算力集群扩张推动共封装交换机液冷技术突破

AI资讯 2026-09-07 05:33

当AI集群规模向十万卡级别迈进,传统机架间布线带来的信号损耗与能耗浪费已成为制约算力效率的瓶颈。业界正加速推进共封装光学技术,将光引擎与交换芯片置于同一基板以减少传输距离。与此同时,该紧凑结构带来的热量集中问题必须依赖微型液冷通道化解。目前头部通信设备商已完成原理样机验证,预计明年将进入规模化商用阶段。此项技术突破将大幅降低数据中心内部互联成本,为万卡级训练集群的普及扫清工程障碍。

关键要点

  • 共封装光学技术将光引擎与交换芯片集成以突破带宽瓶颈
  • 微型液冷通道同步解决紧凑架构带来的高热密度难题
  • 明年有望进入规模化商用阶段大幅降低集群互联成本

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