智算中心光电协同交换网络全栈技术白皮书

1. 智算中心发展与光电协同交换网络兴起

• 国家政策支持AI基础设施建设：国家政策鼓励发展高效弹性传输网络、智能算力、数据中心等基础设施，为AI技术创新和产业发展提供算力支撑。
• 智算中心需求爆发式增长：AI大模型参数量呈指数级增长，训练阶段需要万卡甚至十万卡集群支持，对网络性能提出极高要求。
• 电交换技术瓶颈：电交换技术在端口密度、带宽密度、端到端时延和能效比等方面逐渐逼近物理与经济的上限，难以满足大模型训练增长的流量需求。
• 光交换技术优势：光交换技术具有超大带宽、超低延迟与低功耗等特性，是突破网络核心侧带宽密度瓶颈的最佳技术路线。
• 光电协同架构：光电协同架构整合光交换的高带宽、低延迟和电交换的灵活控制能力，提供TB级带宽，充分发挥光与电两者优势。

2. 智算中心光电协同交换网络面临挑战

• 应用层：集合通信与网络拓扑的失配，导致热点链路利用率问题和通信效率降低。
• 传输层：多路径设计难题、乱序处理优化挑战、拥塞控制设计难题、强潮汐流量的调度难题。
• 网络层：路由收敛滞后，传统BGP协议难以适应光电协同网络的高频动态变化。
• 链路层：非对称资源动态分配，传统对称配置模式导致带宽资源浪费。
• 物理层：信号衰减、动态性带来的控制复杂度、能效和散热问题、制造与生态成熟度不足。

3. 智算中心光电协同交换网络协议栈技术发展

• 应用层：预测通信模式，为重配置提供需求启示；拓扑有感知的动态集合通信重构。
• 传输层：灵活的多路径传输机制；双状态拥塞控制机制；错峰出行智算流量调度方案。
• 网络层：路由协议的光电优化方向；面向光电拓扑的预计算优化与双模路由表设计。
• 链路层：上下行非对称带宽的链路利用；智能预测与链路池化资源管理策略。
• 物理层：分布式光交换与物理层优化。

4. 总结与展望

• 标准化路径：分阶段、分层次推进光电协同网络标准化，包括物理层与链路层、网络层与传输层、应用层三个阶段。
• 未来研究方向：光子计算与网络传输深度融合；深度集成人工智能技术实现网络自主优化。
• 应用拓展：支撑超大规模机器学习训练、超算任务、科学数据传输和分布式处理。
• 产业生态：推动芯片与设备等上游产业升级，形成新一代光电融合处理器，改进网络调度算法和应用框架。