人工智能数据中心对可扩展互连的迫切需求，正推动基于微机电系统（MEMS）的光电路交换技术（OCS）迎来关键突破。
OCS 光电路交换是怎么工作的呢？
在OCS系统里，光信号从一个端口进来，碰到一个布满微型反射镜的“矩阵”。这些镜子特别灵活，能快速调整角度，把进来的光信号精准地“弹”到指定的输出端口上。
这样就建立了一条点对点的光路通道。最大的好处是，数据全程都在光路上跑，完全不用转成电信号。 这就直接打通了端到端的连接，把传输延迟压到了最低。
以Lumentum的R300交换机为例，对比传统以太网交换机性能：
为什么AI数据中心这么需要OCS呢？主要是传统架构撑不住了。
像常用的Clos或Fat-Tree架构，靠的是好几层电交换机（通常2-3层）把GPU或TPU这些计算单元连起来。问题在于，规模越大，耗电和成本就涨得越吓人，几乎是成倍往上翻。OCS提供了一个新思路：用它直接替换掉最顶层、最核心也最耗电的那部分“主干”电交换机。 这样一来，整个互连架构就简化成了单层的光连接。
Clos 架构中排列的电气开关层
谷歌的实际应用已经看到了明显好处：他们的TPU集群互连功耗直接降了40%！而且，光路可以灵活调整，万一哪个机架出问题，数据能自动绕开走别的光路，可靠性也提高了。
还有个面向未来的大优势：OCS是“协议透明”的。 简单说，它不挑食，现在400G、800G的链路能用，未来升级到1.6T，也不用换硬件本身，直接兼容。
不过，想实现这个突破，还有很多问题需要解决！
像Lumentum的R300交换机，里面有几万面小镜子，每一个都得精确控制到微米级别，对准不能差。光信号每穿过一个输入或输出端口都会有损耗（一开始大概1.5dB，标称3dB），一来一回就是6dB的损耗，这对信号能传多远影响很大。另外，镜子反射时产生的杂散光（背向反射）必须压得非常非常低（大概60dB的量级），才能不干扰其他信号，这对镜子的表面精度要求简直苛刻。
同时，为了在有限空间里塞下更多连接（提升端口密度），大家想到了用双向光模块（一个端口当两个用）。这招确实让端口数翻倍了，但也得用定制的、非标准的光收发器。更头疼的是，控制整个系统的软件复杂度一下子激增，因为得时刻盯着，防止两条方向相反的光在同一路径上“撞车”（冲突检测）。
那些小镜子的活动关节（铰链）得超级耐用，要能承受住天文数字般的开关次数（比如10¹⁵次，相当于连续工作20年不停）。温度变化会让镜子位置漂移，导致光路不准，所以还得有实时监测和补偿的闭环系统。目前，能把MEMS做到电信级高可靠性的厂商很少，像有些厂商在波长选择开关上有十几万台设备的部署经验。但要把同样的可靠性和精度搬到数据中心用的OCS产品上，并且能大规模量产保证良率，这还是个挑战。
接下来，光电路交换技术会怎么发展呢？
首先，混合架构成为必然选择，指望OCS包打天下不现实。比较可行的方案是让它处理AI训练里那种持续不断的、大块的数据流（比如AllReduce通信），而把零碎的小数据包交给传统的以太网电交换机去处理。这就要求背后的控制系统非常智能，能动态感知流量类型并灵活调度。
如数据中心中的光电路开关（蓝框）
现在一个端口通常只处理一路光。未来技术会实现在一个端口内，对多个不同波长的光信号分别进行调度（就像把一条大路分成多条车道），这样频谱利用效率会大幅提升。
最后， 把OCS和“共封装光学”（CPO）技术结合起来，能省掉可插拔光模块，进一步减少信号损耗。另外，利用AI去分析那些控制镜子偏转的数据，可以提前预测可能出现的故障，让整个系统运行得更稳当。
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