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标题: "一文读懂OCS 全光交换技术"
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随着大语言模型参数突破万亿规模、GPU/TPU集群迈向十万卡级别，芯片间的集体通信时间成为决定集群有效算力利用率的关键因素。传统电交换网络在功耗墙、延迟墙与带宽墙的三重夹击下瓶颈逐步显现，全光交换技术OCS（Optical Circuit Switch）凭借其低时延、低功耗、速率透明与拓扑动态重构等根本性优势，正从理论探索走向大规模商用部署，成为AI数据中心内部互连的关键革新力量。

一、什么是OCS？

OCS是一种无需光电/电光转换的技术，通过在输入与输出光纤端口之间直接建立光学路径来实现信号交换，其关键特点在于速率/协议透明性——不涉及光电转换和封包解析，对波长、调制格式、波特率完全透明，现有OCS硬件可以支持从400G到800G乃至未来1.6T、3.2T的平滑演进。

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OCS核心工作机制

OCS采用控制平面与数据平面完全分离的架构，核心工作流程分为四个环节：

1. 连接建立：

SDN控制器通过带外通道接收AI集群调度系统的通信请求，建立光路并锁定相应的输入/输出端口资源。

2. 光域交换：

输入光信号进入光交换矩阵，矩阵内部光开关器件将光信号重定向至指定的输出端口，完成物理路径交换。

3. 全透明传输：

光信号在已建立的专用光路上以全光形态直通传输，对上层业务的传输速率、通信协议、光调制格式全透明，业务带宽迭代无需改动底层交换硬件，可平滑扩容升级。

4. 连接释放：

通信任务结束后，SDN 控制器下发拆链指令，释放占用的交换端口与光路资源并归还系统资源池，供后续连接复用。

二、OCS与传统电交换有什么区别？

与传统电交换（EPS）不同，OCS无需将光信号转换为电信号进行处理，而是通过微机电系统、液晶、光束偏转等光学元件，直接在光纤端口之间建立端到端的全光通路，这就如同自动化铁路调车场——直接切换轨道，让数据以光速直达目的地。

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/o5O9IQVnBqQxDTrPtF5sDGjnrS3zjg6qoiaowYu0mle5WuMS9FhczQUdgKNc6LniaUCPr5Vt2G2xnicwNBB10FyeJFGTjmCeqJOb06YUlNwnfw/640?wx_fmt=png&from=appmsg)

三、OCS具有哪些关键优势？

OCS五大核心优势

超低时延：采用全光光路直达交换模式，省去电层转发与处理环节，可大幅降低数据传输时延。传统电交换机在Spine层逐包解析、缓存排队，单跳延迟为2-5微秒，整网7-9跳后尾延迟可达百微秒量级；OCS技术方案中，单跳延迟可降至100纳秒以下。

超大带宽：OCS支持从400G到未来1.6T、3.2T的平滑速率演进，不依赖固定速率，可充分利用光纤的全部容量，实现更高的数据吞吐量，满足算力中心不断增长的带宽需求。

超低功耗：无需光电转换，能够显著降低功耗，数据中心采用OCS可实现显著的节能效果。以单台OCS交换机为例，其功耗仅100瓦，与传统交换机的3000瓦相比，耗电量大幅减少约95%。

高扩展性：OCS 具备天然高可扩展特性，光层交换架构不受电交换芯片端口密度与转发容量的物理约束，设备端口规模可实现 256→512→1024 平滑快速迭代；同时交换容量与光信号速率解耦，聚合吞吐量可随端口线性提升，无需重构网络架构即可适配数据中心横向扩容、纵向超节点扩展及跨域互联的动态增长需求，是万卡级乃至十万卡级 AI 算力集群的理想组网底座。

工艺兼容性强：突破传统电交换对先进芯片制造工艺的高度依赖，降低硬件迭代成本与技术壁垒。由于OCS速率透明，从800G升级到1.6T乃至未来的3.2T时，OCS硬件本身无需更换，只需更换两端的光模块即可，谷歌将此称之为“面向未来的投资”（Future-proofing）。

四、OCS技术路线如何？

目前， OCS 形成MEMS、液晶、压电、硅光波导四大主流技术路线，各路线在端口规模、插入损耗、切换速度、成熟度上差异显著，未来将呈现多路线并行演进格局，成本、性能与技术落地难度成为厂商选型核心考量。

MEMS微机电系统通过在硅晶圆上蚀刻微型反射镜阵列（典型尺寸约1mm），利用静电或磁致动器驱动微镜倾斜（±2°~±10°），精确改变输入光束传播方向，并将其路由至指定的输出端口。MEMS方案能够实现高精度的光路控制，并且具有较高的可靠性和稳定性，能够满足数据中心对高速稳定数据传输的需求,其凭借成熟度高、插损低（约1.5–3dB）、切换速度快（约25ms）、端口规格扩展性强（可达300×300甚至更高）等核心优势，成为目前主流方案，市场占比超70%,谷歌、Lumentum和国内的华为、光迅科技等均是该路线的代表性厂商。谷歌核心采用的MEMS微镜方案光路切换延迟仅10-100纳秒，较电交换降低90%以上，功耗减少40%。

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3D MEMS光交换示意图

压电陶瓷基于压电效应，通过电子信号控制压电陶瓷位移与偏转角，实现光纤精确对准，此方案光信号从输入准直器阵列端口输入，通过自由空间传输到输出阵列，无需其他光学系统反射折射，因此具有较低的损耗。数字液晶（digital liquid-crystal，DLC）是利用外部电场改变液晶材料的折射率，从而改变光的偏振态和相位，实现光路切换，其端口规模可达300×300以上，但切换速度较慢（约100ms），插损中等（约4dB）。硅光波导是基于硅基光子集成技术，切换速度最快，可达纳秒级，但端口规模偏小（仅 32/64 端口）、插入损耗高达 9dB，成熟度不足2年，仍处于技术攻坚阶段。

五、OCS适用场景主要有哪些？

OCS虽具备多重优势，但目前仍无法单一替代传统电交换机（EPS）。受器件原理限制， OCS 虽具备全协议透明传输优势，但动态组播、报文复制能力薄弱，难以适配小包突发与灵活多播业务，因此数据中心/AI 算力互联普遍采用OCS 与 EPS 混合组网、优势互补的部署模式。

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六、OCS产业生态与应用发展如何？

随着相关研究与应用实践的逐步推进，OCS产业已形成巨头引领、联盟共建、标准先行的生态格局，加速技术从单点验证走向规模化商用。

（一）产业动态

全球科技巨头牵头组建产业联盟，推动 OCS 技术标准化与生态共建。开放计算项目基金会（OCP）成立OCS子项目，由谷歌、英伟达、微软等企业主导，聚焦三大核心工作：制定 OCS 软硬件开放规范、搭建 SDN 集成层与数据模型、统一设备检测监控协议，推动开放式光交换技术协同发展。

开放数据中心委员会（ODCC）组建OCS焦点组，由中国信息通信研究院牵头，联合腾讯、壁仞、华为、中兴、光迅、浪潮、三石园、远图等单位共同发起，旨在推进光交换关键技术与产品迭代、制定行业统一技术标准与规范、加速OCS在算力中心及算力网络领域的落地应用，构建开放协同的全光交换新生态。

（二）应用案例

在产业应用方面，谷歌、英伟达作为 OCS 技术落地标杆企业，已将全光交换深度融入AI 集群架构迭代。

谷歌：OCS的开创者与规模化验证者

谷歌2015年发表 Jupiter 网络架构论文，提出引入 MEMS 光交换思路，2017 年 OFC大会正式披露 3D MEMS 架构OCS完整技术方案，明确采用三维微镜阵列实现无阻塞全光端口切换。2022 年，谷歌正式发布Apollo 项目，将基于 3D MEMS的OCS 全光交换大规模引入 Jupiter 数据中心网络架构，实现了数据中心网络从分层电交换向光层动态可重构直连组网的根本性架构迁移。伴随谷歌算力架构持续迭代，Apollo项目已全面落地TPU v4、v5e、v6（Trillium）以及代号Ironwood的TPU v7/v8 多代产品线；OCS 全光交换已逐步成为谷歌万卡级 TPU 超算集群跨 Cube、超节点与 Pod 间统一互联的核心技术基石，支撑万卡级AI超算高带宽、低时延、可重构互联需求；集群规模从数千卡向万卡级突破，带宽升级至1.6Tbps。实际部署中，OCS硬件与光纤组件成本仅占超算系统总成本的5%，功耗占比不足3%。

英伟达：以Dragonfly架构重构下一代AI网络

英伟达则是OCS的另一大力推者与前瞻布局者，但目前的实际落地仍以战略规划与生态投资为主。英伟达将在2028年的Feynman下一代产品中正式引入Dragonfly（蜻蜓）拓扑与OCS光交换相结合的全新网络架构，该架构遵循“柜内CPO+柜间OCS”的分层思路：大模型训练内部分采用低功耗CPO光互连，不同区域间的“Scale-Across”广域互联则引入OCS层，旨在替代传统多层Fat-Tree带来的高昂成本与带宽收敛壁垒。据预测， Dragonfly + OCS方案可在同等吞吐量下将每节点网络成本降低约40%甚至更多，并将最大网络跳数从传统架构的5跳压缩至3跳以内。为了加速相关技术落地，英伟达已向Lumentum和Coherent分别投资20亿美元，以锁定OCS整机及MEMS核心器件供应链。

结语

整体来看，OCS正在从谷歌的“独家技术”走向全行业AI基础设施的架构核心。微软、Meta、甲骨文等科技巨头正积极推进OCS技术的规模化部署，国内阿里、华为等厂商也在加快开展OCS的测试、研发和应用。同时，OCS的应用场景也已从谷歌TPU集群扩展至Scale-Up（纵向扩展）、Scale-Out（横向扩展）和Scale-Across（跨数据中心扩展）三大算力集群场景，实现全场景渗透。

当AI算力集群从千卡迈向万卡乃至十万卡规模，传统的电交换网络已逼近物理极限。OCS以其低时延、低功耗、速率无关和软件定义拓扑的特性，正从一项可选技术演变为下一代AI基础设施的必选项。在政策、技术与产业巨头的多重推动下，OCS的规模化商用时代已经到来。

作者

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李   超 lichao22@ieisystem.com

何学娟 hexuejuan@caict.ac.cn

孙   聪 suncong@caict.ac.cn

审核

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王少鹏 wangshaopeng@caict.ac.cn

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