铜缆见顶，英伟达全面拥抱光模块

如果你觉得英伟达GB200机架系统已经足够庞大，那CEO黄仁勋的布局才刚刚开始。在上个月的GTC大会上，这家全球市值最高的芯片企业公布了一项重磅计划：到2028年，将利用光子互联技术，把超过1000颗GPU集成到一套超大规模系统中。

英伟达也没有坐等供应链成熟。过去一个月里，这家GPU巨头已向Marvell、Coherent、Lumentum等专注于光通信与互联技术的企业投入数十亿美元，为这类系统的大规模部署做好准备。

“对于我们生态中的所有伙伴来说，我们需要更多的算力容量，”黄仁勋在GTC主题演讲中表示，“我们需要更多铜互联容量，需要更多光互联容量，需要更多共封装光学（CPO）容量。这也是我们与各方合作，为这一量级的增长打下基础的原因。”

然而，英伟达走到这一步的历程，其实早在更早之前就已开启。事实上，当OpenAI在2022年底向世界推出ChatGPT时，英伟达就已经意识到自己面临一个难题。

当时，英伟达性能最强的系统仅支持8颗GPU，而推动AI爆发的大模型，却需要数千颗GPU才能完成训练。英伟达需要更大的系统，或者至少是更快的网络，能够高效地将任务分发到数十颗芯片上。

我们最早在2023年英伟达的Grace Hopper超级芯片上看到了这一方向的尝试，但直到2024年初，完整的布局才浮出水面。同年GTC上发布的Grace Blackwell NVL72是一台功耗高达120千瓦的巨型机器，它通过搭载长达数米线缆的铜质背板，让36个节点、72颗GPU协同工作，如同一台巨型AI加速器。

英伟达网络高级副总裁吉拉德·谢纳向《The Register》表示，铜材是当时最顺理成章的选择。

“如果能用，铜就是最好的连接方式，”他说，“成本极低、几乎不耗电、可靠性极高，也没有有源器件。”

但铜互联并非完美。在1.8TB/s的速率下，线缆只能延伸数英尺，信号就会因GPU之间的通信而衰减。如果你曾好奇NVL72的NVSwitch为何都放在机架中央，原因就是线缆长度限制极短。铜材有限的传输距离，也迫使英伟达必须在单个机架内塞进尽可能多的GPU。

两年后的今天，英伟达正快速逼近铜互联的物理极限。如果想要搭建规模更大的GPU系统，就必须转向光互联。

可插拔光模块的难题

当黄仁勋首次展示代号Oberon的NVL72机架时，业界唯一商用可行的GPU光互联方案，只有可插拔光模块。

这类模块大小接近一包口香糖，集成了激光器、重定时器、数字信号处理单元，负责将电信号转为光信号，再转回电信号。

可插拔模块在数据中心网络中早已普及，但将其用于NVLink这类大规模计算架构，却存在一系列问题。

要达到1.8TB/s带宽，每颗Blackwell GPU需要18个800Gbps可插拔模块：加速器端9个，交换机端9个。单个模块功耗仅10–15瓦，但72颗GPU规模下，总功耗会迅速飙升。

正如黄仁勋在2024年GTC主题演讲中指出，光互联方案会额外增加约2万瓦功耗。

但自Oberon机架发布以来，行业发生了巨大变化。共封装光学（CPO） 技术取得突破，它将光引擎直接与交换ASIC集成，显著降低了功耗。

2025年，英伟达成为首批拥抱CPO的AI基础设施厂商之一，将其直接整合进Spectrum以太网与Quantum InfiniBand交换机（基于博通方案的Micas Networks也采取了类似路线）。

这大幅减少了搭建AI训练集群所需的可插拔模块数量。不过，直到近期，英伟达才开始公开讨论在NVSwitch架构中使用光互联与CPO。

NVLink走向光互联

两年前还认为光互联功耗过高的黄仁勋，在今年春季GTC上重新提及这一话题，并发布了Vera Rubin NVL576与Rosa Feynman NVL1152两款多机架系统，它们将通过光子技术，将计算域规模扩大8倍。

NVL576这个名字听起来并不陌生。事实上，在初代NVL72机架发布时，英伟达就曾预告过这一GPU数量的配置，只是据我们所知，该系统从未实际部署。英伟达也曾短暂以NVL576命名Vera Rubin Ultra Kyber机架，后来才决定不再将每一颗独立GPU裸片算作单独加速器。

除非英伟达的市场策略或路线图再次调整，真正的Vera Rubin NVL576将采用铜互联+光互联混合方案。“外界一直在讨论‘英伟达会走铜互联扩容还是光互联扩容？’——我们两者都会做。”黄仁勋在本届GTC上表示。

据英伟达超算与高性能计算副总裁伊恩·巴克介绍，网络第一层将在机架内使用铜互联，GPU无需改动；第二层骨干网络则采用可插拔模块。

目前尚不清楚英伟达具体采用何种拓扑结构，但两层胖树架构非常契合，且仅需一个机架的交换机（共72颗ASIC）作为骨干层。在光模块方案上，可插拔模块是最简单的选择，但英伟达也可能采用近封装光学（NPO），就像Lightmatter上月展示的技术。

对于Vera Rubin，英伟达仅明确在Oberon NVL72机架上支持光扩容，而非NVL144 Kyber系统。

我们尚无法确定英伟达做出这一选择的具体原因，但值得注意的是：一旦支持光扩容，就不必把所有硬件塞进单一机架。从散热与功耗角度看，支持8个机架之间的光互联扩容，显然更为合理。

Feynman世代全面走向共封装光学

真正令人期待的是英伟达Feynman世代产品，预计2028年中后期开始出货。据悉，这些系统将同时支持铜互联或共封装光NVLink互联。

英伟达对具体实现细节仍相对保密，但大致有两条技术路径。

最简单的方案是：将CPO集成到NVLink交换ASIC中，机架内部继续使用铜互联。这需要两层NVSwitch架构，以及两到三款不同ASIC：半光、全光，以及不含CPO的型号。这种方式可以让英伟达通过更换NVLink交换机托盘或增加骨干机架，灵活支持多种配置。

更具颠覆性的可能是：将CPO同时集成到交换机与GPU封装中。这几乎必然会推出多款Feynman GPU型号（带光口与不带光口），但可以将整个架构压缩为单层。谢纳在上月GTC期间接受采访时，拒绝对具体路线置评，但强调了单层计算架构的优势。

“如果可以避免，扩容架构最好不要设计多层，因为要尽可能降低计算引擎之间的延迟。”他说。

尽管将CPO集成进GPU在技术上可行，但单层NVL1152系统需要极高端口数的大型交换机。考虑到Feynman要到2028年中后期才会出货，这一目标并非不可能实现。

锁定供应链产能

无论采用哪种方案，都需要充足的激光模块供应。虽然CPO将大量光学与信号处理功能集成到封装中，但激光器通常仍独立设计，以方便维护。

这也解释了为何英伟达在上个月向两家激光巨头Coherent、Lumentum分别注资20亿美元，合计40亿美元。如果要大规模落地CPO，供应链必须提前做好准备。另一项显示英伟达正推进加速器端CPO的证据，是本周宣布对Marvell投资20亿美元。

根据合作内容，英伟达将与Marvell合作，把高速互联技术授权版NVLink Fusion集成到定制XPU中，用于英伟达Vera CPU。双方还将合作开发光I/O技术，具体细节未披露。

这家初创公司的光子互联技术，可用于搭建跨机架的一致性内存网络，对英伟达的吸引力，不亚于对Marvell大客户（包括AWS）的吸引力。众所周知，AWS是NVLink Fusion的重要客户，计划在下一代Trainium4计算集群中采用该技术。

无论如何，英伟达已经看清光互联扩容的大势。可以预见，CPO将在其未来系统设计中扮演越来越核心的角色。