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这是一个AI工厂觉醒的年代！

联想集团与英伟达合作，推动混合式人工智能解决方案的应用，不仅降低了生产成本，而且提高了生产效率。北京数字经济算力中心遵循AI工厂理念进行设计、建设、运营，并且基于全栈AI工具与服务构建人工智能产业生态，以支撑AI技术在多个行业的实践……NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋将专注于AI生成的新型数据中心定义为“AI工厂”，它为企业的数智化转型奠定了坚实的基础，同时也引发了AI时代基础设施层面的又一次变革。

AI工厂网络先行

从基础设施的角度来看，AI工厂对于网络传输与保护提出了更高的要求。比如，AI工厂的网络系统需要具备高可靠性，以确保连续性和稳定性；为了实现实时数据传输和处理，AI工厂的网络系统需要具备低时延特性；随着数据量的迅猛增加，AI工厂的网络系统需要具备更大带宽，以便支持数据的高速传输，这对于处理和分析大量数据至关重要；为了适应未来扩建和设备增加的需求，AI工厂的网络系统还需要具备良好的可扩展性，这就需要在网络拓扑结构和设备选型上充分考虑未来的扩展需求等。

“AI工厂是一种超大规模的新型数据中心，必须采用全新的网络基础设施才能跟上它的发展步伐。”黄仁勋如是说，“NVIDIA将硅光直接集成到交换机中，打破了超大规模和企业网络的原有限制，为百万GPU AI工厂打开大门。”

NVIDIA硅光网络交换机底气何来？

3月18日，GTC大会在美国举行，规模空前。会上，英伟达发布了Blackwell GPU、硅光网络交换机、机器人模型等一系列创新产品。尤其值得注意的是，英伟达通过突破性的硅光技术，致力于打造百万GPU规模的集群。

据了解，硅光技术在网络中的应用主要是在光通信领域，特别是数据中心和高速网络传输中。硅光模块采用CMOS工艺制造，能够将多个光电器件集成到一个硅芯片上，以提高信号传输效率并降低制造成本。从具体的应用领域和场景来看，硅光技术被应用于数据中心的内部和外部的互联，通过使用硅光模块，能够满足数据中心对于高带宽、低延迟的数据传输需求；在5G网络中，硅光技术的优势进一步显现，硅光模块的低功耗和高带宽特性使其成为5G基站和核心网络的关键组件，以提升网络的整体性能；在光通信系统中，硅光技术的应用更为广泛，尤其是在高密度波分复用（DWDM）系统中。

随着AI普惠时代的到来，无论是智算中心，还是超算中心，乃至数据中心，都对网络带宽提出了更高要求，而传统的铜线互连已经无法满足AI业务对于高带宽、低延迟的需求。因此，硅光技术被推向了前台。硅光技术通过将光引擎与交换芯片进行光电一体化封装，大幅提升了数据的传输速度和效率，同时降低了功耗。

从市场上看，包括NVIDIA在内的业内诸多厂商已经在硅光技术方面进行了积极布局和投入。NVIDIA硅光网络交换机创新性地集成了光器件，减少了4倍的激光器数量，与传统方法相比，能源效率提高到3.5倍，信号完整性提高到63倍，大规模组网可靠性提高到10倍，部署速度提高到1.3倍。

NVIDIA硅光网络交换机的底气何来？在GTC大会上发布的NVIDIA Spectrum-X和NVIDIA Quantum-X硅光网络交换机，使得AI工厂能够跨区域连接数百万GPU，同时有效降低能耗与运营成本。这标志着NVIDIA在大规模平台上实现了电子电路与光通信的深度融合。

NVIDIA硅光网络交换机将被用于NVIDIA Spectrum-X Photonics以太网平台和NVIDIA Quantum-X Photonics InfiniBand平台。

与传统以太网相比，Spectrum-X以太网网络平台可为多租户、超大规模AI工厂（包括目前全球最大的超级计算机）提供卓越的性能和1.6倍的带宽密度。NVIDIA Spectrum-X Photonics交换机具有多种配置，包括128个800 Gb/s端口或512个200 Gb/s端口，总带宽可达100Tb/s；512个800 Gb/s或2048个200Gb/s端口，总吞吐量可达400Tb/s。

NVIDIA Quantum-X Photonics交换机提供144个基于200Gb/s SerDes的800Gb/s InfiniBand端口，并采用液冷设计对板载硅光器件进行高效散热。NVIDIA Quantum-X Photonics交换机AI计算网的速度是上一代产品的2倍，扩展性是上一代产品的5倍。

为推动硅光网络交换机的应用，NVIDIA致力于打造完善的网络生态系统，包括TSMC、Browave、Coherent、Corning Incorporated、Fabrinet、Foxconn、Lumentum、SENKO、SPIL、Sumitomo Electric Industries、TFC Communication等在内的众多厂商已加入其中。

随着硅光技术的应用不断推陈出新，硅光网络交换机将在高性能计算、数据中心、AI训练等领域释放更大的潜力和价值，有效推动企业的数智化转型。

基础设施持续创新

加快AI惠普进程

另悉，在GTC大会上，NVIDIA还发布了最新的NVIDIA AI数据平台。这是一项可自定义的参考设计，存储厂商可以基于搭载了NVIDIA加速计算、网络和软件驱动的AI查询智能体，构建全新的AI基础设施，以满足AI推理工作负载的严苛要求。DDN、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise、Hitachi Vantara、IBM、NetApp、Nutanix、Pure Storage、VAST Data和WEKA等全球领先数据平台和存储提供商均选择与NVIDIA合作，通过打造可定制化的AI数据平台，充分运用企业数据进行推理并高效响应复杂查询。

NVIDIA通过持续的创新，将继续引领AI普惠时代的发展。