32TNPO突破算力互联密度筑牢全光网络根基

2026-08-07 18:48:11

　　长序列与MOE等大模型技术的涌现，催生了复杂的并行策略，从而使通信成为性能瓶颈。为满足大规模AI模型训练和推理对高带宽、低时延通信需求，构建大规模的GPU Scale Up网络已成为关键方向。然而在部署时，采用集中式超节点的高密度单机柜方案(如NVL72)存在散热和供电的压力，分布式超节点方案(如CloudMatrix 384)又面临着因光模块互联密度低难以兼顾成本和运维的挑战。NPO技术具有高互联密度、低成本的优势对构建分布式Scale up网络友好，提供了另外的解决途径。但是，当前NPO技术的产品定义和开发以私有化模式为主，缺乏开放解耦的协同平台，导致行业难以形成规模效应，制约了技术普及与生态发展。

　　针对上述问题，结合GPU I/O规格，我们从3.2T产品切入，发布涵盖产品定义、性能指标等内容的NPO技术规格。其核心目标是：通过明确技术方向和规格，牵引行业演进;构建开放解耦的技术平台，打破私有壁垒;加速产业生态链成熟，最终助力实现高性能、低成本的GPU Scale up网络构建。

　　随着AI 大模型向千亿、万亿参数规模突破，训练与推理场景的高并发数据传输需求呈指数级增长，Scale up网络作为支撑算力高效释放的核心基础设施，规模也在迅速扩大。

　　在部署实施形态上，Scale up网络可以分为集中式节点和分布式节点两种形态。集中式节点以NVL72为代表，通过铜互联实现 GPU 单层级组网，网络及部署成本低。但设备高度集中带来散热、供电、结构承重的压力，铜互联传输距离限制也制约了集群扩容。

　　分布式节点以Claud Matrix 384为代表，GPU 分散部署于多个计算节点，通过两级光模块互联，缓解了集中式的紧耦合难题。但两级组网推高网络成本、增加转发时延;光模块虽突破传输距离限制，却提升了网络功耗与互联时延;并且配置 6912 个 400G 光模块，给部署调试与运维管理带来较大挑战。

　　NPO(近光学封装)为分布式节点提供了另外一种互联途径。NPO将光引擎集中化部署在设备芯片附近，1个3.2T NPO等效 8 个 400G 光模块，而单个产品尺寸仅约后者 1/3。高互联密度大幅精简互联网络端口数量，有效解决海量设备部署与运维难题;同时结合 Shuffle 技术实现单层 Scale up 组网，降低网络成本与转发延迟;此外，NPO 支持去 DSP 设计，进一步减少网络功耗、互联时延。

　　NPO需要平衡密度、时延、功耗和系统兼容性。基于DSP架构的方案兼容性好，但是密度、时延和功耗都无法兼顾。针对 3.2T NPO，腾讯采用模拟线性架构定义方案。线性架构具有低时延、低功耗的优势。与含DSP的架构相比，该架构方案可将链路端到端时延降低 99% 以上，同时将功耗和成本降低 40% 以上。

　　然而，线性架构使用的模拟芯片(DRV和TIA)对电源电压敏感，电源管理难以兼顾性能和互联密度，并且不同芯片设计的电压大多不兼容。因此，腾讯NPO规格为同时兼顾性能和互联密度要求，保留电源管理模块但将其外置从而释放空间提升密度。同时，电源电压由软件定义从而提高系统兼容性。

　　此外，为保持系统简洁性并解耦NPO和系统设备，规格在NPO内部保留光电转换模组、通信模组与控制模组，实现通信与反馈控制的内部闭环，降低对外部系统控制的依赖，实现与系统设备解耦。

　　此次发布的3.2T NPO引擎技术规格对NPO技术的各项参数进行了全面定义，包括链路拓扑、接口规格、硬件定义以及管理协议等。如果把NPO看做一辆智能跑车，则链路拓扑是路况，接口规格是零件标准，硬件定义是设计蓝图，管理协议是智驾系统。定义好这些规格方能确保“跑车”在信息高速公路上安全飞驰。

　　链路拓扑定义了NPO的使用场景。规格针对Scale up互联短距、多连接点场景，重点关注了MPI(多路径干扰)和连接损耗。链路最大互联距离设定为30米，支持单列多个GPU计算节点的互联，实现512+ GPU卡的互联规模。同时，最大附加连接器数量设定为4个，支持引入光Shuffle，为实际应用提供了更大的灵活性和可扩展性。

　　接口规格是性能评估的标准，是互联互通的基石。Eth-x Ultra要求非常稳定的互联，目标是1年内512卡互联链路的闪断次数不超过1起。因此各项单体指标的测试基线。规格兼容单模和多模这两条技术路线，制定了两种光口标准，并给出了测试要求。单模光口规格明确了链路最大互联距离30 m、光损耗3.0 dB、MPI代价0.4 dB等关键参数，确保系统在多连接器环境下的稳定运行。多模光口规格正在针对不同的提案进行讨论，制定更为详细的参数标准以满足不同应用场景的需求。

　　硬件定义是产品设计的蓝图，涉及机械结构、PIN定义、供电与控制等方面，提供开放解耦的基础。规格立足现有行业资源，简化系统设计，实现高密度NPO引擎。规格复用了OIF定义的3.2T CPO机械结构，对尾纤部分等未定义的地方进行了补充。在PIN脚定义方面有较大的调整，高速信号部分沿用了OIF的RF通道定义，移除了未使用的DSP相关引脚以简化设计。供电则联合光电芯片设计进行优化，将外部电源数量控制在3个以内，减少约60%，空间占用率下降20%，既简化了系统设计又实现密度提升。此外，电源引入软件定义电源VCC_Var，提高NPO的兼容性和灵活性。控制部分则增加了I2C通信功能，并引入了Lpmode、RESET等控制信号以提高系统的可管理性。

　　管理协议是设备协同的中枢，规格制定了全面的通道监控和管理策略，确保NPO在系统中的高效稳定应用。在通道监控方面，针对NPO等线性系统无法直接监测链路质量的难题，规格在常规的DDM监控外新增SERDES监控，特别是FEC分布上报。根据腾讯海量光模块互联质量数据，常规的DDM指标难以辨别亚健康链路，而基于FEC的诊断可精准识别并支持故障预测，支持主动运维。由于NPO采用ELS(外置光源)，因此新增ELS与NPO的协同问题。规格针对这一问题对协同过程进行了定义，并在初始化过程中增加了进光检查流程。

　　针对GPU高性能网络的通信瓶颈问题，NPO技术凭借着低功耗、低时延、高带宽密度和灵活互联优势，将逐渐成为大规模Scale up互联的主流方案之一。依托于ODCC Eth-x Ultra项目发布的3.2T NPO引擎技术规格，确立了开放解耦的技术平台，赢得了业界的广泛支持，明确了互联技术的协作发展方向。

　　展望未来，我们正在布局基于224G的6.4T NPO技术，探索下一代Scale up互联解决方案。同时，随着技术的不断进步和创新，NPO还将与AI相结合，通过AI对NPO系统进行智能管理和优化，进一步提高系统的运行效率和稳定性。我们期待在不久的未来，NPO技术能够在互联领域发挥更加重要的作用，推动GPU高性能网络蓬勃发展。