图片来源：DIGITIMES
在开放计算项目全球峰会（OCP Global Summit）上，博通（Broadcom）发布了共封装光学（Co-Packaged Optics，简称 CPO）技术的重大进展，宣称该技术已具备推动下一代 AI 计算集群变革所需的成熟度与可靠性。
博通表示，其最新架构使 AI 训练效率提升高达 90%，同时为光背板在大规模系统中替代铜缆铺平了道路。
图片来源：DIGITIMES
博通光学系统部门营销总监 Rajiv Pancholy 阐述了公司的 CPO 技术路线图，并分享了运营数据。数据显示，相较于传统电互联，CPO 技术如今能支持规模大得多的单节点 “纵向扩展” 领域。
超越铜缆：实现纵向与横向扩展
Pancholy 指出，当前的电背板（如英伟达的 NDL72）虽能实现机架内的纵向扩展，但要实现下一次飞跃，需依靠光背板实现整排设备的互联。
他表示，铜缆链路在带宽、传输距离和功耗方面存在局限，若不转向光互联，像 1024 颗 GPU 单节点这样的系统将无法实现扩展。
一个连接 16 个 GPU 机架和 4 个交换机机架、全规模运行的 200 太比特交换机，将完全依赖光连接。博通正与生态合作伙伴协作，优化光纤交换、盲插连接器、冷却和电源集成等关键组件，以确保此类系统具备可行性。
图片来源：DIGITIMES
经验证的可靠性：更低功耗、更高运行时间
博通及其超大规模合作方展示了验证 CPO 可靠性与效率的运营数据。Meta 的数据显示，共封装模块实现了 100 万小时无故障运行，证实其已具备支撑关键任务环境的能力。
功耗也达到了预期，每台设备约 5.5 瓦，相较于可插拔模块降低 65%，比每通道 100G 的低功耗设计降低 35%。
然而，最引人注目的数据是在 24000 颗 GPU 集群中观测到的 ——AI 训练效率提升 90%。这一成果得益于更高的平均无故障时间（MTBF），以及更少的 “链路波动”，而链路波动往往会导致训练过程从检查点重启。
简化AI 网络架构
CPO 技术还可能简化超大规模 AI 网络拓扑。如今，使用铜缆连接 50 万颗 GPU 需采用三层横向扩展交换架构，这会增加延迟、成本与功耗。而光背板可使同一系统在单层横向扩展网络上运行，通过纵向扩展以太网将纵向扩展与横向扩展领域整合为一体。
第三代CPO 平台 “Davidson” 登场
博通最新的 CPO 平台 ——“Tomahawk 6 Davidson”，每通道速率达 200G，总容量为 100 太比特。
为推进量产，博通正将引擎集成流程迁移至台积电，并将激光源标准化为 ELSFP 格式。此举旨在借助现有光模块供应链，降低量产难度。
图片来源：DIGITIMES
从后端部署到纵向扩展落地
Pancholy 强调，尽管 CPO 技术优势显著，但部署需分阶段推进。该技术将首先在后端横向扩展网络中广泛应用，收集性能数据后，再应用于 AI 集群中对故障极为敏感的纵向扩展领域（此类领域的停机成本极高）。
他未披露具体定价，但强调其价值核心在于整体系统效率。他表示，90% 的训练效率提升将为数据中心带来可观的运营成本节省。
图片来源：DIGITIMES
原文标题：
OCP Summit: Broadcom claims 90% AI efficiency jump, reshaping optical and interconnect supply chains
原文媒体：digitimes asia
