TPU集群利好光模塊？谷歌論文里好像不是這么寫的

受各類難以考證的“小作文”、市場情緒推動、以及賣方分析師的觀點影響，11月26日光模塊行業普遍大漲，邏輯也很簡單：谷歌的成功也是靠堆算力，光模塊就是谷歌英偉達之戰的鏟子股，不管誰當縣長，光模塊都是縣長夫人。

然而，事實真的是這樣嗎？對于更加專業的投資者來說，面對行業中出現的新變化，選擇更加嚴謹和理性一些，或許更為妥當。

谷歌的兩篇重磅論文

關于谷歌TPU集群的架構，谷歌曾發表過兩篇重磅論文：

第一篇是在SIGCOMM 2022上發表的論文《Jupiter Evolving: Transforming Google's Datacenter Network via Optical Circuit Switches and Software-Defined Networking》，這是谷歌官方首次大規模公開其數據中心網絡架構演進細節的論文，主要講述了谷歌TPU集群的設計理念；

第二篇是2023年在ISCA上發表的論文《TPUv4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings》，詳細披露了TPU v4的互聯架構，主要講述了TPU v4集群如何通過OCS構建3D Torus拓撲架構。

估值之家作為一家財經媒體，本身是中立的，并不指向明確的觀點和結論，因此估值之家只負責提出一些疑問，具體的結論需要由讀者自己思考后給出。

在估值之家仔細閱讀完上述兩篇文論后，有一個比較困惑的點是：如果真的按“小作文”所說，TPU集群是利好光模塊的，這似乎與谷歌設計TPU集群架構的理念是背道而馳的？

在正文論述前，需要特別指出：自己發表的論文，相比于產業專家、賣方分析師、“小作文”等渠道，未必具有更高的權威性，因為谷歌現在已經進化到基于Ironwood的TPU v7集群，其最新架構并未公開，部分“小作文”也有可能是已經在非公開渠道了解到TPU v7的最新架構后，才發布出來的。

另外，還需要指出的是，不能小看谷歌在通信領域的技術實力和產業地位，谷歌所采用的技術方案未必就不如英偉達收購Mellanox后的技術差，甚至更優。

谷歌TPU集群 vs 英偉達GPU集群

在芯片層面，作為ASIC的Ironwood和作為GPU的GB200，前者應用范圍較窄、后者應用范圍更廣，但在AI大模型中的用途相似，不再過多敘述。

谷歌TPU集群顯著有別于英偉達GPU集群的差異是：谷歌引入了基于MEMS的OCS光交換機，創新性的采用了3D Torus拓撲架構，這顯著有別于英偉達的Clos拓撲架構。

更具體地說，在Scale Out層面，英偉達的Clos拓撲是脊（Spine）、葉（Block）、機架（Machine Racks）三層架構，三層架構之間時刻發生著海量的光電轉化，而這非常依賴基于博通Tomahawk系列芯片的EPS電交換機，以及A股上市公司的光模塊。

圖片說明：英偉達GPU集群架構，數據來源于谷歌論文

谷歌在論文中指出，Clos拓撲的缺點在于：隨著每隔2~3年算力和傳輸的大幅提高（如200G到800G到1.6T），除了要換新的芯片以外（如H100到BlackWell再到Rubin），還需要更換EPS電交換機、光模塊等，這使得資本開支非常龐大。此外，谷歌還指出，EPS電交換機需要進行大量的光-電-光轉換，隨著速率提升，功耗和散熱成本急劇上升。

針對Clos拓撲結構的缺點，谷歌移除了Clos拓撲架構中的脊，并引入OCS光交換機，在谷歌3D Torus拓撲架構中，沒有光電轉換，純物理光路反射，OCS不關心光信號里跑的是40G、100G還是800G，OCS只負責反射光，不負責光轉換電、或電轉換光，這意味著未來算力升級時，OCS是不需要更換的。

換句話說，OCS的壽命比EPS電交換機長的多。

圖片說明：谷歌TPU集群架構，數據來源于谷歌論文

谷歌TPU集群中光模塊用量真的會增加嗎？

關于谷歌TPU架構的內容、優缺點等還有很多，不再詳細論述。關于光模塊的部分，上面的內容已經足夠提出關于“TPU集群增加光模塊用量”的質疑了。

在英偉達GPU集中，兩個機架A和B之間進行通信，A出口需要一次電轉光、Spine入口需要一次光轉電、Spine出口需要一次電轉光、B入口需要一次光轉電。

在谷歌TPU集群中，兩個機架A和B之間進行通信，A出口需要一次電轉光、光被OCS的MEMS鏡面反射到B的入口，B入口需要一次光轉電。

顯然相比于英偉達GPU集群方案，谷歌的TPU集群方案中，光電轉換的次數減少了，而光模塊的作用正是光電轉換，那為什么還要增加光模塊的用量呢？

最后，或許限于認知所限，上述關于“TPU集群增加光模塊用量”的質疑在邏輯上還有待商榷，但谷歌在論文《Jupiter Evolving: Transforming Google's Datacenter Network via Optical Circuit Switches and Software-Defined Networking》的開頭摘要中，明確指出了“30% reduction in CAPEX”，或許還是值得重視的。