AI基础设施 微软3M光互联技术落地：中国智算中心如何突破AI集群“最后一公里”带宽瓶颈？ 核心观点：微软3M光互联技术如何破解AI带宽瓶颈 面对AI大模型训练对算力集群日益增长的带宽需求，微软与3M合作的扩展光束（Expanded Beam）技术提供了一种突破物理层限制的高效方案。该方案通过增大光纤端面接触面积，显著降低了连接器对准精度要求，从而将插损降低约0.5dB，并大幅提升高密度环境下的可靠性。对于中…
AI基础设施 AI推理时代的内存墙：CPO与HBM协同架构如何突破带宽瓶颈 AI推理时代的内存墙：CPO与HBM协同架构如何突破带宽瓶颈 在AI大模型从训练向大规模推理迁移的当下，内存带宽已成为制约算力释放的核心瓶颈。解决这一问题的关键路径在于CPO共封装光学技术与HBM高带宽内存的深度协同。通过CPO将光引擎紧邻ASIC芯片封装，可将信号传输距离缩短90%以上，显著降低功耗与延迟；而HBM则…
AI基础设施 AI工厂的“光纤瓶颈”：高速互联架构如何支撑万卡集群通信 AI工厂的光纤瓶颈与破局：核心结论 在万卡级AI工厂中，传统光纤架构因功耗和密度限制已成为算力扩展的主要瓶颈。解决这一问题的关键在于采用800G/1.6T光模块结合CPO（共封装光学）或LPO（线性驱动可插拔光学）技术，并部署基于InfiniBand或RoCEv2的无损RDMA网络。这种架构能将集群通信延迟降低至微秒级…
