光模块与AI集群规模关系 - 华为CM384超节点中NPU与光模块比例为1:18 384个NPU需要6912个光模块[4] - 光模块需求随AI集群规模扩大呈非线性增长 1024个GPU集群中光模块与GPU比例约2.5倍 4096个GPU时升至3.5倍 万卡级集群可能达4倍[6] - 网络架构复杂度提升导致非线性增长 集群规模扩大需增加网络层数 如从两层结构增至三层核心交换机[6] 交换机配置影响 - 交换机端口配置显著影响光模块比例 4096个GPU集群使用64×400G端口交换机时比例为3.5倍 使用144×800G端口可降至2.5倍[8] - 超大规模集群中网络复杂性抵消交换机优化效果 超过1万GPU时比例回升至3.5倍[8] - 特定规模区间会出现比例波动 如GPU从1024增至1152时比例短暂升至2.9倍 因叶子节点交换机从32个增至36个导致上层交换机数量翻倍[8] 不同互联方案成本对比 - 英伟达InfiniBand方案成本最高 10万GPU集群物料成本约3.9亿美元 光模块与GPU比例3.6倍[11] - 英伟达以太网方案成本略低 约3.7亿美元 比例2.6倍[11] - 博通以太网方案成本最优 约3.5亿美元 比例2.6倍 较InfiniBand节省约4000万美元[9][11] - 成本差异主要源于网络架构层数差异 InfiniBand需四层结构而博通以太网仅需三层[9] - 博通交换机单价更具优势 128×400G端口交换机成本约0.79亿美元 低于英伟达64×400G交换机的1.36亿美元[9] 技术发展趋势 - 全光互联存在功耗与成本挑战 华为CM384可能在未来部署中引入铜互联[5] - 网络架构可能从三层扩展至四层或五层 光模块与GPU比例可能从3.5倍增至4.5倍[10] - 博通以太网方案展现成本优势 通过优化网络架构和降低交换机单价 可能推动更多企业采用以太网方案[10]