2026.09.23 | AC | Optical | Fast OCS for Scale-Up

摘要

2026年8月，硅光公司Linque（非上市）首席技术官Jonathan Förste在OCP APAC Summit介绍了面向Scale-Up互联的快速光路交换方案。RISE64硅光OCS芯片的重配置时间约为15μs；Linque当前公布的RISE产品规格为64个以上端口、10μs切换时间、12.8Tbps以上吞吐和每端口0.6W功耗，产品已向部分客户开放评估。 光路交换器OCS已经进入实际生产。Alphabet（NASDAQ: GOOGL）旗下Google将3D MEMS OCS用于数据中心网络和TPU v4超级计算机，证明光层重构能够长期稳定运行，并通过改变拓扑提高AI通信性能。Linque此次带来的增量，是64端口级产品的切换时间降至微秒区间，让网络连接能够在同一个AI任务运行期间多次调整。 这一变化也把系统瓶颈推向新的环节——光开关完成动作后，收发器还要重新获得信号、恢复时钟并建立有效链路；控制系统要精确安排旧连接停止、新连接建立和数据恢复的时间；硅光开关还要在端口数量增加时控制插入损耗和串扰。 判断Fast OCS能否用于跨柜Scale-Up，需要同时看四件事：跨柜互联为什么需要OCS，15μs改变了哪一层能力，完整链路还缺哪些技术条件，以及设备价值会向哪些环节转移。

2026年8月，硅光公司Linque（非上市）首席技术官Jonathan Förste在OCP APAC Summit介绍了面向Scale-Up互联的快速光路交换方案。RISE64硅光OCS芯片的重配置时间约为15μs；Linque当前公布的RISE产品规格为64个以上端口、10μs切换时间、12.8Tbps以上吞吐和每端口0.6W功耗，产品已向部分客户开放评估。

光路交换器OCS已经进入实际生产。Alphabet（NASDAQ: GOOGL）旗下Google将3D MEMS OCS用于数据中心网络和TPU v4超级计算机，证明光层重构能够长期稳定运行，并通过改变拓扑提高AI通信性能。Linque此次带来的增量，是64端口级产品的切换时间降至微秒区间，让网络连接能够在同一个AI任务运行期间多次调整。

这一变化也把系统瓶颈推向新的环节——光开关完成动作后，收发器还要重新获得信号、恢复时钟并建立有效链路；控制系统要精确安排旧连接停止、新连接建立和数据恢复的时间；硅光开关还要在端口数量增加时控制插入损耗和串扰。

判断Fast OCS能否用于跨柜Scale-Up，需要同时看四件事：跨柜互联为什么需要OCS，15μs改变了哪一层能力，完整链路还缺哪些技术条件，以及设备价值会向哪些环节转移。

01 跨柜Scale-Up为什么重新需要OCS？

铜互联难以覆盖多座服务器机柜，普通光网络又要经过多层电交换。OCS直接在光层建立连接，可以减少中间交换层和重复光电转换。

原因一：铜互联的距离只够覆盖单柜

高速铜互联能够满足服务器内部和单柜内部连接，通道速率提高后，可传输距离会迅速缩短。

Linque演讲以200G/lane条件下约1米的可用距离作为基线。这一距离可以覆盖板内、机箱内和部分机柜内连接，却难以跨越多座服务器机柜。GPU域继续扩大时，机柜之间需要更多依靠光纤传输。

互联方式随之变得更复杂。单柜内部主要处理芯片、PCB和铜缆之间的连接；跨柜系统还要增加光源、调制器、探测器、光纤、交换设备和网络控制。互联功耗和通信效率开始直接影响GPU利用率以及系统能够容纳多少计算节点。

原因二：多层光网络仍要反复完成光电转换

光纤解决了传输距离，但数据每经过一层电交换机，仍要完成一次接收、缓存、转发和重新发送。

传统多层光网络中，光信号进入交换机后先转换成电信号，由交换ASIC读取数据包、完成缓存和转发，再转换成光信号发送至下一层。网络层级越多，交换ASIC、SerDes、DSP和光收发器越多，O/E/O转换次数也随之增加。

OCS直接改变输入光纤与输出光纤之间的连接。信号在OCS内部保持光信号形态，不需要逐包缓存，也不需要经过电交换芯片。它减少的是中间交换层及其配套的光电转换、缓存和转发过程。

多层电交换与OCS的数据路径

数据来源：Linque，OCP APAC Summit技术报告，2026年；Open Compute Project，《Optical Circuit Switching for AI and Hyperscale Datacenters》，2026年4月；根据两类网络工作流程整理。

原因三：OCS减少中间交换层，CPO降低端侧功耗

CPO和OCS作用于光网络的不同位置：CPO降低芯片附近的高速电I/O功耗，OCS减少数据在网络中途经过的交换层。

共封装光学CPO把光引擎放到计算芯片或交换芯片附近，缩短板级高速电走线，降低单端口的电I/O功耗，并缓解前面板密度和高速布线压力。

OCS作用于网络中间。部分大流量可以直接在光层建立连接，减少交换ASIC、缓存、DSP和中间级光模块。Fast OCS进一步让同一组端口可以在不同通信阶段连接不同对象。

因此，CPO负责降低每个端口的转换功耗，OCS负责减少转换次数和交换层级。两项技术共同决定跨柜Scale-Up能否在扩大GPU域的同时控制网络功耗。

Google已经验证了OCS的生产可行性，也证明网络拓扑会直接影响AI任务的通信效率。

Google在《Mission Apollo》中披露，其自研Palomar采用3D MEMS微镜阵列，提供136×136双工端口，整机最大功耗108W，最差插入损耗为2dB。过去十年间，Google制造并部署了数万台同类设备。

TPU v4进一步把OCS用于AI Scale-Up。48台OCS连接64个计算单元，共覆盖4096颗TPU v4芯片。包括OCS、光模块、光纤和相关基础设施在内的完整光互联，占系统资本开支不足5%、总功耗不足3%。

TPU v4论文显示，将规则Torus改成Twisted Torus后，4×4×8和4×8×8切片的All-to-All吞吐分别由40.0GB/s/TPU提高至65.4GB/s/TPU、由39.6GB/s/TPU提高至51.7GB/s/TPU，增幅约为64%和31%。相同数量的计算芯片，仅改变连接关系，就能获得不同的集合通信性能。

TPU v4两种拓扑下的All-to-All吞吐

数据来源：Norman P. Jouppi等，《TPU v4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings》，ISCA 2023，第2.8节、Figure 6；根据原论文数据重绘。

Google采用的是任务级重构：调度器在任务启动前选定拓扑，任务运行期间维持这套连接。Linque要解决的是更短时间尺度的问题，即同一个任务运行期间能否多次换路。

02 Linque的15μs带来了什么变化？

15μs带来了四项直接变化：拓扑可以在任务运行期间调整，切换时间开始匹配大块集合通信，64端口快速OCS进入客户评估，系统瓶颈也由开关动作转向整条链路恢复。

变化一：拓扑可以在任务运行期间多次调整

传统MEMS OCS适合一个任务配置一次，微秒级OCS开始具备在同一个任务内多次调整连接的条件。

3D MEMS通过微镜改变光束方向，具有较低的插入损耗和较大的端口规模。微镜的机械运动和闭环校准使其切换时间通常处于10—20ms。

对于网络节点调整、链路故障绕行和任务启动前的拓扑选择，十几毫秒已经足够。一个训练任务运行数小时甚至数天，开始前增加一次配置，对总时间影响很小。

但一次训练迭代中的通信事件要短得多。All-Reduce、All-Gather和All-to-All会使网络带宽利用率快速变化。换路时间如果长于通信阶段，OCS只能提前配置；当切换时间缩短到微秒级，网络就能按照任务内部的通信阶段调整连接。

变化二：15μs开始匹配大块集合通信的时间窗口

大消息对应较长的传输时间，微秒级换路可以在计算阶段完成，并在下一轮通信开始前准备好光路。

数据并行、张量并行和流水线并行的通信对象与发生时间，通常由计算图和并行策略确定。Linque演讲认为，当集合通信消息达到100MB以上时，通信过程可持续微秒至毫秒，为Fast OCS留下换路时间。

以100MB数据为例，在理想线速下，其传输时间在800Gbps下约为1ms，在3.2Tbps下约为250μs。15μs分别占1.5%和6%。

这说明Fast OCS更适合消息规模大、连接持续时间长、通信关系相对稳定的任务。通信窗口越短，15μs占用的时间越多；一次迭代换路越频繁，累计空窗也越大。

OCS重配置时间与通信窗口的数量级比较

数据来源：Google，《Mission Apollo》，2022年；Linque产品资料及OCP APAC Summit技术报告，2026年；微软，《Sirius》，SIGCOMM 2020；100MB传输时间按理想线速测算。

变化三：快速OCS已有64端口产品并进入客户测评阶段

RISE64将微秒级切换、64端口规模和数据中心产品形态整合到同一台设备中。

Linque演讲披露，RISE64的实测重配置时间约为15μs；公司产品资料列出的RISE规格为64个以上端口、10μs切换时间、12.8Tbps以上吞吐和每端口0.6W功耗。两个时间数据来自不同披露场景，目前公开参数可以归纳为10—15μ s。

RISE64已在OFC 2026公开，并向部分客户开放评估。目前可确认的商业阶段为产品发布和客户评估，公开资料尚未披露定点、采购、规模交付、装机和收入。

微软（NASDAQ: MSFT）Sirius原型曾实现3.84ns端到端重配置，但该系统采用小规模专用架构，并结合可调谐激光器、专门设计的拓扑和控制软件。RISE64需要同时满足更多端口、可接受的插入损耗、稳定制造、长期可靠性和客户系统接口。

因此，RISE64的产品价值在于快速光交换开始以可供客户测试的64端口设备形态出现。

变化四：收发器和控制系统成为下一轮性能上限

光开关的切换时间从毫秒级缩短至微秒级后，系统耗时的重点转向收发器锁定、控制下发和链路保护。

光开关完成动作，只代表物理连接已经改变。接收端还要识别新的输入功率和时钟相位，完成增益调整、时钟恢复、均衡和链路训练；控制系统还要安排旧连接何时停止、新连接何时启用。

如果这些环节仍需毫秒级时间，15μs的光开关只能改善总时间中的一小部分。Fast OCS下一阶段的竞争重点，将是完整链路多久能够恢复有效数据。

03 距离Fast OCS真正可用还需补齐什么？

四项条件需要同时成立：收发器快速恢复、控制系统精确同步、插入损耗和端口规模可控、流量能够提前编排。最终验收指标是GPU恢复通信所需的总时间。

条件一：收发器要在换路后快速恢复

每次OCS改变连接，接收端都要适应新的发送器、输入功率、时钟相位和信道条件。

传统光模块通常在启动阶段完成自动增益控制、时钟恢复、均衡和链路训练，此后长期维持同一连接。Fast OCS会多次改变收发端组合，原来只做一次的初始化过程可能在任务运行中反复发生。

Linque报告称，当前主流可插拔光链路的训练时间长达毫秒级，并提出采用突发模式接收，将链路锁定目标压缩至数纳秒至数十纳秒。

这会给收发器增加新的评价指标：更换发送端后，多久能够恢复有效数据。光开关决定物理换路时间，收发器决定新链路何时真正可用。

条件二：控制系统要把换路与GPU通信精确同步

Fast OCS需要同时控制旧链路停止、新光路建立和数据重新发送。

光纤中的传播时延约为每米5ns，100米对应约0.5μs。相对于10—15μs的开关动作，不同光纤长度、硬件时钟误差和软件抖动已经会占据可见比例。

控制系统需要记录全网布线长度，补偿不同路径的传播时间，并让GPU通信库、OCS、收发器和电分组网络使用统一时钟。对应的软件和运维工作包括链路长度建档、时钟同步、保护窗口设置、持续校准、异常回退和跨设备遥测。

Fast OCS的控制软件会直接参与任务执行，其作用已经超过传统设备管理系统。

条件三：插入损耗和端口规模要同时可控

硅光OCS获得了更快的切换速度，也增加了插入损耗、串扰和端口扩展的难度。

硅光开关由波导、耦合器、干涉仪和相移器组成。端口数量增加后，光信号需要经过更多器件，插入损耗和串扰也会增加。Linque演讲指出，二维集成光子方案在插入损耗和端口规模方面仍弱于3D MEMS。

损耗提高后，系统可能需要更强的激光器、更高灵敏度的接收器或光放大器。这些补偿措施会增加功耗，占用OCS减少电交换所节省的功耗。

64端口也不能直接对应64颗GPU。每颗GPU可能需要多条链路，系统还要预留冗余端口和故障路径。实际覆盖规模取决于单端口速率、非阻塞能力、链路预算以及多台OCS如何组合。

条件四：OCS只承接可预测的大块通信

OCS适合提前安排的持续大流量，电分组交换机继续处理小包、控制流量、突发查询和异常流量。

OCS建立的是点对点物理光路，没有缓存、QoS、逐包遥测和动态负载均衡能力。All-Reduce、All-Gather及部分专家并行通信适合预先建立光路；变化快、规模小或难以预测的流量继续使用电交换网络。

训练任务通常更容易编排，但任务类型并非唯一判断标准。固定批次、稳定服务组和较大KV数据搬运，也可能形成可预测的推理通信；MoE训练中的Token路由则可能持续变化。

实际网络会采用光电混合结构：OCS承接高带宽、可预测的流量，电交换负责控制、异常和难以提前安排的流量。

验收标准：看GPU恢复通信的总时间

Fast OCS的核心指标是端到端恢复时间，即上一条链路停止后，GPU多久能够在新连接上恢复有效数据。

一次完整换路包括预测下一轮通信、下发连接配置、停止旧链路、完成光开关动作、等待信号传播、重新锁定收发器，以及误码检查和链路恢复。任一环节明显偏慢，都会成为整套系统的瓶颈。

除恢复时间外，还要观察切换期间损失多少有效带宽、预测命中率有多高，以及训练迭代时间、GPU等待时间和任务能耗改善多少。Linque当前披露的是光开关产品参数，完整链路和真实任务数据将决定其系统价值。

04 Fast OCS量产对产业链意味着什么？

产业影响可以归纳为五项。电交换与OCS重新分工，网络中部设备可能减少，GPU端光接口需求提高，收发器增加快速建链能力，客户采购标准落到完整任务成本。

影响一：OCS承接大块通信，电交换保留控制和异常处理

OCS适合高带宽、可预测的流量，电交换机继续提供缓存、QoS、拥塞控制、故障处理和任意数据包转发。

OCP白皮书介绍的MixNet采用类似结构：专家并行通信通过区域光网络传输，数据并行和流水线并行继续使用全局电分组网络。没有被准确预测的流量仍可通过电交换网络传输。

电交换机承担的大流量压力可能下降，但小包、控制和异常处理能力仍然保留。OCS获得的是一部分持续时间较长、能够提前编排的数据流量。

影响二：网络中部设备可能减少，端侧光接口需求提高

OCS替代部分中间交换层后，交换ASIC、板卡、SerDes和中间级光模块可能减少；更多GPU直接接入光网络，又会增加端侧光接口和OCS端口。

动态光路还可以提高端口利用率。固定拓扑需要为多种通信关系长期预留带宽，OCS允许同一组端口在不同时段连接不同对象。

由此形成三类变化：

· 网络中部减少部分交换ASIC、板卡和中间级光模块；

· 网络边缘增加GPU侧可插拔光模块、NPO或CPO接口以及OCS端口；

· 控制层增加时钟同步、链路监测、调度软件和故障回退投入。

光模块总量仍取决于网络拓扑、单GPU端口数和中间交换层减少幅度。

影响三：收发器增加快速建链能力

传统光模块主要比较速率、功耗、距离和误码率，Fast OCS还要比较换路后多久恢复工作。

快速建链可能要求收发器支持突发模式接收、快速自动增益控制、快速时钟恢复和更短的均衡过程。DSP和CDR既要维持稳定连接中的低误码，也要在发送端和输入功率发生变化后迅速重新收敛。

新增价值可能首先落在快速接收芯片、CDR、DSP、驱动和控制方案，以及更低损耗的光学封装。实际收入还取决于单GPU使用数量、客户采购规模、供应份额和产品售价。

影响四：CPO负责端侧功耗，OCS负责网络层级

CPO和Fast OCS分别优化网络两端和网络中部，组合使用可以同时降低端侧电I/O功耗和中间交换功耗。

Linque给出了一种Fast OCS与GPU级CPO结合的功耗情景：在大规模Scale-Up中，每颗GPU对应的网络功耗约为计算功耗的6%。这一数字属于公司提出的架构估算，公开材料尚未披露完整的GPU域规模、拓扑和功耗拆分。

CPO提供高密度、低端侧功耗的光接口；Fast OCS减少这些光信号在网络中经过的电交换层。二者的采用节奏仍取决于端口速率、良率、维护方式和客户架构。

影响五：客户采购标准落到完整任务成本

客户最终比较的是同等GPU数量下的任务完成时间、网络功耗、设备投入和运维成本。

OCP白皮书介绍的ACTINA研究显示，在其OCS-BCube评估中，任务迭代速度最高达到OCS 3D Torus方案的1.84倍；相较两层OCS Fat-Tree，在任务时间相近时，能耗最高降低1.72倍，Token/J最高提高1.75倍。

这些结果来自研究架构，体现了动态拓扑的收益来源：减少GPU等待通信、缓解热点链路并提高端口利用率。它们也说明，系统收益依赖光开关、端侧收发器和控制软件共同设计。

客户采购时需要比较两组变化。一组是GPU等待时间、电交换设备、中间级光模块、网络功耗和长期预留带宽的减少；另一组是OCS、快速收发器、同步系统、软件适配和运维工作的增加。

Linque目前处于产品发布和客户评估阶段。后续的定点、采购、交付、装机和复购数据，将反映Fast OCS能否进入正式进入批量采购阶段。

Fast OCS形成商业价值的前提，是节省的任务时间、功耗和硬件投入高于快速收发、精确控制及新增运维成本。

结论

第一，跨柜Scale-Up重新需要OCS，是因为光纤只解决传输距离，多层电交换仍会增加交换芯片、光模块和O/E/O功耗。 OCS直接在光层建立连接，可以减少部分中间交换层。

第二，Linque的15μs使网络拓扑具备在任务运行期间调整的可能。 RISE64同时提供64端口规模、微秒级切换和客户评估状态，Fast OCS开始具备产品形态。

第三，真正决定系统价值的是端到端恢复时间。 收发器锁定、控制同步、插入损耗、端口规模和流量可预测性需要同时满足。

第四，Fast OCS会重新分配Scale-Up网络中的设备价值。 网络中部的部分交换ASIC和中间级光模块可能减少，GPU端光接口、快速建链收发器、低损耗封装、时钟同步和控制软件的重要性提高。

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