特別是隨著ChatGPT的爆火，人們逐漸意識(shí)到，模型參數(shù)規(guī)模與性能提升后，AI大模型訓(xùn)練對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的需求相比于傳統(tǒng)模型也隨之產(chǎn)生變化。對(duì)比現(xiàn)在緊缺的A100和A800的性能參數(shù)，A800被限制的是互聯(lián)帶寬，而不是算力。
“大模型訓(xùn)練需要大規(guī)模集群算力的保障，網(wǎng)絡(luò)帶寬和性能限制影響集群算力的發(fā)揮。”李俊杰表示，因此在AI時(shí)代，進(jìn)一步加強(qiáng)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的要求，尤其是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部組網(wǎng)要求大規(guī)模、高帶寬、低時(shí)延、零丟包。
DCN高速光互聯(lián)是剛需
對(duì)于大模型的發(fā)展，國(guó)內(nèi)已是“百模”大戰(zhàn)之勢(shì)�！吨袊�(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，截至5月底，中國(guó)已經(jīng)發(fā)布了79個(gè)大模型(10億參數(shù)以上)。
“百模”大戰(zhàn)帶來(lái)了數(shù)據(jù)中心流量的進(jìn)一步升級(jí)，數(shù)通光模塊正逐漸實(shí)現(xiàn)100G-400G-800G三級(jí)跳躍。數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)(DCN)傳輸距離普遍在2km以內(nèi)，考慮低成本IM-DD方案;數(shù)據(jù)中心間互聯(lián)(DCI)則必須使用相干(ZR/ZR+)。
在李俊杰看來(lái)，相對(duì)于數(shù)據(jù)中心互聯(lián)(DCI)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)中心內(nèi)部(DCN)網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)更大，但機(jī)遇也更多。目前面向DCN的400G光模塊已日趨成熟，且標(biāo)準(zhǔn)完備。800G預(yù)計(jì)即將進(jìn)入數(shù)通市場(chǎng)，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)仍在制定中，未正式發(fā)布，其中2km內(nèi)光模塊將成為DC內(nèi)主流。
不過，隨著速率的不斷提升，功耗和200Gb/s+ CEI電接口成為瓶頸。在主流設(shè)備商、互聯(lián)網(wǎng)廠商、光模塊廠商的推動(dòng)下，CPO光電合封技術(shù)成為熱點(diǎn)， OIF等標(biāo)準(zhǔn)化組織也在積極推進(jìn)CPO光模塊技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。
李俊杰指出，CPO能夠顯著降低功耗，降低電信號(hào)傳輸距離，提供信號(hào)質(zhì)量;與可插拔相比，提高ASIC-光模塊互聯(lián)密度，高集成，節(jié)省空間。不過CPO相對(duì)依賴硅光子技術(shù)才能做到小型化高集成，需要借助硅光的工藝和封裝測(cè)試平臺(tái);另外，更復(fù)雜的技術(shù)是否能帶來(lái)收益，目前可插拔方案能耗問題還能應(yīng)對(duì)，沒到非用不可的地步。
在此背景下，LPO“線性直驅(qū)”成為新勢(shì)力。李俊杰介紹，LPO仍使用傳統(tǒng)光模塊封裝，DSP被放在設(shè)備側(cè)，非線性信號(hào)處理由設(shè)備實(shí)現(xiàn)，模塊只處理線性信號(hào)，這種方式降低了光模塊功耗和成本。
據(jù)了解，進(jìn)入2023年以來(lái)，“線性直驅(qū)”已經(jīng)開始影響產(chǎn)業(yè)界。今年3月，IPEC聯(lián)合Lightcounting舉辦了關(guān)于線性直驅(qū)技術(shù)的線上研討會(huì);今年OFC上，模塊和芯片廠商聯(lián)合打造了112G Linear的樣機(jī)demo，OIF也在討論CEI-112G-Linear電氣標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)內(nèi)去年9月，由OTT牽頭在ODCC發(fā)布相關(guān)白皮書。
值得一提的是，全光交換技術(shù)開始走入數(shù)據(jù)中心。李俊杰介紹，先驅(qū)者已經(jīng)將光線路交換(基于MEMS的OCS)引入DCN，展現(xiàn)了成本、功耗、時(shí)延等多方面優(yōu)勢(shì)，但是需要架構(gòu)性創(chuàng)新。“光線路交換技術(shù)進(jìn)入數(shù)據(jù)中心內(nèi)部是必然趨勢(shì)，光波長(zhǎng)交換技術(shù)的應(yīng)用值得研究。”
AI賦能光網(wǎng)絡(luò)智慧運(yùn)營(yíng)
發(fā)展AI大模型的主要目的是加速千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的升級(jí)在推動(dòng)AI大模型訓(xùn)練高效可靠的同時(shí)，反過來(lái)AI技術(shù)和能力的持續(xù)提升，也將有效賦能光網(wǎng)絡(luò)智慧運(yùn)營(yíng)。
李俊杰指出，光網(wǎng)絡(luò)向超大容量、全光交換、超長(zhǎng)距離、超大組網(wǎng)持續(xù)演進(jìn)的同時(shí)，智慧運(yùn)營(yíng)也是光網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的必然趨勢(shì)。
回顧光網(wǎng)絡(luò)智能化的進(jìn)程，從傳統(tǒng)的人工運(yùn)維，到逐步引入電層ASON、光層WSON，再到后來(lái)的SDN化實(shí)現(xiàn)集中管控和能力開放。如今已經(jīng)邁入智能化，李俊杰介紹，目前AI技術(shù)已經(jīng)在流量預(yù)測(cè)、態(tài)勢(shì)感知、故障溯源等多個(gè)場(chǎng)景展現(xiàn)了其價(jià)值。
在客戶流量預(yù)測(cè)場(chǎng)景，針對(duì)不同政企OTN用戶，實(shí)現(xiàn)對(duì)指定時(shí)段流量值的預(yù)測(cè)分析，現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)(基于電信自研UMS控制器采集)驗(yàn)證，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度可達(dá)90%以上。“結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，分析預(yù)測(cè)未來(lái)的流量趨勢(shì)，對(duì)路由選擇、擴(kuò)容建設(shè)等有指導(dǎo)意義。”
網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知場(chǎng)景，通過光纖傳感+AI算法，識(shí)別不同振動(dòng)模式，提前預(yù)警光纜外破風(fēng)險(xiǎn);通過光纖傳感+智能識(shí)別算法，檢測(cè)光纜同溝同纜風(fēng)險(xiǎn)。“引入AI，對(duì)各類破壞事件展開準(zhǔn)確定位，快速精準(zhǔn)指導(dǎo)搶修工作，提升運(yùn)維效率。”
面向未來(lái)，數(shù)字孿生、大模型都將助力實(shí)現(xiàn)智能光網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字孿生以數(shù)字化方式在物理網(wǎng)絡(luò)上建立一個(gè)鏡像數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)反映網(wǎng)絡(luò)資源的狀態(tài)以及業(yè)務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)。對(duì)于大模型，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型發(fā)揮價(jià)值的基礎(chǔ)，運(yùn)營(yíng)商若希望借助AI提升智慧運(yùn)營(yíng)能力，首先需要大力夯實(shí)自主掌控的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
