公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容来自 lightwaveonline 。 随着人工智能（AI）重塑各行各业，它对算力的巨大需求也正在从根本上重构数据中心架构。尤其是在大规模的训练和推 理任务中，AI工作负载正不断挑战GPU和加速器的极限，对连接计算、内存和存储的互连技术提出前所未有的要求。这些 由光纤与铜线构成的"神经网络"，如今和处理器本身一样重要。 在全球最先进的数据中心中，AI基础设施已不再是由孤立服务器构成，而是需要庞大、紧密耦合的计算集群，共同作为一 个统一系统运作。这种从孤立计算向互联智能的转变，推动了AI互连技术的下一阶段演进。 S c a l e - u p：从铜缆到集成光学 在Scale-up层，目标是在最低延迟下连接GPU和XPU。该层传统依赖铜线解决方案，例如PCB上的导线或无源铜缆，但这 类方式已接近物理极限。随着互连速度提升至200Gbps甚至更高，铜线在传输距离、信号完整性和功耗方面逐渐受限。 解决方案来自光学技术。新兴的线性可插拔光学（LPO）技术正在机架内部扩展带宽，同时维持铜线的能效。LPO通过将 信号处理任务转移至主机芯片，并协同设计电气与光学元件 ...