今天分享的是：2025年以太网智算集群互联技术白皮书
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智算集群互联技术迎来突破！以太网+光通信融合破解AI算力瓶颈
随着ChatGPT引发的AI热潮持续发酵，大模型训练对算力的需求呈指数级增长。单『数据中心』受电力、空间等限制，已难以承载万亿参数模型的训练需求，跨地域智算集群互联成为行业新方向。近日，开放『数据中心』委员会（ODCC）发布《2025年以太网智算集群互联技术白皮书》，系统梳理了这一领域的技术突破与应用前景，为AI产业突破算力瓶颈提供了新路径。
当前，智算集群互联面临多重挑战。传统网络架构采用“交换机+DWDM”模式，存在带宽瓶颈明显、可靠性不足等问题。目前以太网主流商用端口速率为100G/400G，最高仅800G，难以满足跨地域超大带宽需求；IP网络与光网络割裂，故障恢复时易丢包；同时，数据跨域传输的安全性、不同厂商设备的兼容性等问题，也制约着智算集群的协同效率。
为解决这些痛点，白皮书提出“IP+光融合”的新型架构，通过硬件、软件与网络技术的深度协同，构建高效互联体系。这一架构以“高性能、高可靠、灵活扩展、智能管控”为设计原则，从物理层到网络层进行全栈创新。在数据平面，智算中心『互联网』络设备、链路调度单元与光网络设备协同工作，支持大带宽、低时延传输；在控制平面，链路管控与网络管控单元实时监控网络状态，动态调整资源分配，实现全网智能调度。
关键技术突破成为架构落地的核心支撑。物理层方面，弹性通道FlexLane技术可毫秒级检测链路故障，在故障发生时快速隔离异常通道，保障训练任务不中断；物理层安全PHYSec技术将加密下沉至物理层，通过原生PAD域承载安全参数，实现零加密开销，有效防范光纤链路窃听风险。数据链路层的10T级聚合通道SuperPipe技术，能实现单通道400G-32T自适应带宽调整，解决传统链路聚合负载不均的问题，让智算中心间的“大象流”数据高效传输。
网络层创新同样亮眼。微流级精准流控MicroPFC可精准控制拥塞流量，避免缓存溢出；快速拥塞反馈Fast CNP缩短拥塞反馈路径，解决长距网络降速不及时的丢包问题；增强等价路由（ECMP）通过入接口HASH和目的地址分组HASH技术，实现流量均匀分发，提升链路利用率。此外，800G/1.6T以太网技术加速演进，直检技术覆盖短距离场景，相干技术满足长距传输需求，为超大带宽互联提供硬件基础。
光子系统技术的进步也为融合架构赋能。微光学模块将传统波分设备的保护、功率补偿能力集成至智算互联设备，提升系统可靠性；软件微服务化实现IP功能与光层业务的逻辑解耦，加快光层功能迭代；光学导航矩阵（ONM）技术支持秒级光路由重构，在故障时快速自愈，动态调配带宽资源，满足智算集群对高稳定带宽的需求。
在实际应用中，不同拓扑结构与技术组合适配多样化场景。点对点拓扑适用于城域网百公里内的分布式训练，提供专用通道保障低延迟；星型拓扑以中心节点为枢纽，契合存算分离与资源整合需求，实现数据集中管理与算力调度；Full-Mesh拓扑则通过全节点直连，满足高可靠性场景，但受成本与复杂度限制，节点数量需合理控制。
从具体场景来看，跨智算中心AI大模型分布式训练通过多中心协同，突破单中心算力限制，在700亿参数模型训练中已实现98%以上的等效算力效率；资源整合场景可盘活碎片化算力，减少GPU闲置，提升智算中心运营效益；存算分离场景将存储与计算独立部署，通过高带宽网络实现数据高效交互；通算互联场景则满足企业多『数据中心』间的数据备份、业务连续性需求，为金融、科研等领域提供支撑。
值得关注的是，相关技术已进入试点验证阶段。今年7月，业界首次800G以太网智算协同训练现网试验完成，采用IP与光融合方案，相较传统方案降低40%单比特成本、35%功耗及20%节点时延，为大规模商用奠定基础。
未来，随着“东数西算”工程推进与AI技术深化，智算集群互联将向更大带宽、更高可靠性方向发展。通过持续的技术创新与产业协同，以太网智算集群互联技术将进一步破解算力分布不均难题，为生成式AI、自动驾驶、生物医药等领域的突破提供坚实网络支撑，推动数字经济高质量发展。
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