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隨著谷歌Gemini 3 Pro的火爆出圈,關于TPU集群中光模塊的用量,引起了市場的廣泛討論,當前市場的共識主要由“小作文”引導,例如在下圖中,某券商的通信團隊直接指出,在TPU v7集群中,TPU與1.6T光模塊的配比為1:4.5,這一結論在市場中廣泛流傳。
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圖片說明:某券商認為TPU與光模塊配比為1:4.5,數據來源于某券商通信團隊
此外,還有大量無法考證出處的“小作文”也在廣泛流傳,例如某券商組織的專家調研,專家明確指出,在TPU v7集群中,TPU與光模塊的配比為1:3,這一結論在市場中同樣廣為流傳。
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圖片說明:某專家認為TPU與光模塊配比為1:3,數據來源于某券商組織的專家調研紀要
TPU與光模塊的配比到底是1:4.5、還是1:3呢?當你問出這個問題的時候,你就已經輸了,真相其實并不重要,重要的是,能否形成TPU集群利好光模塊的共識。
真相是值得探究的
估值之家作為一家愿意靜下心來、耐著性子去探究真相的研究機構,強烈建議專業投資者閱讀谷歌自己發表的關于TPU架構的公開論文,至于市場關心的內容,論文里全部都有答案,盡管這些論文讀起來確實不如“小作文”那么輕松愉快,例如《AI Accelerators for Large Language Model In ference: Architecture Analysis and Scaling Strategies》、《Ironwood: The first Google TPU for the age of inference》、以及Semianalysis發表的《TPUv7: Google Takes a Swing at the King》等等。
下圖是Semianalysis實拍的一個TPU v7機架,可以數一下圖中藍色的PCIe線纜,一共64個,對應的就是64塊TPU芯片。
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圖片說明:TPU v7機架實拍圖,數據來源于Semianalysis
上圖中的64個TPU,按照谷歌的排布,可以分為8個內部TPU(下圖橙色)、8個角TPU(下圖粉紅色)、24個面TPU(下圖綠色)、24個邊緣TPU(下圖紫色)。其中:8個內部TPU合計搭載32條銅纜、0個光模塊;8個角TPU合計搭載8條銅纜、24個光模塊;24個面TPU合計搭載72條銅纜、24個光模塊;24個邊緣TPU合計搭載48條銅纜、48個光模塊。
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圖片說明:TPU v7機架結構示意圖,數據來源于Semianalysis
因此,在一個TPU v7機架內部中,合計使用了80條銅纜和96個光模塊,機架內部TPU與光模塊的比例是1:1.5。
現在把TPU v7從機架擴展到Scale out集群,谷歌在論文《TPUv4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings》中明確指出,一個標準的TPU v4集群包含64個機架,合計4096塊TPU和6144條光纖,而谷歌為了匹配3D Torus拓撲結構的數學整潔性,通常配置為使用128個端口,對應48個OCS。(注:TPU v7中OCS的數量沒有發生變化)
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圖片說明:OCS和TPU的數量關系,數據來源于谷歌論文
OCS的創新性引入,是谷歌TPU集群區別于英偉達GPU集群的最大差異。OCS沒有光電轉換作用,只有物理光路反射作用,OCS不關心光信號里跑的是400G、800G還是1.6T,OCS只負責反射光,不負責光轉換電、或電轉換光。
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圖片說明:OCS中不發生光電轉換,數據來源于谷歌論文
換句話說,在谷歌的Scale out機架互聯層面,由于OCS并不發生光電轉換,從而也就不需要配套光模塊。因此無論TPU v7集群規模有多大,TPU與光模塊的比例都是1:1.5,相比于英偉達的GB200、GB300以及Rubin集群,光模塊的用量大幅度減少了。(因為英偉達在Scale out互聯方案中采用電交換機,光模塊數量與電交換機成正比)
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圖片說明:一個典型的TPU機架互聯示意圖,數據來源于Semianalysis
另外需要特別指出的是,盡管OCS不產生光電轉化,但谷歌為了實現光纖的雙向傳輸,谷歌在OCS中使用了定制光模塊(翻譯為光環形器可能更貼切),但這種定制光模塊與傳統意義上的以光電轉換為主要功能的光模塊,有相似的地方,但不是同一個東西,并沒有光電轉換作用。
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圖片說明:谷歌定制光模塊示意圖,數據來源于谷歌論文
為什么市場更愿意相信小作文而不是真相?
為什么市場更愿意相信“小作文”,而不是官方渠道的內容?其實不僅僅光模塊是這樣,在其他行業也是屢見不鮮,盡管在其他股票市場,也經常出現諸如內幕消息之類的“小作文”,但論“小作文”對市場的影響程度,A股排第一,怕是沒有其他市場敢說第二。
A股市場之所以“小作文”泛濫,或許既有利益相關方因素、信息不對稱因素、也有歷史遺留因素,量化基金捕捉關鍵詞的能力與賺錢效應或許也進一步增加了“小作文“的受眾群體。然而,歸根結底,人們更相信自己愿意相信的東西,很多時候真相和邏輯并不太重要。
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