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17c免费版入口

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2026-04-21 [查看全文]
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人工智能训练与推理所产生的“东西向流量”——即服务器集群内部海量数据的交换——已成为制约算力效率和能耗表现的核心因素。与传统的“南北向”外部数据传输不同，AI工作负载要求GPU等计算单元之间进行密集、高速的通信，而电互连在带宽和功耗上的局限性日益凸显。

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异构集成的核心挑战

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随着人工智能模型规模呈指数级增长，数据中心内部的数据洪流正对传统电互连技术构成前所未有的压力。业界专家指出，解决这一瓶颈的关键，可能在于将光信号引入芯片内部。

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人工智能训练与推理所产生的“东西向流量”——即服务器集群内部海量数据的交换——已成为制约算力效率和能耗表现的核心因素。与传统的“南北向”外部数据传输不同，AI工作负载要求GPU等计算单元之间进行密集、高速的通信，而电互连在带宽和功耗上的局限性日益凸显。

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“领先的高性能计算芯片，可能将高达一半的总功耗耗费在数据传输上。”一家被AMD收购的硅光子初创公司Enosemi在其研究报告中指出。这一数据揭示了当前数据中心能效提升所面临的深层挑战。

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