Scale Up：从LPO到CPO，AI 网络互连发生了什么？

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聚焦 ICT 领域，点击上方 蓝字 关注我们 AI 算力的爆发式增长正在重塑数据中心架构。为应对GPU/XPU算力提升、内存扩展及低延迟需求，数据中心互连技术正经历从传统铜缆到光互连的变革。在百万级设备协同的AI云环境中，高速互连网络需在性能与规模间取得平衡，其核心是构建分层链路架构——根据速度、功耗、距离及成本等特性，逐层优化数据传输路径。 这一思路与冯·诺依曼1945年提出的存储层次结构一脉相承：将较小、较快的高速存储器放置在计算电路附近，而将较大、较慢的存储介质置于远端，从而构建兼具性能与规模的计算系统。 Scale Up互连 Scale Up指的是最接近 GPU 或 XPU 的互连网络。在早期 GPU 架构中，Scale Up是一种背靠背接口，使其表现为一个更大的单元。随着技术演进，如今已发展为可连接数十甚至数百个处理器的网络互连。其核 ………………………………