面向算力互联的快速光交换技术研究(特邀)

随着大模型等人工智能(AI)技术的发展,以及“东数西算”等国家重大工程的深入推进,智算中心(AIDC)和算力网络(CPNs)的内部网络互联成为光网络发展的重要目标。相较于传统面向数据的信息互联,AIDC和CPNs对传输的时延、吞吐量和确定性具有更高的需求。一方面,AIDC内部需要实现高密度和低时延的数据处理和计算资源调度,以满足大规模实时训练和推理;另一方面,AIDC之间互联要求高带宽、低时延和高可靠性的数据传输及资源共享,以支持跨中心的数据协同和灾备恢复。因此,算力互联(CPI)网络需要光交换技术来支撑AIDC内部传送网络的高效数据传送和AIDC之间的带宽快速调度。构建面向CPI的光交换技术将服务于CPI需求,为算力服务提供高效、确定和安全的数据交互管道。文章从网络架构、数据交换和应用场景等方面对光交换技术进行了分析。