AI数据中心布线需重点考量的几个关键要素

人工智能……几十年来一直是科幻小说不变的主题。荧幕上的反派角色，从 HAL 9000、终结者到《黑客帝国》里的机器人，几乎都在跟人类对着干，逼得我们必须想办法应对技术带来的威胁。不过，最近 DALLE-2 和 ChatGPT 的发布，让大众对 AI 的能耐产生了极大兴趣，也引发了一连串关于它怎么改变教育和工作的讨论。当然，AI 也是当下乃至未来数据中心增长的核心推动力。

什么是 AI？简单说，它包含三个层面：训练阶段，大量数据被喂进算法，算法从中“学习”；推理阶段，算法接触新数据，基于训练学到的内容生成新结论——比如判断一张照片是不是猫；还有生成式 AI，这就更有意思了，算法能根据简单提示“创作”出文本、图像、视频、代码等原始输出。

AI 计算靠的是图形处理单元（GPU），这种芯片专为并行处理而生，特别适合 AI。但训练和运行 AI 模型占用的算力惊人，单台机器根本扛不住。

图 1：AI 模型大小（单位：petaFLOPS）

图 1 展示了 AI 模型规模的演进史，单位是 petaFLOPS（每秒千万亿次浮点运算）。处理这些大模型，需要多台服务器和机架上大量互联的 GPU。AI 数据中心通常会部署几十个这样的集群，而把这一切连起来、保证数据流动的布线基础设施，正面临一堆棘手的挑战。

下面就来聊聊 AI 数据中心布线的几个关键挑战与机遇，以及一些实用的最佳实践。

典型数据中心架构

几乎所有现代数据中心——尤其是超大规模的那种——都采用了折叠式 Clos 架构，也叫“分支和骨干”架构。在这里，所有分支交换机都连接到所有骨干交换机。具体来说，服务器机架连接到架顶交换机（ToR），然后 ToR 再通过光缆连到行末端的分支交换机，或者直接连到另一个房间。机架里的服务器，通常用一米到两米长的短铜缆连到 ToR，传输 25G 或 50G 信号。

这种配置能让数据中心用最少的光缆。比如 Meta 的 F16 架构（见图 2），每一行中的每个服务器机架只有 16 根双工光缆。这些光缆从 ToR 延伸到行末端，在那里与模块连接，把双工光纤组合成 24 根光缆，再延伸到另一个房间，连到分支交换机。

当数据中心引入 AI 时，会把 AI 集群部署在传统计算集群旁边。传统计算常被称为“前端网络”，AI 集群则是“后端网络”。

图 2：Facebook F16 数据中心网络拓扑结构

带有 AI 集群的数据中心

AI 集群有独特的数据处理需求，所以数据中心架构也得跟着变。GPU 服务器需要更多互联，但受限于功耗和散热，每个机架能放的服务器反而更少。结果就是，AI 数据中心里的机架间布线比传统数据中心多得多。每台 GPU 服务器都得连到行内或房间内的交换机，这些链路需要在远距离上跑 100G 到 400G 的速率，铜缆根本做不到。此外，每台服务器还得连到交换机网络、存储和带外管理。

举个例子：NVIDIA

看看 AI 领域扛把子 NVIDIA 的架构吧。他们推出的 DGX H100 GPU 服务器，有 4 个 800G 交换机端口（当作 8 个 400GE 来用）、4 个 400GE 存储端口，以及 1GE 和 10GE 管理端口。一个 DGX SuperPOD（图 3）能装 32 台这样的 GPU 服务器，这些服务器连到单行里的 18 台交换机。每行因此拥有 384 个 400GE 光纤链路用于交换网络和存储，还有 64 个铜缆链路用于管理。光纤链路数量大幅飙升。相比之下，前面提到的 F16 架构，在服务器机架数量不变的情况下，才有 128 根双工光缆（8x16）。

AI 集群的链路有多长？

在 NVIDIA 的理想场景里，AI 集群中所有 GPU 服务器都靠得很近。跟高性能计算（HPC）一样，AI/机器学习算法对延迟极其敏感。有人估计，训练大型模型有 30% 的时间耗在网络延迟上，70% 用在计算上。考虑到训练一个大模型成本可能高达 1000 万美元，这网络延迟就是一笔巨款。哪怕只省下 50 纳秒或 10 米光纤的延迟，效果也十分显著。所以，AI 集群里几乎所有的链路都限制在 100 米以内。

但问题来了，不是所有数据中心都能在同行里部署 GPU 服务器机架。这些机架大约需要 40 千瓦才能供电，这比典型服务器机架的功耗高得多。那些按较低功率要求建起来的数据中心，得专门腾出空间来放 GPU 机架。

如何选择收发器？

运营商得仔细琢磨 AI 集群该用哪种光收发器和光缆，才能把成本和功耗降到最低。前面说了，AI 集群里最长的链路也就 100 米。距离短，光学设备的主要开销就集中在收发器上。采用并行光纤的收发器有个天然优势：不需要用光复用器和分解复用器来做波分复用（WDM），这直接降低了成本和功耗。收发器省下来的钱，完全能抵消多芯光纤比双工光缆多出来的那点成本。比如，用带八芯光纤的 400G-DR4 收发器，就比用双工光缆的 400G-FR4 收发器划算得多。

单模和多模光纤都能支持长达 100 米的链路。随着硅光子技术的发展，单模收发器的成本降了不少，越来越接近多模收发器。市场数据显示，对于 400G 及以上的高速收发器，单模的成本还是多模的两倍。虽然多模光纤本身比单模稍贵，但多芯光纤的成本主要取决于 MPO 连接器，所以两者之间的实际差异并不大。

另外，高速多模收发器的功耗比单模少那么一两瓦。一个 AI 集群大约有 768 个收发器（128 个内存链路 + 256 个交换机链路 x 2），用多模光纤就能省下约 1.5 千瓦的功率。跟每台 DGX H100 消耗的 10 千瓦相比，这似乎不起眼，但对 AI 集群来说，任何降低功耗的机会都弥足珍贵。

2022 年，IEEE 短距离光纤工作组完成了 IEEE 802.3db 标准，为新的超短距离（VR）多模收发器确立了规范。这个新标准专门针对 AI 集群这样的行内布线，最大覆盖范围 50 米。这些收发器有望进一步降低 AI 连接的成本和功耗。

收发器与 AOC

很多 AI、ML 和 HPC 集群会使用有源光缆（AOC）来连接 GPU 和交换机。AOC 是两端集成了光发射器和接收器的光缆，通常用于短距离，且大多搭配多模光纤和 VCSEL。高速（>40G）的 AOC 会使用跟连接光收发器一样的 OM3 或 OM4 光纤。AOC 里的收发器不一定跟设备兼容，不兼容就无法工作。AOC 插上设备就能用，但因为安装人员测试的是内置收发器，所以不需要清洁和检查光纤连接器的技能。

不过，AOC 的缺点也很明显：它们缺乏收发器那种灵活性。安装 AOC 很耗时，因为布线时就得连着收发器。带扇出功能的 AOC 装起来尤其费劲。而且，AOC 的故障率是同等收发器的两倍。一旦 AOC 坏了，得通过网络重新安装新的，这会占用宝贵的计算时间。最后，升级网络链路时，还得把出问题的 AOC 拆掉换新的。相比之下，光纤布线属于基础设施，可以跨越多代数据速率，始终稳定运行。

结论

仔细规划 AI 集群的布线，能帮你省下成本、功耗和安装时间。合理的光纤基础设施，能让企业真正从人工智能中获益。