英伟达高管:可插拔光模块不会消亡,将与CPO同步发展

半导体产业纵横 2026-08-07 17:25
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英伟达光子交换机已经向部分合作客户出货,今年下半年将进一步扩大产能。
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近日,英伟达网络业务高级副总裁Gilad Shainer接受采访时表示,公司正在构建面向大规模AI工厂部署所需的核心网络架构与光互连技术。AI工厂最大的变革在于,计算单元不再是单台服务器,而是整个数据中心;英伟达宣布共封装光学(CPO)交换机已进入量产阶段,这标志着光通信行业与AI网络市场迎来新一轮升级。

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问:未来几年,CPO与可插拔光模块将如何共存?

答: 英伟达光子交换机已经向部分合作客户出货,今年下半年将进一步扩大产能。可插拔光模块会消失吗?当然不会。在长距离传输、前端网络、现有存量部署场景,以及CPO尚不具备最佳成本效益的场景中,可插拔方案仍会继续使用。两类技术都会持续发展。

问:近封装光学(NPO)与CPO,在英伟达下一代光互连架构中将分别扮演什么角色?

答: NPO只是众多封装方案之一,目标是让光器件在物理层面更贴近交换机芯片。而我们架构的发展方向是CPO,将硅光引擎集成在交换机封装内部。理由很简单:光引擎置于封装内,就无需将电信号穿过交换机传输到外部模块,大幅降低功耗损耗与信号损耗,同时还能减少器件数量。器件更少,故障点就更少,数据中心不仅效率更高,可靠性也得到提升。

各技术组件是协同配合,而非相互竞争。Spectrum‑X SuperNIC负责端点侧处理;Spectrum‑X交换机承担交换网络的功能;光器件解决物理传输与功耗问题;软件则把整套硬件与业务负载打通。单独优化其中任意一环,都会影响整体系统性能,这正是我们坚持协同设计的根本原因。

功耗压力最先出现在机柜之间的横向扩展层,这一层的端口与光收发器数量会急剧膨胀,因此集成化技术会率先落地于此,而目前这一落地进程已经开启。机柜内部我的选择有所不同,能用铜缆就优先使用铜缆。铜缆的功耗几乎可以忽略不计,因此机柜内部尽可能采用铜缆,只有距离条件受限时,才改用光传输。

问:NVLink Fusion是否代表英伟达生态走向更加开放?在今年台北电脑展(COMPUTEX)上,英伟达推出NVLink Fusion,允许第三方加速器、CPU与定制芯片接入NVLink生态。这是否意味着英伟达正在从一家GPU厂商,转型为更综合的AI基础设施平台提供商?你如何看待未来几年异构计算的演进?

答: 我认为这体现的是英伟达已经完成的转型。我们不是设计出一款芯片,再寄希望于别人围绕它搭建系统;我们设计的是整套数据中心。每一年,我们都会推出新GPU、新CPU、新交换机、新SuperNIC、新DPU,以及深度协同设计的全新基础设施。

NVLink Fusion开放了这套基础设施的纵向扩展层,合作伙伴可以把自家的加速器、CPU接入进来。客户选择这套方案的诉求十分现实:搭建一套顶尖的纵向加速交换网络难度极高,在此基础上完成整机柜搭建更是难上加难。没有人希望整套数据中心的项目进度,被两年前的某一项芯片选型决策绑定。NVLink Fusion就把这些决策解耦开来。

谈及异构计算,它会顺着业务负载的需求自然演进。智能体式推理已经拆分为多个阶段,各阶段诉求各不相同。一旦拥有带宽充足的统一交换网络与通用软件栈,在不同阶段混用各类计算引擎就不再是猎奇方案,而会成为工程层面的常规选择。

问:你曾将上下文内存(Context Memory)定义为AI工厂全新的基础设施层级。随着长上下文模型与智能体AI持续发展,BlueField、DOCA、Dynamo、上下文内存等技术,将如何重塑推理架构?未来AI系统中,上下文内存能否拥有与高带宽内存(HBM)同等的战略地位?

答: 我们可以想一想长上下文模型的实际工作流程:它计算键‑值缓存、输出回答,而后往往直接丢弃这部分计算结果,下一轮对话又要重新计算。同一批Token被重复计算两次;而在智能体场景下,会被反复计算多次。这并非算法能力问题,而是基础设施层面的痛点。

解决方案是构建多级内存体系,而非一味追求更大的单一内存池。HBM依旧是速度最高的层级,没有技术可以替代它。往下依次是系统内存、本地闪存、网络存储。过去缺失的,是集群(pod)层级一套可供所有GPU快速访问的中间共享内存层。它有一个很好的特性:键‑值缓存随时可以重新计算,因此这一层不需要传统存储那样严苛的数据持久化机制,只需要充足带宽与近距离访问能力。

BlueField与DOCA让这套设想具备落地可行性。DPU在存储端充当控制器,在GPU侧充当客户端,数据经由Spectrum‑X网络通过远程直接内存访问(RDMA)完成流转。软件层对接推理服务栈,请求会直接路由到已存在对应上下文的节点,不用重复计算。

它能否拥有和HBM同等的战略地位?换一个角度看:它的重要性取决于它所优化的核心指标 —— 首Token生成时延、每秒输出Token数、单Token处理成本。它不会和HBM形成竞争,而是放大HBM的使用效益。在吉瓦级算力规模下,有无这套能力,直接决定长上下文智能体业务能否实现经济化部署。

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