銅纜見頂，英偉達全面擁抱光模塊

GPU巨頭轉向光互聯擴容，已是必然選擇。

如果你覺得英偉達GB200機架系統已經足夠龐大，那CEO黃仁勛的布局才剛剛開始。在上個月的GTC大會上，這家全球市值最高的芯片企業公布了一項重磅計劃：到2028年，將利用光子互聯技術，把超過1000顆GPU集成到一套超大規模系統中。

英偉達也沒有坐等供應鏈成熟。過去一個月里，這家GPU巨頭已向Marvell、Coherent、Lumentum等專注于光通信與互聯技術的企業投入數十億美元，為這類系統的大規模部署做好準備。

“對于我們生態中的所有伙伴來說，我們需要更多的算力容量，”黃仁勛在GTC主題演講中表示，“我們需要更多銅互聯容量，需要更多光互聯容量，需要更多共封裝光學（CPO）容量。這也是我們與各方合作，為這一量級的增長打下基礎的原因。”

然而，英偉達走到這一步的歷程，其實早在更早之前就已開啟。事實上，當OpenAI在2022年底向世界推出ChatGPT時，英偉達就已經意識到自己面臨一個難題。

當時，英偉達性能最強的系統僅支持8顆GPU，而推動AI爆發的大模型，卻需要數千顆GPU才能完成訓練。英偉達需要更大的系統，或者至少是更快的網絡，能夠高效地將任務分發到數十顆芯片上。

我們最早在2023年英偉達的Grace Hopper超級芯片上看到了這一方向的嘗試，但直到2024年初，完整的布局才浮出水面。同年GTC上發布的Grace Blackwell NVL72是一臺功耗高達120千瓦的巨型機器，它通過搭載長達數米線纜的銅質背板，讓36個節點、72顆GPU協同工作，如同一臺巨型AI加速器。

英偉達網絡高級副總裁吉拉德·謝納表示，銅材是當時最順理成章的選擇。

“如果能用，銅就是最好的連接方式，”他說，“成本極低、幾乎不耗電、可靠性極高，也沒有有源器件?！?/p>

但銅互聯并非完美。在1.8TB/s的速率下，線纜只能延伸數英尺，信號就會因GPU之間的通信而衰減。如果你曾好奇NVL72的NVSwitch為何都放在機架中央，原因就是線纜長度限制極短。銅材有限的傳輸距離，也迫使英偉達必須在單個機架內塞進盡可能多的GPU。

兩年后的今天，英偉達正快速逼近銅互聯的物理極限。如果想要搭建規模更大的GPU系統，就必須轉向光互聯。

可插拔光模塊的難題

當黃仁勛首次展示代號Oberon的NVL72機架時，業界唯一商用可行的GPU光互聯方案，只有可插拔光模塊。

這類模塊大小接近一包口香糖，集成了激光器、重定時器、數字信號處理單元，負責將電信號轉為光信號，再轉回電信號。

可插拔模塊在數據中心網絡中早已普及，但將其用于NVLink這類大規模計算架構，卻存在一系列問題。

要達到1.8TB/s帶寬，每顆Blackwell GPU需要18個800Gbps可插拔模塊：加速器端9個，交換機端9個。單個模塊功耗僅10–15瓦，但72顆GPU規模下，總功耗會迅速飆升。

正如黃仁勛在2024年GTC主題演講中指出，光互聯方案會額外增加約2萬瓦功耗。

但自Oberon機架發布以來，行業發生了巨大變化。共封裝光學（CPO） 技術取得突破，它將光引擎直接與交換ASIC集成，顯著降低了功耗。

2025年，英偉達成為首批擁抱CPO的AI基礎設施廠商之一，將其直接整合進Spectrum以太網與Quantum InfiniBand交換機（基于博通方案的Micas Networks也采取了類似路線）。

這大幅減少了搭建AI訓練集群所需的可插拔模塊數量。不過，直到近期，英偉達才開始公開討論在NVSwitch架構中使用光互聯與CPO。

NVLink走向光互聯

兩年前還認為光互聯功耗過高的黃仁勛，在今年春季GTC上重新提及這一話題，并發布了Vera Rubin NVL576與Rosa Feynman NVL1152兩款多機架系統，它們將通過光子技術，將計算域規模擴大8倍。

NVL576這個名字聽起來并不陌生。事實上，在初代NVL72機架發布時，英偉達就曾預告過這一GPU數量的配置，只是據我們所知，該系統從未實際部署。英偉達也曾短暫以NVL576命名Vera Rubin Ultra Kyber機架，后來才決定不再將每一顆獨立GPU裸片算作單獨加速器。

除非英偉達的市場策略或路線圖再次調整，真正的Vera Rubin NVL576將采用銅互聯+光互聯混合方案?！巴饨缫恢痹谟懻摗ミ_會走銅互聯擴容還是光互聯擴容？’——我們兩者都會做。”黃仁勛在本屆GTC上表示。

據英偉達超算與高性能計算副總裁伊恩·巴克介紹，網絡第一層將在機架內使用銅互聯，GPU無需改動；第二層骨干網絡則采用可插拔模塊。

目前尚不清楚英偉達具體采用何種拓撲結構，但兩層胖樹架構非常契合，且僅需一個機架的交換機（共72顆ASIC）作為骨干層。在光模塊方案上，可插拔模塊是最簡單的選擇，但英偉達也可能采用近封裝光學（NPO），就像Lightmatter上月展示的技術。

對于Vera Rubin，英偉達僅明確在Oberon NVL72機架上支持光擴容，而非NVL144 Kyber系統。

我們尚無法確定英偉達做出這一選擇的具體原因，但值得注意的是：一旦支持光擴容，就不必把所有硬件塞進單一機架。從散熱與功耗角度看，支持8個機架之間的光互聯擴容，顯然更為合理。

Feynman世代全面走向共封裝光學

真正令人期待的是英偉達Feynman世代產品，預計2028年中后期開始出貨。據悉，這些系統將同時支持銅互聯或共封裝光NVLink互聯。

英偉達對具體實現細節仍相對保密，但大致有兩條技術路徑。

最簡單的方案是：將CPO集成到NVLink交換ASIC中，機架內部繼續使用銅互聯。這需要兩層NVSwitch架構，以及兩到三款不同ASIC：半光、全光，以及不含CPO的型號。這種方式可以讓英偉達通過更換NVLink交換機托盤或增加骨干機架，靈活支持多種配置。

更具顛覆性的可能是：將CPO同時集成到交換機與GPU封裝中。這幾乎必然會推出多款Feynman GPU型號（帶光口與不帶光口），但可以將整個架構壓縮為單層。謝納在上月GTC期間接受采訪時，拒絕對具體路線置評，但強調了單層計算架構的優勢。

“如果可以避免，擴容架構最好不要設計多層，因為要盡可能降低計算引擎之間的延遲?！彼f。

盡管將CPO集成進GPU在技術上可行，但單層NVL1152系統需要極高端口數的大型交換機?？紤]到Feynman要到2028年中后期才會出貨，這一目標并非不可能實現。

鎖定供應鏈產能

無論采用哪種方案，都需要充足的激光模塊供應。雖然CPO將大量光學與信號處理功能集成到封裝中，但激光器通常仍獨立設計，以方便維護。

這也解釋了為何英偉達在上個月向兩家激光巨頭Coherent、Lumentum分別注資20億美元，合計40億美元。如果要大規模落地CPO，供應鏈必須提前做好準備。另一項顯示英偉達正推進加速器端CPO的證據，是本周宣布對Marvell投資20億美元。

根據合作內容，英偉達將與Marvell合作，把高速互聯技術授權版NVLink Fusion集成到定制XPU中，用于英偉達Vera CPU。雙方還將合作開發光I/O技術，具體細節未披露。

這家初創公司的光子互聯技術，可用于搭建跨機架的一致性內存網絡，對英偉達的吸引力，不亞于對Marvell大客戶（包括AWS）的吸引力。眾所周知，AWS是NVLink Fusion的重要客戶，計劃在下一代Trainium4計算集群中采用該技術。

無論如何，英偉達已經看清光互聯擴容的大勢?？梢灶A見，CPO將在其未來系統設計中扮演越來越核心的角色。

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