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LightCounting曹丽:Scale-Across重塑AI时代DCI需求


速读:多跳排队抖动:每台设备排队时延的不确定性逐跳累积,放大长距离路径上的时延波动; LightCounting曹丽:Scale-Across重塑AI时代DCI需求2026年09月09日22:23C114通信网C114讯9月9日消息(水易)第二十七届中国国际光电博览会(CIOE中国光博会)期间举办的“AI时代高速光传输技术创新论坛”上,LightCounting高级分析师曹丽发表《AI数据中心互联市场分析》的主题演讲,系统阐述了数据中心互联(DCI)的需求。
2026年09月09日 22:2

C114讯 9月9日消息(水易)第二十七届中国国际光电博览会(CIOE中国光博会)期间举办的“AI时代高速光传输技术创新论坛”上,LightCounting高级分析师曹丽发表《AI数据中心互联市场分析》的主题演讲,系统阐述了数据中心互联(DCI)的需求。

曹丽表示,目前,一类全新的DCI需求正在兴起,旨在实现跨数据中心的算力协同。在数据中心与终端用户之间建立连接,通过数据复制和同步,支撑容灾备份与多活业务部署。

主要是因为,随着模型参数规模增长,算力需求激增、集群规模不断扩张,受单栋数据中心在电力、散热与物理空间上的容量约束,算力资源不得不分布于多座数据中心,开展协同训练。由此引出两个关键问题:Scale-across扩展能延伸多远?需要多大的网络带宽?

目前,分布式模型训练具有多种并行方案。TP(张量并行)、CP(上下文并行)与EP(专家并行)对带宽和时延要求极高,因此被限制在单个AI区域之内;PP(流水线并行)与DP(数据并行)则可跨楼部署。

将数据并行还是流水线并行置于最外层(DP-out与PP-out),取决于模型密度与跨楼链路的带宽收敛比(oversubscription):DP-out使用跨楼链路的频率更低,因而更适合稠密模型;而对MoE(混合专家)模型,随着专家数量增加,DP数据量显著增长,PP-out反而成为更优选择。

FSDP(Fully Sharded Data Parallel,完全分片数据并行)并不苛求极高带宽,但对实时时延的要求极为严苛:网络拥塞可能直接击穿计算-通信重叠(overlap)的时间阈值。相比之下,100km光纤带来约1ms的往返传播时延,其开销微不足道。

曹丽介绍,可靠性制约最大传输距离,包括信号劣化:光功率衰减、色散与放大器噪声累积导致光纤链路信噪比(SNR)下降,距离越长,误码率(BER)越高;中间网元增多:额外的硬件引入更多故障点,瞬态丢包概率随之升高;多跳排队抖动:每台设备排队时延的不确定性逐跳累积,放大长距离路径上的时延波动;拥塞丢包加剧:跨楼共享链路易受突发流量冲击,引发缓冲区溢出与拥塞丢包;环境扰动:光纤振动、温度漂移与机械应力会造成短时SNR波动。

从Meta发布的论文来看,距离越远,丢包率与时延波动越大。实测数据显示,数据中心跨区域通信的丢包率比楼内通信高出20倍以上;地理分布式环境会进一步加剧该问题,丢包率介于0.1%-10%之间。

对于AIDC间的异步数据传输场景,核心诉求是面向大规模跨站点数据迁移的高且可持续的带宽吞吐;此类场景可容忍中等且固定的传播时延,对超低时延和抖动抑制并无严格要求。

目前,头部互联网企业正在打造吉瓦级(GW)数据中心集群,其设计理念是优先打造紧凑型数据中心集群,从而利用短距离灰光(gray optics)模块实现互联。短期内,首要任务有两项:针对10km与100km两个量级优化光传输架构;让吉瓦级集群的部署能力走向成熟。

曹丽表示,DCI的长期目标是构建灵活、透明的底层承载网络(underlay),实现无约束的跨区域数据中心算力调度。

目前,Meta定义了四个典型距离阈值:<3km:FR4光模块的典型覆盖范围,对应市内(intra-city)超短距DCI;<10km:LR4光模块的典型传输距离,对应市内/近城域(intra-city/near-metro)场景;约600km:城际(inter-city)区域DCI,是ZR/ZR+光模块的主要工作范围;约1200km:区域(regional)互联的实际上限,更远距离归入骨干网范畴。

对于DCI的新技术,有高密度线缆、增加新路由,谷歌认为的光纤即新波长,IM/DD色散补偿技术,Coherent lite和相干模块。目前正在从400G向800G升级。

在DCI的市场预测方面,LightCounting数据显示DWDM光模块的销售额在2025年超过20亿美元,2026年将超过30亿美元,到2030年将突破110亿美元。

主题:数据中心|丢包率