曦智科技聯(lián)合北京大學(xué)、階躍星辰為下一代萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提出全新解決方案。

隨著大模型參數(shù)規(guī)模的擴(kuò)大，分布式訓(xùn)練成為人工智能發(fā)展的核心途徑。分布式訓(xùn)練可以將模型數(shù)據(jù)分配給多個計算節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行并行計算和數(shù)據(jù)管理，從而顯著加速模型訓(xùn)練的過程，而高帶寬域（High Bandwidht Domain, HBD)的設(shè)計對提升模型算力利用率至關(guān)重要。

然而，現(xiàn)有的HBD架構(gòu)在可擴(kuò)展性、成本和容錯能力等方面存在根本性限制：

以交換機(jī)為中心的HBD（如NVIDIA NVL72）成本高昂、不易擴(kuò)展規(guī)模。

以以AI 加速器（包括GPU 與專用ASIC）為中心的HBD（如Google TPUv3和Tesla Dojo）存在嚴(yán)重的故障傳播問題。

2022 年Google發(fā)布TPU v4 集群，首次采用光交換方案（Optical Circuit Switch，以下簡稱“OCS”），這種交換機(jī)-GPU混合的HBD在互連成本與系統(tǒng)擴(kuò)展性之間采取了折中方案，但仍存在故障爆炸半徑問題，其成本和容錯能力仍不甚理想。

在此背景下，曦智科技聯(lián)手北京大學(xué)、階躍星辰的研究團(tuán)隊提出了一種以光交換（OCS）模組為中心的高帶寬域架構(gòu)InfiniteHBD，通過在光電轉(zhuǎn)換模組中集成OCS能力，InfiniteHBD實(shí)現(xiàn)了動態(tài)可重構(gòu)的單點(diǎn)對多點(diǎn)連接，具備節(jié)點(diǎn)級故障隔離和低資源碎片化的能力。

InfiniteHBD在可擴(kuò)展性和成本上全面優(yōu)于現(xiàn)有方案：InfiniteHBD的單位成本僅為NVL72的31%，GPU冗余率比NVL72和TPUv4低一個數(shù)量級，且與NVIDIA DGX（單機(jī)8卡）相比，模型算力利用率最高提升3.37 倍。

該方案以論文形式被國際通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域頂級會議SIGCOMM 2025[1]接收。

曦智科技在集成硅光領(lǐng)域擁有十余年的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在InfiniteHBD 方案中，創(chuàng)新性的開發(fā)了基于硅光子技術(shù)的分布式光交換dOCS（distributed Optical Circuit Switch），將基于馬赫曾德（MZI，Mach-Zehnder Interferometer）交換矩陣的光交換芯片集成到商用QSFP-DD 800Gbps光電轉(zhuǎn)換模組中，大幅簡化了器件結(jié)構(gòu)的同時，有效提升了器件集成度，從而降低了成本和功耗，顯著提升了InfiniteHBD 的性價比和系統(tǒng)可擴(kuò)展性。

分布式光交換方案對于建設(shè)超大規(guī)模訓(xùn)練集群具有以下收益：

dOCS自帶光電轉(zhuǎn)換，提供交換能力的同時可形成跨機(jī)超節(jié)點(diǎn)；

光交換芯片采用成熟制程，降低了對于先進(jìn)制程電交換芯片的依賴；

光交換芯片對協(xié)議不敏感，適用于當(dāng)前GPU連接協(xié)議碎片化的現(xiàn)狀

InfiniteHBD為高帶寬域架構(gòu)的高效擴(kuò)展提供了新的解決方案，為下一代萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來了重要啟示。 注釋： [1]SIGCOMM，Special Interest Group on Data Communication，即數(shù)據(jù)通信專業(yè)組，是ACM（美國計算機(jī)協(xié)會）組織在通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的旗艦會議。今年的SIGCOMM 將于9 月8日-11日在葡萄牙科英布拉舉行。

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