如何理解英偉達提出的Scale-across？

Scale-across這個概念，是英偉達首次正式提出的，它的核心思想是通過跨區域互聯的方式，將分布式的數據中心整合成一個巨型的 AI 超級工廠。這種跨區域擴展不僅僅是算力的簡單疊加，而是將不同地理位置的資源連接起來，形成一個緊密的協作網絡，從而實現資源的全面調度和大規模的協同計算。

主要組成：

1. 相干光模塊（Coherent Optics）：在跨區域互聯中，相干光模塊作為基礎設施的核心部件，通過光信號傳輸提供高帶寬和低延遲的連接。它可以高效地傳輸大規模數據，降低傳統光纖傳輸中的損耗和延遲。

2. 空芯光纖（Hollow Core Fiber）：傳統的光纖通信存在信號衰減問題，空芯光纖則能夠顯著降低這些衰減，提高傳輸效率和延遲表現，尤其適用于長距離、高速光信號傳輸。

3. OCS交換機（Optical Circuit Switches）：作為光通信網絡中的核心交換設備，OCS交換機能夠在不同的計算資源節點之間動態調整帶寬分配和數據路由，提升數據中心間的通信效率和靈活性。

• 光芯片與信號處理算法：相干光模塊中的光芯片需要處理多維度的光信號（如幅度、相位和偏振）。這些芯片的設計和制造工藝是相干光模塊的技術壁壘，國內只有如華工科技等少數公司能夠生產這種復雜的光芯片。

• 算力擴展與調度問題：在傳統數據中心內，算力主要依賴于單點的強大處理能力；而在跨區域擴展的情況下，需要解決如何在不同地域的數據中心之間高效協調、調度算力的問題。這就要求在硬件、網絡協議、資源調度等層面進行優化，確保跨數據中心的資源調配能無縫銜接，避免瓶頸。

1. 超高速、超低延遲的跨數據中心互聯：未來的AI算力不僅僅依賴于單個數據中心的算力，而是依賴于多個數據中心之間的快速數據傳輸與協調。傳統的寬帶光纖和網絡技術很難滿足這種需求，必須采用更為先進的相干光模塊和光通信交換技術來提升通信質量。

2. AI變革的基礎設施：英偉達的黃總提到，巨型AI工廠將成為AI變革的核心基礎設施。Scale-across 模式的推出意味著，未來 AI 算力不僅依賴單個超級計算機或數據中心，而是形成一個跨地域、跨行業的超大規模算力網絡，推動 AI 技術的持續突破。

總結來說，Scale-across是解決當前 AI 算力需求增長、跨區域協作等問題的關鍵技術路線。它通過相干光模塊、空芯光纖和 OCS 光交換機等新一代光通信技術，推動 AI 算力向更大規模、更高效、更低延遲的方向發展。

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