AI算力应用中的光模块产品-电子发烧友网

以ChatGPT为代表的AI大模型应用普及将推动算力需求快速增长，服务器产业链是其中重要的受益环节之一，AI计算的普及将推动服务器产业链光模块向800G升级提速。

算力网络驱动下光模块市场需求预测

光模块是数据中心内部互连和数据中心相互连接的核心部件。100G和400G是主流产品，800G过去主要用在超算等领域。据LightCounting预计，2023年800G全球普及率仅0.62%。而以ChatGPT为代表的AI大模型，对数据中心内外的数据流量都提出了新要求，有望推动光模块加速向800G升级。800G光模块将从2025年底开始主导光模块市场。

根据LightCounting的数据，2016年至2020年，全球光模块市场规模从58.6亿美元增长到66.7亿美元，预测2025年全球光模块市场将达到113亿美元，为2020年的1.7倍。从结构上看数通市场占60%，电信市场占40%左右。

AI算力场景光模块应用情况

首先我们以英伟达的SuperPOD为例测算单颗GPU与光模块的比例。测算仅考虑IB网络对应的光模块需求。以140个节点的集群为例，每台举例服务器需要8颗GPU芯片，共需140×8=1120颗芯片；集群中每20台服务器组成一个SU（scalable units，可扩展单元），共7个SU。IB网络架构下实现了完整的胖树（Fat-Tree）拓扑结构，胖树架构在训练场景中最优的配置是上下行端口数一样，即无阻塞的网络，具体来看：

第一层：每个SU 中配置8台叶交换机，共有56台叶交换机；

第二层：每10台脊交换机组成一个交换机组Spine Group（ SG），每个SU 的第一个叶交换机连接到SG1中的每个交换机，每个SU的第二个叶交换机连接到SG2中的每个交换机，共有80个脊交换机；

第三层：每14台核心交换机组成一个交换机组Core Group（CG），对应共28个核心交换机。

使用系统的对应计算侧和存储侧线缆全部采用AOC有源光缆，因此每个端口对应一个光模块，即每条光缆对应2个光模块，因此计算侧和存储侧共需要（1120+1124+1120）×2+（280+92+288）×2=8048个光模块，即单颗GPU对应所需200G光模块数量约为1:7.2

DGX GH200超级计算机搭载256个超级芯片，每个超级芯片可视为一个服务器，通过交换机进行互联。从结构上来看，超级计算机采用两层的胖树拓扑结构，第一、二层分别使用96个、36个交换机，每台交换机拥有32个速率为800G的端口；此外超级计算机还配备了24个IB交换机用于IB网络。按照端口进行估算，L1层距离较近因此假定使用铜缆进行连接不涉及光模块，L2层36个交换机在无收敛胖树架构下，第二层交换机端口向下与L1层交换机上行端口互联，因此共需要36×32×2=1152个800G光模块；IB网络架构下，24台交换机需要24×32=768个800G光模块；则DGX GH200超级计算机共需要1152+768=1920个800G光模块，对应每颗芯片12个800G光模块。则GPT-3单日完成训练需要8万颗以上200G光模块，如果考虑到FLOPS的利用率约为20%-30%，则需要光模块的数量将约为35万颗。

易飞扬应用于算力场景的光模块

AI发展促进了海量光模块需求，易飞扬则已于2023年完成800G/400G AI应用光模块产线建设任务，新建成的生产线主要用于4×100G PAM4和8×100G PAM4光模块和有源光缆的生产。