必须快速传播以保持一致性。
  • 高可用性：需要 99.99% 以上的正常运行时间，因为培训永不停歇。
  • 带宽：推理和训练流量合并后所需的带宽是仅用于训练的集群的 1.5-2 倍。

扩展到百亿亿次级人工智能训练

10万GPU集群及以上

下一个前沿领域是训练拥有 10 万个以上 GPU 的集群，比当今最大的部署规模大一个数量级：

沟通挑战：

  • 全归约扩展：对于 10 万个 GPU，简单的全归约需要每个 GPU 与另外 99,999 个 GPU 通信。
  • 二分带宽：集群需要每秒拍比特的二分带宽
  • 延迟累积：多跳路径会引入累积延迟，这可能会占据训练时间的大部分。
  • 故障概率：拥有 10 万个 GPU 和相关网络基础设施，故障将频繁发生。

网络架构演进：

分层式 All-Reduce：不要使用扁平式 All-Reduce，而是采用分层式方法：

  • 第一级：使用 NVLink 在 8 GPU 服务器内进行全归约（900GB/s）
  • 二级：机架内全缩容（32台服务器），采用800G光模块
  • 级别 3：在 pod 内（1024 台服务器）使用 1.6T 光模块进行全归约
  • 第四级：采用 3.2T 光模块或光路交换技术，实现跨模块的全缩减。

光模块要求：

  • 机架内：800G OSFP 或 QSFP-DD，延迟 <100ns（首选 LPO）
  • Pod 内：1.6T OSFP，<500ns 延迟
  • Pod间传输：3.2T或光路交换，延迟<1μs
  • 可靠性：平均故障间隔时间 >2,000,000 小时（如此大规模的故障会造成过大的破坏性）

带宽密度要求

百亿亿次级集群需要前所未有的带宽密度：

针对10万GPU集群的计算：

  • GPU：100,000 × 1000 TFLOPS = 100 exaFLOPS 计算能力
  • 网络：假设计算与通信比例为 1:1，则需要 100 艾比特/秒的总带宽。
  • 每个GPU：100艾比特/秒 ÷ 100,000 = 1Tbps 每个GPU
  • 单服务器（8 个 GPU）：8 Tbps = 10 × 800G 或 5 × 1.6T 光模块

机架级密度：一个 42U 机架，配备 6 台服务器（48 个 GPU），需要 48 Tbps 的网络带宽。使用 800G 模块，仅服务器上行链路就需要 60 个光模块，再加上主干互连，每个机架就需要 80-100 个光模块。

数据中心规模：一个拥有 10 万个 GPU 的集群（2083 个机架）大约需要 18 万个光模块。按每个 800G 模块 1200 美元计算，仅光模块一项就需要 2.16 亿美元，占总基础设施成本的 15-20%。

提高能源效率势在必行

电力消耗危机

人工智能数据中心正接近能耗极限：

当前状态：

  • NVIDIA H100 GPU：每块 GPU 功耗 700W
  • 8GPU服务器：5.6kW（GPU）+ 1kW（CPU、内存、存储）+ 0.5kW（网络）= 7.1kW
  • 10万GPU集群：88.75兆瓦（GPU+服务器）+ 10-15兆瓦（网络）= 总功耗约100兆瓦
  • PUE 为 1.3 时：总设施功率为 130 兆瓦

网络电力故障：

  • 光模块：180,000 × 18W = 3.24 MW
  • 开关数量：10,000 个开关 × 3kW = 30 MW
  • 制冷量（管网部分）：10兆瓦
  • 总装机容量：43.24兆瓦（占基础设施总发电量的43%！）

可持续发展挑战：按照目前的增长速度，到 2030 年，人工智能训练可能会消耗全球 1% 的电力。网络基础设施占这部分消耗的很大一部分，因此节能型光模块至关重要。

低功耗光模块技术

线性可插拔光学器件（LPO）：

  • 节能：800G 模块功耗为 8-12W，而基于 DSP 的模块功耗为 15-20W（降低 40-50%）。
  • 机制：通过使用线性驱动器和接收器，省去了耗电的DSP芯片。
  • 限制：距离限制在 500 米至 2 公里之间，仅适用于数据中心内部。
  • 部署：适用于人工智能集群中 80% 的连接（楼内连接）
  • 影响：180,000 个组件可节省 1.44 兆瓦 (180,000 × 8 瓦)

共封装光学器件 (CPO)：

  • 节能：相当于 800G 的功耗降低 5-8W（与可插拔模块相比降低 60-70%）
  • 机制：将光引擎直接集成到交换机ASIC中，无需电气SerDes。
  • 其他优势：延迟降低 50%，带宽密度提升 10 倍
  • 时间表：商业部署时间为2026年至2028年。
  • 影响：对于拥有 10 万个 GPU 的集群，网络功耗可从 43 兆瓦降低至 20 兆瓦

硅光子效率提升：

  • 当前一代：800G硅光子模块功耗为15-20W
  • 下一代（2025-2026） ：通过提高调制器效率和集成激光器，功率可达10-15W
  • 未来（2027 年及以后） ：通过先进材料（薄膜铌酸锂）和异质集成实现 5-10W 功率

延迟减少策略

延迟墙

随着人工智能模型的增长，网络延迟日益限制了训练速度：

GPU集群中的延迟组成部分：

  • GPU计算：每次迭代10-50毫秒（取决于模型）
  • 所有归约通信：1-10 毫秒（取决于网络状况）
  • 对于通信密集型模型，网络延迟可能占总迭代时间的 20% 到 50%。

对训练速度的影响：将 all-reduce 延迟从 5 毫秒降低到 2 毫秒（降低 60%），可以使大型模型的训练吞吐量提高 15-25%。在 30 天的训练周期内，这可以节省 4.5-7.5 天的计算时间，价值数十万美元。

超低延迟光技术

LPO用于降低延迟：

  • 延迟：基于DSP的模块为50-100纳秒，而基于DSP的模块为200-500纳秒
  • 收益：每次跃迁节省 150-450 纳秒 × 2-4 次跃迁 = 总共节省 300-1800 纳秒
  • 影响：每秒执行 1000 次 all-reduce 操作，可节省 0.3-1.8 毫秒（规模化后效果显著）。

光路交换：

  • 概念：无需电开关即可动态重配置光路。
  • 延迟：近乎零切换延迟（光子在光纤中以光速传播）
  • 重配置时间：使用MEMS为1-10微秒，使用硅光子开关为10-100纳秒
  • 应用场景：适用于可预测的通信模式（例如，计划好的全部归约操作）
  • 状态：研究阶段，商业部署有限

网络内计算：

  • 概念：在网络交换机中执行聚合操作（求和、平均值）。
  • 技术：可编程交换机（P4）、智能网卡或专用聚合ASIC
  • 延迟降低：通过消除往返次数，整体延迟降低 50-80%。
  • 例如：SwitchML 处理小消息时，all-reduce 的速度提高了 5-10 倍。
  • 局限性：仅限于特定操作，需要专用硬件

联邦式分布式人工智能训练

地理分布式培训

跨多个数据中心或地理区域训练人工智能模型会带来新的网络挑战：

动机：

  • 数据主权：训练数据不得离开特定司法管辖区
  • 资源可用性：利用多个站点的 GPU 容量
  • 容错性：关键培训工作的地理冗余
  • 成本优化：在不同区域使用更便宜的电力/冷却方式

网络要求：

  • 数据中心间带宽：数据中心之间400G-800G链路
  • 延迟：1-50毫秒，取决于距离（相比之下，直流内部延迟小于1毫秒）
  • 可靠性：冗余路径，自动故障转移
  • 安全性：传输中数据加密（二层使用 MACsec，三层使用 IPsec）

光模块选择：

  • 城域传输距离（10-80公里） ：400G/800G LR4 或相干模块
  • 长距离（>80公里） ：相干400G/800G，波长可调
  • 海底电缆：用于洲际培训的专用相干模块

联邦学习网络

联邦学习无需集中数据集中即可在分布式设备上训练模型：

建筑学：

  • 边缘设备（智能手机、物联网传感器）执行本地训练
  • 定期将模型更新（而非原始数据）上传到中央聚合器
  • 聚合器整合更新并分发新的全球模型

网络特征：

  • 非对称流量：数百万次小文件上传（模型更新），较少的大文件下载（全局模型）
  • 间歇性连接：边缘设备连接不稳定
  • 带宽限制：边缘设备的上行链路带宽有限。
  • 聚合瓶颈：中央聚合器必须处理数百万个并发连接

数据中心网络要求：

  • 高连接密度：支持数百万个并发 TCP/QUIC 连接
  • 非对称带宽：模型更新的高入站容量
  • 负载均衡：将聚合任务分布到多个服务器上
  • 光模块：汇聚层采用 400G/800G，边缘接入层采用 100G/200G

超大规模人工智能推理

推理特定网络需求

随着人工智能模型被部署到数十亿用户手中，推理基础设施的规模远远超过了训练基础设施：

规模比较：

  • 训练：最大规模的模型需要 10,000 到 100,000 个 GPU
  • 推理：100,000-1,000,000 个 GPU/TPU/用于热门服务的定制加速器

网络差异：

  • 延迟优先级：面向用户的应用程序的推理需要端到端延迟小于 100 毫秒。
  • 请求-响应模式：数十亿个小型、独立的请求与同步批量训练
  • 地理分布：推理部署在全球范围内以实现低延迟，训练集中进行。
  • 每个节点的带宽：低于训练带宽（10-100 Gbps 对比 400-800 Gbps），但节点数量要多得多。

光模块策略：

  • 边缘推理：采用 100G/200G 模块以提高成本效益
  • 区域聚合：400G模块
  • 中心推理集群：800G 用于大型模型推理（GPT-4 类）
  • 总部署量：光模块数量是培训基础设施的 10-100 倍

边缘人工智能与5G融合

人工智能推理正在向网络边缘转移，并与 5G 基础设施集成：

边缘人工智能部署：

  • 与 5G 基站共址的 AI 加速器
  • 超低延迟推理（<10毫秒），适用于AR/VR、自动驾驶汽车、工业自动化
  • 分布在数千个边缘站点

网络要求：

  • 边缘到汇聚：10G/25G 光模块（成本敏感型）
  • 汇聚至区域数据中心：100G/400G 模块
  • 前传/中传：用于 5G RAN（25G/100G）的专用光模块

销量影响：边缘AI可能会推动对1000万个以上光模块的需求（相比之下，集中式AI训练的需求约为100万个），但速度和价格都会有所降低。这将形成一个两极分化的市场：高性能的800G/1.6T光模块用于训练，而成本优化的10G/100G光模块则用于边缘推理。

量子人工智能混合系统

新兴的量子-经典融合

量子计算机正开始与经典人工智能系统相结合，以实现混合算法：

建筑学：

  • 量子处理器执行特定计算（优化、采样）
  • 传统人工智能系统（GPU）负责数据预处理、后处理以及大部分算法运算。
  • 迭代量子-经典算法需要紧耦合

网络要求：

  • 延迟：量子-经典反馈回路小于1微秒
  • 带宽：10-100 Gbps，用于量子测量数据和控制信号
  • 可靠性：量子相干时间很短（微秒到毫秒级），网络故障会导致计算中止。
  • 专用协议：确定性延迟、时间同步通信

光模块的影响：量子人工智能系统需要具有确定性行为的超低延迟（<100纳秒）模块。这可能会推动采用具有硬件延迟保证的专用光模块，并可能利用时间敏感网络（TSN）扩展技术。

可持续性和循环经济

光模块生命周期管理

人工智能基础设施中部署了数百万个光模块，因此可持续性至关重要：

当前挑战：

  • 平均使用寿命：5-7年，之后需要更换。
  • 处置方式：大多数模块最终都会被当作电子垃圾处理，其中含有贵重材料（黄金、稀土）。
  • 制造影响：半导体制造会产生大量碳排放

循环经济方法：

翻新和再利用：

  • 对二手模块进行测试和重新认证，以供二手市场使用。
  • 将 800G 模块降级为 400G 运行模式以延长使用寿命
  • 在要求较低的应用场景（边缘计算、企业级应用）中重用

材料回收：

  • 提取贵金属（金连接器、连接线）
  • 从激光中回收稀土元素
  • 从光子芯片中回收硅和锗

可持续设计：

  • 模块化设计，允许组件更换（例如，可更换的激光阵列）
  • 标准化接口实现跨代兼容性
  • 减少危险材料的使用

结论：关键路径向前推进

下一代人工智能基础设施需要光模块技术实现质的飞跃。从800G到1.6T乃至更高速率，从可插拔模块到共封装光器件，从高功耗的数字信号处理器（DSP）到节能型线性光封装（LPO），光互连技术的演进将决定人工智能发展的步伐。

关键要务：

  • 带宽扩展：到 2025 年达到 1.6T 模块，到 2027 年达到 3.2T 模块，以支持超过 10 万个 GPU 集群。
  • 能源效率：通过 LPO 和 CPO 降低 50-70% 的功耗，使百亿亿次级人工智能可持续发展
  • 降低延迟：模块延迟低于 100 纳秒，最大限度地减少通信开销
  • 可靠性：平均故障间隔时间 (MTBF) > 200 万小时，以支持始终在线的持续学习系统
  • 成本降低：每千兆比特成本降低 30-50%，使大规模人工智能在经济上可行。

连接人工智能加速器的光模块并非普通的组件，而是人工智能革命的关键推动者。随着我们迈向通用人工智能、量子人工智能混合架构以及无处不在的边缘人工智能，高性能、高能效和高可靠性的光互连的重要性不言而喻。人工智能的未来与光模块技术的未来密不可分，而该领域的持续创新对于充分发挥人工智能的潜力至关重要。

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