算力增长,给光互联提出了什么问题?

算力增长不仅要求更快的链路,也要求在功耗、空间与制造成本的约束下稳定连接更多通道。理解这些约束,才能看清光互联路线与测试需求为什么一起变化。

· 约 7 分钟阅读 · 索眼光子

数据中心网络机柜资料照片;并非特定 AI、CPO 或索眼现场。
图片来源:Wikimedia Commons · Robert.Harker · CC BY-SA 3.0 · 网页优化副本

讨论 AI 基础设施时,算力常常是最先被关注的指标。但对于一个协同工作的计算系统,能够完成多少计算,还取决于数据能否及时到达需要它的位置。

计算单元之间的通信一旦跟不上,增加计算资源就未必能带来相应的有效产出。因此,光互联面对的任务不是简单地“把一条链路做快”,而是在功耗、距离、空间和成本的共同约束下,让更多数据持续、可靠地流动。

技术路线的变化,正是在回应这些约束。

用户需要的,不只是更高的标称速率

对于系统架构团队,带宽是一项需求,支撑带宽的代价同样是一项需求。

一条互联方案需要同时回答:信号可以传多远?每传输一定数量的数据需要多少能量?接口和器件要占据多少空间?系统发生故障后能否维护?这些问题没有脱离应用场景的统一最优解。

例如,机架之间的连接、交换芯片附近的连接,以及计算芯片之间的连接,面对的距离、拓扑和可维护性要求并不相同。某一种封装方式的优势,不能不加条件地推及所有位置。

这也是观察路线图时需要先做的一步:先确认它解决的是哪一段互联,再讨论它为什么具有价值。

光为什么越来越靠近芯片

将电光转换位置向芯片靠近,是部分架构缩短高速电连接路径、改善带宽密度与能效的一种方向。

从趋肤效应理解铜通道的物理约束

铜能够导电,但高频电流并不会像理想直流那样,在整个导体截面内近似均匀分布。交变电流产生随时间变化的磁场,电磁感应又影响导体内部的电场与电流分布。在高频条件下,电流密度更集中于导体表面附近,并向内部衰减,这就是趋肤效应。它不是说电流只存在于表面、内部完全没有电流。ADI 技术说明

对于均匀良导体,在常用的高频近似下,趋肤深度可以写为:

δ = √[ρ / (π f μ)]

其中,ρ 是电阻率,f 是正弦分量的频率,μ 是磁导率。δ 对应电流密度幅值从表面值衰减到约 1/e 的深度,而不是电流分布的硬边界。在材料参数不变的近似下,频率提高到四倍,趋肤深度降至原来的一半。

有效导电区域变薄,会使单位长度的交流电阻增加。在充分趋肤、几何与材料条件适用的近似中,电阻中的趋肤分量随频率平方根增长。与此同时,实际铜通道还存在介质损耗,连接器、过孔等处也可能产生阻抗不连续;不能把整个通道的损耗都归因于趋肤效应。Keysight 传输线模型说明

数字信号包含一系列频率分量。通道对不同频率分量的衰减和相位影响,会改变接收端的波形,增加信号恢复的难度。数据率也不直接等于某一个正弦频率,实际要求还取决于调制方式、边沿和通道设计。

因此,缩短高速电路径有其物理动因:减少必须经过有损铜通道的长度,为完整链路的设计争取余量。但这并不意味着铜失去价值,也不意味着换成光就没有损耗。是否值得引入更近的光学转换,仍要比较距离、能效、成本以及光学耦合、封装和维护的代价。

背后的逻辑不只是“光比电先进”,而是高速电通道本身也有传输与信号恢复的代价。NVIDIA 在另一篇技术说明中,将其 CPO 架构的路径缩短、信号完整性设计与减少特定外部 DSP 的需求联系起来。这是该架构的设计选择,不能推导为所有光互联都不需要 DSP。架构说明

NVIDIA 在 2025 年的 CPO 技术介绍中,讨论了光子芯片、电子芯片、光纤连接、激光器和封装的协同设计。Intel 则在 2024 年公布了与 CPU 共封装并运行实时数据的 OCI 芯粒演示。两者说明光学集成正进入不同系统位置,但并不代表相同的部署场景或成熟度。NVIDIA 技术介绍、Intel 演示说明

从工程角度理解,这种演进不是让问题消失,而是改变问题的分布:电连接路径可以缩短,光学接入、热环境、封装制造和维修方式则需要被重新组织。

对于用户,真正需要比较的是完整链路的收益和代价,而不是孤立器件的功耗。即使局部电路径得到改善,光源、温控、连接和现场维护仍然需要纳入系统评估。

因此,“更靠近芯片”不应被理解为无条件更好,而应被理解为一次系统层面的取舍。

趋肤效应的定性示意:颜色表示电流密度的相对变化,不代表计算或实测分布;原理及近似条件见正文。
原创技术示意 · 趋肤效应的定性示意:颜色表示电流密度的相对变化,不代表计算或实测分布;原理及近似条件见正文。 查看大图 ↗

集成度提高之后,用户在担心什么

对于器件和光引擎团队,首要问题是设计能否在实际制造与装配条件下稳定实现。一个结构在理想条件下表现良好,并不自动意味着它在不同通道、不同样品和重复装配后仍然一致。

对于封装团队,问题往往更具体:性能变化发生在芯片内部,还是发生在耦合与连接界面?装配前后差异有多大?重新接入后变化是否可重复?

对于质量团队,一次读数只是起点。他们还需要知道读数对应哪条路径、哪组参考条件,以及哪个工艺阶段。否则,即使每个工位都保存了数据,也可能无法进行有效比较。

这些痛点解释了为什么测试不应只是终点上的一项放行操作,而需要与设计、封装和制造过程共同规划。

测试视角也要从“一个数”转向“几类证据”

在光互联中,传输、反射和通道差异回答的是不同问题。

传输测量帮助评估光功率经过器件或链路后的变化;反射信息帮助观察不连续界面及可能影响系统的回返光;在适用的测量方法与配置下,空间信息还能为异常位置提供线索。通道比较则有助于识别单个路径与整体分布之间的差异。

这些信息可以互相补充,但不能相互替代。光路损耗符合要求,不意味着高速信号质量和误码率必然符合要求;空间定位也不能独自给出所有失效机理。高速调制与系统通信性能,仍需由适用的示波器、误码测试设备及系统验证共同评价。

从原型演示到工程应用,还要验证什么

一条链路在实验室中跑通,只说明这一组器件与条件下的设计能够工作。进入制造与装配环节后,还要确认:不同通道的损耗分布是否满足预算,耦合和连接在重复装配后是否稳定,以及温度变化会怎样影响结果。这些判断需要保留测试路径、参考条件和样品记录,不能只留下一个“通过”的结论。

缩短铜通道,换来的是电传输余量;引入更近的光学转换,则增加了光学接入、封装与热管理的要求。评估一种架构时,应把两者放在同一条链路中比较:电侧的改善,能否在光路损耗、装配一致性和系统验证中保留下来。这比单看某一项器件指标,更接近用户实际需要做出的工程决策。

延伸阅读


资料说明:本文结合公开企业技术资料提出测试工程视角的分析,不构成对特定技术路线量产规模、替代时间表或性能收益的保证。企业案例不代表索眼的客户关系或产品验证结果。

将测试需求落到测量方案

针对本文讨论的工程问题,进一步了解测试方法、输出依据与适用配置。