ECOC 2025 技術焦點：全球首個純光子 AI 網路

drshawnchang
10月1日
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前言

隨著 AI 工廠（AI Factories）對運算與網路的需求急速提升，現有資料中心網路架構正面臨 功耗高、延遲大、可靠性不足 的挑戰。傳統設計依賴多層 電封包交換 (electrical packet switching)，在每一層都需進行 O-E-O 轉換，帶來巨大能耗與延遲。

Oriole Networks 在 ECOC 2025 提出了一種全新的網路架構：純光子網路 (Pure Photonic Network)。這種設計徹底拋棄電封包交換，改以 奈秒級光子交換器 (nanosecond photonic switching) 建構平坦的全光網路，從根本上改變資料中心運作模式。

內容

1. 現有資料中心的瓶頸

多層交換架構：伺服器之間的通訊需經過 ToR（Top-of-Rack）、Leaf、Spine、Core 等多層交換機。
O-E-O 轉換：每一層都需將光信號轉成電，再轉回光，導致功耗高、延遲大。
可靠性問題：數以十萬計的 transceivers 與有源器件成為故障來源，運行 AI 工作負載時常造成中斷。

2. 純光子網路的核心理念

平坦架構 (Flat Architecture)：
- 伺服器直接以光連結彼此，不再依賴電封包交換機。
- 網路核心完全被動（purely passive），「只是一塊玻璃」，不消耗電力。
奈秒級光子交換 (Nanosecond Photonic Switching)：
- 避免 OCS（光電路交換）僅能「一天幾次」重構網路的限制。
- 能以細緻粒度進行高速切換，實現 contention-free 通訊。
縮減設備數量：
- 以 32,000 節點網路為例：傳統架構需 2,500 台交換機與 16 萬多個 transceivers。
- 純光子架構僅需節點端 transceivers，中間全部是光纖。

3. 主要優勢

功耗大幅降低：
- 傳統交換機每層都需耗電；純光子核心零功耗，僅節點端消耗能量。
延遲顯著減少：
- 移除多層 O-E-O 轉換，實現低且可預測的延遲。
可靠性提升：
- 有源器件數量減少，故障範圍（blast radius）大幅縮小。
- 單一 transceiver 故障僅影響一個 GPU 的部分容量。
運算效率提升：
- GPU 不再等待網路傳輸，能保持高效運行。
- 在 AI 推理 (inference) 工作中，純光子網路即使在 99% 負載下仍能保持 99% 效率，遠優於封包網路。

4. 與 OCS 與電封包交換的比較

NVIDIA Quantum-X：電封包交換 + CPO，仍屬混合架構。
Google MEMS OCS：僅能進行「數次/日」的拓撲重構，粒度過粗。
Oriole Networks：
- 提供快速（奈秒級）、細緻粒度的純光交換。
- 支援全新 collective operations，將 CUDA 工作直接映射到網路，提升 AI 工作負載效率。