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    3nm的1.6T DSP發(fā)布,Credo如何破解AI集群“運力”瓶頸?

    本文作者: 楊依婷   2025-11-17 13:23
    導語:被稱為“運力”的命題,正在成為決定AI計算效率的下一個戰(zhàn)場。

    作者|楊依婷

    編輯|包永剛

    當全球科技巨頭在AI算力競賽中投入數(shù)千億美元之際,一個新的瓶頸正悄然浮現(xiàn)——數(shù)據(jù)如何在龐大的AI計算集群中高效流動?

    這個被稱為“運力”的命題,正在成為決定AI計算效率的下一個戰(zhàn)場。

    “在AI智算網(wǎng)絡中,不只需要算力,還要關注運力。”Credo公司在9月9日的深圳發(fā)布會上明確提出了這一判斷,“運力的基礎就是高速互聯(lián)——這種互聯(lián)貫穿從芯片內部到服務器之間、再到數(shù)據(jù)中心互聯(lián)的每一個層面。”

    換言之,解決互聯(lián)問題,就是解決運力問題。

    算力再強,如果數(shù)據(jù)傳輸跟不上,也難以真正釋放AI系統(tǒng)的潛能。

    也正是在這一判斷下,Credo推出了其新一代旗艦產品——基于臺積電3nm工藝的Bluebird系列1.6T DSP。

    這款產品的推出,代表著Credo在高速光互聯(lián)領域的又一次技術跨越,也為應對AI算力集群的“運力”瓶頸,提供了一個兼具前瞻性與落地可行性的關鍵方案。

    與以往產品相比,Bluebird系列的設計目標明顯更具挑戰(zhàn):在突破1.6T帶寬的同時,實現(xiàn)“超低功耗”與“超低延遲”的協(xié)同優(yōu)化。這意味著它不只是性能的躍升,更是面向AI時代網(wǎng)絡架構需求的一次結構性革新。

    Credo光DSP產品營銷副總裁Chris Collins在會上指出,AI數(shù)據(jù)中心的光互聯(lián)需求正迎來爆發(fā)期,根據(jù)其調研,“至少有11家公司每年在AI數(shù)據(jù)中心領域投入超過50億美元,部分公司甚至超過1000億美元,其中約16%用于網(wǎng)絡建設。這對于以太網(wǎng)與光互聯(lián)行業(yè)而言,是一個前所未有的增長窗口。”

    他進一步分析了智算網(wǎng)絡對互聯(lián)有著巨大需求的原因——AI網(wǎng)絡與通用計算網(wǎng)絡的差異:“雖然兩者都存在一個帶交換機的以太網(wǎng),但在AI網(wǎng)絡中,還存在一個完全獨立的后端網(wǎng)絡,用于將所有GPU互聯(lián),形成一個更大的GPU來做大模型的訓練。”正因為如此,AI網(wǎng)絡所需的光收發(fā)器數(shù)量,至少是通用計算網(wǎng)絡的兩倍多,甚至接近十倍。

    這種結構性的變化,使得高速互聯(lián)技術從過去的“配套設施”升級為AI計算的“核心基礎設施”,正是在這個技術轉折點上,Credo將其17年在高速連接領域的技術積累,全面押注于解決AI時代的“運力”挑戰(zhàn)。

    一、Bluebird 1.6T DSP:更快、更聰明、更節(jié)能

    當光模塊加速邁向1.6T時代,挑戰(zhàn)早已超越“更快”本身。

    “今天大家都在談論1.6T光模塊,但這不僅僅意味著速率更高。”Chris Collins說,“在一秒鐘內,有1.6萬億個0與1通過DSP傳輸,真正的挑戰(zhàn)在于——如何確保每一個比特都被正確且高效地接收。”

    3nm的1.6T DSP發(fā)布,Credo如何破解AI集群“運力”瓶頸?

    這意味著,在AI訓練和推理場景中,信號完整性與能效的平衡已成為高速光互聯(lián)的核心命題。

    為應對這一挑戰(zhàn),Bluebird DSP采用了臺積電3nm CMOS工藝,并在設計中延續(xù)了Credo一貫的“定制化優(yōu)化”設計理念——工程團隊在標準設計單元(cell)基礎上,開發(fā)定制的芯片設計單元和時序結構,而非依賴通用標準單元,從而在不犧牲性能的前提下,將功耗優(yōu)化至最佳水平。

    配置方面,Bluebird提供4×224 Gbps和8×224 Gbps PAM4兩種版本,既能滿足800 G高密度互聯(lián)需求,也可支撐1.6T光模塊的更高帶寬場景。同時,Credo同步推出了全功能DSP版本與線性接收光模組(LRO)版本,以適配不同規(guī)模和架構的AI數(shù)據(jù)中心部署,包括scale-up與scale-out等多樣化網(wǎng)絡形態(tài)。

    針對AI集群中GPU間通信的高延遲瓶頸,Bluebird將往返單向時延壓縮至<40 ns,顯著提升大語言模型(LLM)訓練與推理階段的通信效率。

    Bluebird不僅關注性能指標,也在系統(tǒng)層面做了深度優(yōu)化,其內置的全鏈路遙測功能,可實時監(jiān)控與診斷信號狀態(tài),從而提升系統(tǒng)可靠性與在線時長。這些功能同樣適用于故障隔離、調試與量產測試等階段,幫助用戶提升部署與維護效率。

    此外,Bluebird DSP在電口與光口兩端均配置了可調式性能優(yōu)化功能套件,用戶可根據(jù)不同應用場景靈活啟用或關閉特定模塊,以在光器件選型、系統(tǒng)集成及主機ASIC互操作性測試中獲得最佳匹配效果。

    憑借定制化架構與工藝優(yōu)化,Bluebird 1.6T全DSP光模塊功耗低于25W;若采用Credo的線性接收光模組(LRO)方案,功耗可進一步降至低于20W,甚至接近現(xiàn)有800G光模塊的能耗水平。

    由此,Bluebird真正實現(xiàn)了“更快、更聰明、更節(jié)能”的設計初衷——以1.6T速率突破帶寬極限,以智能架構優(yōu)化信號完整性與鏈路管理,并以極致能效重塑AI光互聯(lián)的新平衡。

    二、不止于DSP:構建“運力網(wǎng)絡”的產品矩陣

    在Credo的戰(zhàn)略版圖中,1.6T DSP只是“運力網(wǎng)絡”的一個關鍵節(jié)點,真正的目標,是構建一條貫穿芯片、模塊與系統(tǒng)的全棧高速互聯(lián)鏈——從AEC、PCIe到SerDes IP,Credo正在用十余年的積累,重塑AI數(shù)據(jù)中心的“互聯(lián)底座”。

    3nm的1.6T DSP發(fā)布,Credo如何破解AI集群“運力”瓶頸?

    早在AI算力爆發(fā)之前,Credo就已著手探索“高帶寬、低功耗”的互聯(lián)形式,其在七八年前推出的AEC(Active Electrical Cable)產品,通過內置自研的Retimer與Gearbox芯片,可替代傳統(tǒng)高功耗光模塊,在保持信號完整性的同時實現(xiàn)最長7米的機柜內或跨機柜互聯(lián)。

    3nm的1.6T DSP發(fā)布,Credo如何破解AI集群“運力”瓶頸?

    憑借出色的功耗控制與穩(wěn)定性,AEC迅速在AI服務器中獲得廣泛應用,Credo銷售副總裁楊學賢(Simon Yang)指出:“AEC的應用正在從機架內延伸至跨機架連接。客戶之所以選擇它,是因為它在功耗、可靠性和成本上的綜合優(yōu)勢。”

    他表示:“我以前從未想過銅纜能替代光纖,但現(xiàn)在這正在發(fā)生。”

    這一趨勢讓AEC成功占據(jù)了AI網(wǎng)絡“短距互聯(lián)”的關鍵生態(tài)位,也為Credo的系統(tǒng)化布局打下基礎。

    在短距互聯(lián)之外,Credo同樣在服務器內部總線和集群互聯(lián)層面發(fā)力。

    基于AEC技術積累,公司推出了PCIe AEC產品線,以滿足AI服務器中Scale-up場景下GPU與CPU、GPU與GPU之間的高速互聯(lián)需求。

    更值得關注的是,Credo已滿足PCIe Gen 6標準的產品 – Toucan retimer以及Toucan AEC。Simon介紹,該產品基于7nm工藝與自研SerDes技術,支持更高信號速率,并通過工具PILOT實現(xiàn)鏈路狀態(tài)可視化,讓客戶能夠實時監(jiān)測、分析乃至預測鏈路性能變化。

    這意味著,Credo不僅在做“物理連接”,更在構建智能可管理的運力鏈路。

    而貫穿上述所有硬件產品與工具的,是Credo更為底層的技術根基——自主開發(fā)的硅知識產權(IP),“Credo的創(chuàng)新始于SerDes。它既可以作為獨立IP授權,也能集成到芯片,再進一步擴展到系統(tǒng)級方案。”

    從IP到芯片,再到系統(tǒng),這種“垂直貫通”的創(chuàng)新體系,使Credo能夠在AI時代實現(xiàn)從底層信號處理到系統(tǒng)互聯(lián)的全棧優(yōu)化,這不僅讓公司產品具備一致的技術邏輯,也讓其在多層網(wǎng)絡架構中保持高兼容性與高能效。

    隨著AI模型規(guī)模不斷擴大、GPU集群愈發(fā)密集,‘運力’將與算力并列,成為AI基礎設施的新核心指標。

    在AI高速互聯(lián)的時代拐點上,Credo正以從SerDes IP到系統(tǒng)產品的全棧創(chuàng)新,構建AI“運力網(wǎng)絡”的新標準——讓數(shù)據(jù)流動的效率,真正匹配算力的爆發(fā)。

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