在大模型规模不断扩张、单芯片能提升空间逐步收窄的背景下，如何通过系统架构创新造力集群达州保温护角专用胶，正在成为全球AI基础设施发展的关键课题。这也正是这些年来节点爆火的原因之。但是，随着集群规模越来越大，传统集群的网络瓶颈逐渐凸显。

熟悉集群的读者都知道，迄今为止，大多数集群的数据交换都是依赖交换机和二层网络等固定网络拓扑。在集群GPU数量还少的时候，这种案的局限尚不明显。然而，随着集群越来越大，带宽被大量分摊、网络率下降。叠加传统电分组交换（EPS：Electrical Packet Switching）带来的巨大能耗增加，会给集群带来巨大负担。

正是在这背景下，OCS (Optical Circuit Switching：光电路交换）应运而生。

被看好的OCS，曦智提前卡位

OCS的走红，其实是“Tokens经济”发展的然结果。

回顾这些年的人工智能发展，从开始注于训练，到现在理和训练平分天下，行业除了大力发展节点，追求力提升以外，如何造具备低成本的集群，也成为了所有从业者的共同目标。有行业人士就曾经分享过，虽然训练也很关注成本，但关注率、质量，不能有中断，训练的时间也要有保证。但来到理，情况截然不同，百万token的成本已是重中之重，有人甚至认为这是决定大模型企业未来的终胜负手。

在这种动力的驱动下，除了从功耗和力芯片成本中寻找提升空间，作为节点的重要成本构成之的网络，就成为了突破的向。可以毫不夸张地说，能互连网络是决定与智系统可扩展的关键因素。随着集群从千卡到万卡、甚至十万卡演进，如文章开头所说，EPS成为了个可替代的向，率先采用OCS的谷歌成为其中当之愧的先驱。

在谷歌看来，采用OCS，能利用光学式直接建立数据通路的交换设备，在数据中心内部动态调整光纤连接关系，从而减少对传统EPS的依赖，进而破功耗、成本和扩展等瓶颈；对于OCS来说，还有另层重要意义——不依赖于特定的数据传输协议，可缝兼容不同厂商使用的互连协议，消除生态壁垒带来的潜在风险。

除此以外，OCS还改变了传统网络“固定连接”的式，将 AI 集群网络变成种可动态重构的互连体系，这对集群带来的提升是前所未见的。传统网络中，服务器和交换节点之间的连接关系通常是预先设计好的，网络拓扑相对固定；而 OCS 可以根据不同 AI 工作负载的通信需求，通过光交换重新配置节点之间的连接关系，让同套硬件资源适配不同训练任务。

综上所述，OCS并不是简单意义上的“直连”，而是种“可重构的直连”，既保留直连网络低延迟、带宽的优势，又具备动态调度能力。

正因看到了OCS的上述优势，耕光技术多年的曦智科技早已切入这条赛道，并出了分布式OCS全光互连模块——dOCS。在去年WAIC期间，上海仪电联曦智科技、壁仞科技、中兴通讯，基于这个核心技术，正式发布国内个光互连光交换GPU节点——光跃LightSphere X，并在今年三月实现“光跃128卡商用版”的正式落地。

到今年的WAIC，曦智科技不仅实现了光跃节点的数千卡成果落地，完成了光交换技术的又次创新——出业界创Scale-Up光电混组网案。基于该案，曦智科技与四大国产GPU公司（壁仞科技、沐曦股份、燧原科技和天数智芯）和中兴通讯作了“基于OEX+dOCS架构的国产能Matrix节点关键技术与应用”项目。

值得提的是，凭借其，该项目获得了2026世界人工智能大会SAIL之星项。

从OCS到dOCS，再到OEX+dOCS

眼的读者可能已经发现，在上面的介绍中，我们讲谷歌的时候用的是OCS，但到了曦智这里却讲的是dOCS。要厘清这两者的区别，就要从各自架构的组成说起。

据了解，谷歌采用的是个“中央式OCS”解决案，通过个被称通过微机电系统（MEMS）等技术调整内部微镜，使得OCS 能够在不进行任何光电转换的情况下，直接改变光纤中的光路向，这种“纯光传输”带来了颠覆的优势。但随之而来的挑战，也是有目共睹的。

分析人士告诉笔者，要实现这个上述目标，不但要求厂商造门 OCS交换设备、搭配特殊定制光模块以及多波长DSP，还要求厂商在微镜控制法、软硬件协同调度，到上层 AI 编译器的全栈自研能力。缺少任何环，光路重构的开销都会让系统能不升反降。这也是为什么多年来只有谷歌等少数巨头能真正用好 OCS。

据笔者了解，传统OCS目前之所以尚未大规模用于数据中心，主要受限于两点：是可靠风险——大量光纤集中接入同台设备后，旦该设备故障，会波及所有接入光路，故障影响面被放大，这对大型数据中心是较大隐患，业界仍在持续研发应对案；二是成本较，制约了规模化部署。

在意识到上述问题后，曦智放弃了单体庞大的中央式 OCS 结构，PVC管道管件粘结胶选择了分布式OCS（dOCS）不再把交换集中做进台大盒子，而是分散到模块中实现。

从外形上看，曦智的dOCS接近光模块，但内部集成了交换。这架构带来两大优势：是可靠，因其为硅光固态产品，不依赖集中式盒子结构；二是成本低，因dOCS自带光电转换，系统整体所需光模块少（传统案GPU互连需4个光模块，dOCS案仅需2个），还能省去电交换环节。可以说，这是技术架构、产品形态与应用场景结的创新，也体现了曦智在这域的综把控能力。

曦智同时认为，在密度节点内部保留低延迟、率的EPS，在跨机柜和大规模集群扩展环节引入 OCS 光交换的光电混架构会是种目前容易落地与部署的案。采用OEX（Orthogonal Electrical Exchange：正交电互连交换架构）+dOCS架构的“国产能Matrix节点”正是通过在GPU 机柜内部经 EPS 完成全交换，再通过 dOCS 光链路向外扩展。

据介绍，通过在OEX机架的交换板出口处部署多颗光互连光交换dOCS芯片（每颗芯片支持多路光信号交换），构建可扩展的光电融交换网络，机架内通过电交换提供包交换能力满足机架内灵活的业务需求，机架间通过dOCS光交换以其低时延、低功耗、物理拓扑灵活调整，为Scale-up网络提供了个在规模、能和灵活兼具的网络案。

因为采用了OEX设计，所以在柜内实现线缆，单柜可达国内密度128卡GPU；在柜间，因为dOCS光交换，其时延低至百纳秒，支持大规模集群。此外，该案的拓扑能够实现动态秒重构，灵活应对不同模型的负载。相比MEMS 等中央式 OCS 案，曦智这个解决案具备低成本、低延时、微秒切换、案故障影响范围小、硬件开放解耦等优势。

支持 Dragonfly部署，赋能下代节点

在上述技术的动下，行业正在造越来越大的节点集群，但正如不少人所说，力的需求是限的，短期内在节点内集成多卡也是个止境的需求。然而，在实现10万加速卡互连的过程中会带来带宽需求，继而迫使网络规模进步扩大。对于传统阻塞的胖树结构来说，将这意味着消耗数十亿美元的互连成本，这也正是行业加紧寻找成本益拓扑的原因之。

据不统计达州保温护角专用胶，自上世纪八十年代以来，互连网络域已提出数十种具有代表的拓扑结构，而随着以LLM为代表的AGI的崛起，由John Kim等人于2008年次出的Dragonfly拓扑在近年来热度大增。

作为种面向大规模计集群设计的新型网络拓扑，Dragonfly的核心优势在于兼顾能、扩展与成本率。相比传统胖树（Fat-Tree）架构依靠多层交换机堆叠扩展网络规模，Dragonfly通过将交换节点组织成Group（组），利用组内交换机互连能力，以及组间少量Global Link实现规模扩展，从而减少网络层和交换跳数；在通信能面，Dragonfly具备较低的网络直径，可有降低数据传输过程中的交换延迟，提升端到端通信率，尤其适用于AI训练中的AllReduce、All-to-All等通信负载场景。由于组间采用直连式，相比传统三层Clos架构减少了跳交换延迟，使通信时延致优；此外，Dragonfly通过提升交换资源利用率，减少网络设备规模，在大规模集群部署中具备成本优势。

虽然优点众多，但和任何其他技术样，Dragonfly的优势也需要做出些牺牲来交换。如丢掉短路径的多样、能表现依赖均匀通信模式。面对局部热点流量时，对路由法和流量调度能力提出了要求。

曦智科技透露，公司造的“OEX+dOCS”架构，非常适Dragonfly的设计需求。这也让曦智这套解决案具备了重要的意义。

依托该架构，曦智的这套案可灵活部署 Dragonfly 全互连、环形、多集群隔离三种拓扑，实现力拆分、任务分区调度，既可聚多机柜资源承载大 MoE 模型，也能拆分集群大化利用带宽，实现多租户隔离，有突破传统电互连瓶颈，优化集群整体 TCO，是下代 AI 节点重要落地路线。

写在后

对于AI基础设施而言，未来竞争的核心已经不只是单颗芯片能的提升，而是如何让不同计资源形成加的协同。随着模型规模持续扩大，GPU、CPU、存储以及网络之间的边界正在被重新定义，系统架构创新的重要也将进步提升。

从这个角度来看，OCS、光电混架构以及Dragonfly等新型网络案的探索，并非只是对传统互连式的优化，而是在寻找加适应下代AI计需求的基础设施形态。

曦智科技此次出的OEX+dOCS架构，其价值也不仅在于提供了种新的互连案，在于尝试通过开放解耦的式，让不同芯片、不同计资源能够在统架构下协同工作。

如上所述，这种思路正在成为未来大规模AI集群建设的重要向。

（本文封面由AI生成）

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