近日，英伟达在其博客发文表示，公司Spectrum-X 以太网硅光技术现已全面量产，新一代 Spectrum-X 交换机基于光电一体封装技术 (CPO) 构建，支持 NVIDIA Vera Rubin 平台在数据中心进行横向扩展和跨区域扩展部署 AI 工厂。

英伟达表示，该平台实现量产离不开与台积电、SPIL、TFC 和 Foxconn等中国台湾地区半导体和系统生态合作伙伴的深度协同，它们分别为从硅光到系统的流程关键层提供了突出贡献，例如：

台积电先进的硅光制造技术，将突破性设计转化为可投入生产的芯片；

SPIL 的芯片级封装、组装和测试技术，将电气和光学组件以微米级精度结合在一起；

TFC 的激光芯片经过模组封装，提供满足全年全天候运行的 AI 工作负载所需的可靠性要求；

Foxconn 的系统组装将 Spectrum-X CPO 交换机集成到完整的机架型网络平台中；

NVIDIA AI 工厂系统在 NVIDIA 自有和运营的 AI 工厂内进行拆箱、安装和通电，在客户发货前验证整体工作流。

据了解，Spectrum-X 以太网硅光技术是 NVIDIA 全栈协同设计的典范代表之一。与使用传统收发器的网络相比，Spectrum-X 以太网硅光技术可实现能效提升5倍， AI正常运行时间提升5倍，部署时间快1.3倍。

凭借简化设计，为计算释放更多电力，NVIDIA 光电一体封装技术网络为百万 GPU AI 工厂提供了基础架构，CoreWeave、Lambda 和 Oracle Cloud Infrastructure 等公司已率先采用该技术。

CPO 封装为AI工厂带来了哪些优势？

随着 AI 重新定义计算格局，网络已成为构建未来数据中心发展的关键支柱。大语言模型的训练性能不仅取决于计算资源，更受到底层网络敏捷性、容量和智能程度的影响。行业正从传统以CPU为中心的基础架构，迈向紧耦合的、GPU驱动和网络定义的AI工厂。

采用可插拔光模块的传统网络交换机依赖于多个电接口。在这些架构中，数据信号需经过一条较长的电传输路径：从交换机ASIC出发，经PCB、连接器，最终到达外部光收发器，之后才能转换为光信号。如下图所示，这种分段式传输在每秒200Gb/s的通道中可能带来高达22 dB的电损耗。这显著增加了对复杂数字信号处理以及多个有源组件的需求。

Spectrum-X Photonics 可将信号完整性提升64倍

采用可插拔光模块的结果就是功耗更高（每个接口通常为30W）、发热量增加以及潜在故障点显著增多。大量的独立模块和连接不仅推高了系统功耗和组件数量，还直接影响了链路的可靠性，随着AI部署规模的不断扩大，这些问题将带来持续的运营挑战。各组件的典型功耗如下图所示。

Spectrum-X Photonics将功耗降低至1/3.5

相比之下，采用CPO技术的交换机将电光转换部分直接集成到交换机封装中。光纤直接连接至和ASIC封装在一起的光引擎。

CPO的优势显而易见：

3.5 倍能效提升：通过将光学器件直接集成到交换机 ASIC 封装中和减少了可插拔光模块，即使网络密度大幅增加，每个端口的功耗也显著降低。  

可靠性提升 10 倍：通过减少有源器件和去除了易发生故障的光模块，显著提高了系统正常运行时间和运行可靠性。

将运营时间缩短至原来的1/1.3 （约77%）：简化的组装与维护有助于加快AI工厂的部署，并实现快速扩展。

硅光+CPO，推动 AI 时代网络的变革

采用集成硅光技术的 NVIDIA CPO 交换机是代理式 AI 时代全球领先的网络解决方案。NVIDIA 的 CPO 创新技术将插拔式光模块替换为与 ASIC 一体化封装的硅光器件，与传统技术相比，可将能效提升 5 倍，网络可靠性提高 10 倍，进而将应用程序的持续运行时间延长了 5 倍。

基于 NVIDIA CPO 的网络可简化管理和设计，并增强计算基础设施的性能。这些优势对于实现未来百万级 GPU AI 工厂的大规模部署至关重要。

6月2日Computex大会上，Marvell CEO Matt Murphy发表主题演讲，英伟达CEO黄仁勋为其站台，他们谈到了 AI 数据中心光互连，黄仁勋直言“尽可能用铜，能用光的地方全用光”。Matt Murphy则用很大的篇幅详细阐述了CPO，他强调CPO不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。

英伟达此次并非单纯发布交换机，而是正式推动AI数据中心进入“硅光+CPO时代”。

注：图片非商业用途，存在侵权告知删