谷歌洞察：繪製光交換下一前沿藍圖

在本文中，谷歌探討了面向下一代光電路交換機（OCS）的器件技術，重點聚焦資料中心網路與機器學習超級計算機。諸如插入損耗、串擾、埠數量、重構時間以及偏振敏感性等關鍵器件引數，將直接決定系統級效能與可靠性。

引言

大規模系統依賴網路，通過交換結構將資訊從源端傳輸到目的端。如今，多數超大規模資料網路以電子分組交換機（EPS）為核心，並採用固定的 Clos 拓撲結構。儘管這類網路能夠支援任意通訊模式，但在成本、時延與可重構性等關鍵系統指標上，並不具備理想的可擴充套件性。

正因這些眾所周知的擴充套件瓶頸，早期研究開始探索光電路交換機：通過動態重塑網路拓撲，使其更貼合實際通訊模式。隨著研究不斷成熟，OCS 已在大規模資料中心網路與機器學習系統中實現真實部署。光交換也因此成為構建高效能、具成本優勢且可重構網路的重要基礎能力。本文將回顧商用 OCS 的現狀，並梳理可能定義下一代光交換的器件技術方向。

背景

電子分組交換機會在共享儲存器中對資料包進行排隊，並依據包頭資訊做出本地路由決策，將資料包轉發到對應輸出埠。端到端連線通常由經過多個交換機的多跳路徑構成。由於路由決策以“逐包”為單位，即便來自同一源、發往同一目的地的資料包，也可能經歷不同的傳輸時延——這對需要嚴格同步的機器學習負載尤為不利。

光電路交換機則採用不同路徑。它在輸入埠與輸出埠之間建立一條端到端的光“電路”。資料在通過交換機時保持在光域中傳輸，包的轉發基於預先配置好的路徑，而不是逐包讀取包頭並進行本地路由決策。因此，所有資料包會沿同一條光路傳播並經歷相同的時延——這對高度同步的訓練任務非常理想。

許多 OCS 設計還具有較強的“速率不敏感”特性，使同一臺交換機能夠跨越不同代際、不同資料速率的光收發器繼續使用。這種簡化也伴隨代價：光交換通常需要集中式控制。在大規模部署中，構建控制平面的工程投入，往往不亞於甚至超過 OCS 硬體本身。

未來光交換器件技術

谷歌指出，面向商用與研究型 OCS 平臺存在多條器件技術路線。實際系統表現取決於交換是在空間域實現還是在波長域實現，以及器件架構是三維自由空間結構還是二維平面結構。

目前尚不存在一種在所有應用場景、所有效能指標上都同時最優的交換器件技術。對於當下的大規模部署而言，光交換機往往圍繞三項現實優先順序進行設計：極高埠數量、低插入損耗以及低迴波損耗。

三維自由空間交換

一種被廣泛採用的商用方案是定製 MEMS（微機電系統）反射鏡。在該設計中，通過深反應離子刻蝕等工藝製造高反射率的微反射鏡，並以高電壓訊號驅動鏡周圍的梳齒驅動結構。每個反射鏡可繞兩個軸旋轉，兩組器件配合即可在任意輸入埠與任意輸出埠之間建立三維光路。

谷歌表示，基於 MEMS 的 OCS 已在大規模資料中心網路中帶來顯著的成本優勢；在 TPU 超級節點（superpod）式的機器學習系統中，也提升了可用性與效能——尤其是在需要穩定時延與高二分頻寬的場景下。

除了機械式 MEMS 反射鏡，谷歌還關注三維自由空間交換中的新型“非機械式”方案，例如二維數字液晶（DLC）畫素陣列。這類器件利用偏振特性，以數字方式控制光束傳播方向。通過由 N 個二值級聯階段構成的摺疊級聯結構，可以實現一個具備 2^N 個埠的交換機，從而以模組化方式獲得大埠規模。

二維平面交換器件

與三維自由空間架構相比，二維平面交換的許多研究採用波導交叉矩陣：每個方向有 N 條波導，在 N² 個交叉點上放置二值交換單元，以控制光在交叉點處的傳播方向。

大量研究由矽光子（SiP）推動，其目標是與標準 CMOS 製造工藝相容。理論上，SiP 平面交換機有望實現更低的單埠成本、更快的交換速度、更緊密的電子整合，以及由於驅動電壓更低而帶來的潛在高可靠性（相較於許多三維自由空間系統）。

但截至目前，這些優勢尚未在量產系統中充分兌現。長期挑戰主要集中在光纖耦合與交換過程中的高損耗，以及埠數量受限。部分問題（尤其插入損耗）在許多二維架構中都很難徹底避免。

基於干涉的器件

基於干涉的二維平面交換器件已被廣泛研究，典型代表包括：

馬赫–曾德爾干涉儀（MZI）：通過單次傳播干涉形成交換狀態。

微環諧振器：通過諧振腔內多次傳播干涉形成交換狀態。

總體而言，基於諧振器的器件可實現更低驅動電壓，但其頻寬更窄、控制難度通常更高。

這兩類器件都依賴折射率變化來實現相長或相消干涉。常見調諧方式包括熱調諧與電光效應（外加電場改變折射率）。由於誘導的折射率變化具有波長依賴性，器件可用頻寬會受到影響。

熱調諧速度相對較慢（微秒級，而非納秒級），並且需要精細控制以避免器件間的熱串擾。對於大規模干涉式交換機而言，核心挑戰包括降低整體損耗、實現偏振多樣化設計，以及隨著級聯器件數量與埠數增長而加劇的串擾管理。

異質整合器件

谷歌強調了一個正在快速升溫、並顯著提高交換要求的新興場景：光子量子計算。在該領域，光交換機用於生成初始計算資源，並在量子工作流各階段之間執行前饋操作。由於不同階段可能依賴前一階段的測量結果，整體計算速度會受制於光交換機的切換/重構速度。同時，量子光子計算對損耗與串擾的要求極為嚴苛。

為應對這些挑戰，研究者正在探索基於異質整合的高速光交換：將具有強電光效應的薄膜材料與代工矽光子平臺整合，從而實現更低驅動電壓與更高速度。與此同時，微轉移印刷等異質整合工藝也在推進，以支援更可擴充套件的製造路徑。即便如此，干涉類器件的共性挑戰仍然存在，同時還必須解決異質整合工藝的可製造性與封裝落地問題。

矽光子 MEMS 器件

MEMS 同樣被用於矽光子二維平面交換。在這種架構中，輸入與輸出的光纖陣列單元連線到二維波導交叉矩陣，各交叉點由 MEMS 驅動的耦合器將光引導至兩條路徑之一；隨後，該 MEMS 光子積體電路（PIC）再與 CMOS 控制晶片進行整合。

相較於自由空間交換中的模擬式 MEMS，二值 MEMS 耦合器的切換速度最高可快 1000 倍，並在研究原型中展示了相對較大的埠規模。但封裝依舊是關鍵難題，尤其是要在 2N 個光纖—波導介面上實現低損耗連線，這也是矽光子二維交換路線普遍面臨的痛點。

波長交換器件

另一條路徑是波長交換，通常由可調諧雷射器、無源陣列波導光柵（AWG）以及可調諧濾波器組合實現。與空間交換相比，可調諧雷射器往往成本更高、功耗更大；無源光學器件可能具有更高損耗，並且工作在固定波長波段。這些因素通常會限制埠數量，並約束單埠可用頻寬。

結論

隨著光電路交換技術逐步走向商業成熟，圍繞下一代 OCS 器件技術的研究正在加速。隨著應用需求從超大規模資料中心擴充套件到 AI 超級計算機乃至新興量子系統，預計部分仍處於研發階段的器件技術，將在未來的計算與網路平臺中實現規模化落地。

附錄：谷歌 OCS 的起源

谷歌的光交換之路始於多年前對資料中心的一次低調卻雄心勃勃的改造——以一種高度整合的內部方式，替換傳統網路基礎設施，而這正是網路社群長期以來所期待的方向。

該計劃常被稱為“阿波羅計劃（Project Apollo）”，遵循一個清晰原則：儘可能用光替代電子，並用光電路交換機取代傳統電子交換機。在 2023 年末的訪談中，谷歌系統與服務基礎設施團隊的負責人闡述了這一轉型的重要性。

讓資料儘可能停留在光域

資料中心通訊的一大根本效率問題，來自“跨域”：計算在電子裝置中完成，伺服器側資料起源於電域；但在光域中傳輸資訊往往更快也更高效。

傳統網路拓撲會在電訊號與光訊號之間反覆轉換——一跳又一跳。每次轉換都會提高成本與功耗，而逐包的電子處理也會帶來額外時延。

OCS 的思路是儘可能長時間讓資料停留在光域中。通過微反射鏡重定向光束，系統在源端與目的埠之間形成直接的光交叉連線，從而減少電交換髮生的頻率。

谷歌認為，這種方式通過減少資料中心內不必要的電子處理來降低時延，並通過“主要消耗僅為維持鏡子位置”來顯著降低功耗，整體能耗水平通常遠低於 EPS 系統。

交換硬體如何工作

在 Apollo 風格的交換機中，光纖束將光引入系統，多個矽元件通過 MEMS 微反射鏡陣列反射光束。每個反射鏡可快速單獨調整，使某一路光訊號能夠被重定向到輸出光纖束中的不同光纖。

在一項描述的設計中，每個陣列包含 176 個微反射鏡，但為了提高良率可能只使用 136 個鏡面。兩個鏡面元件之間可形成 136² 種輸入輸出組合，總計 18,496 種連線可能。

谷歌報告該光交換系統的最大功耗約為 108 瓦，實際執行通常更低；而可比的 EPS 系統功耗大約可達 3000 瓦。過去數年，谷歌已部署了數千套這類 OCS 系統，並將其描述為同類規模最大的 OCS 部署。

規模化的定製工程

實現這一系統需要大量定製化工作，不僅包括交換機設計，還涵蓋製造與生產工具鏈。谷歌提到，為 MEMS 反射鏡、光纖準直器、光芯及其部件開發了定製測試、對準與組裝工作站，並開發了自動化對準工具，可將透鏡陣列以亞微米級精度放置到位。

公司也設計並部署了定製光學元件，如收發器與環形器。環形器用於在埠之間實現單向光路傳輸，谷歌指出這類設計能夠將光纖數量大幅降低（例如減少一半）。

在收發器方面，谷歌推動低成本 WDM 收發器，覆蓋多個互連速率代際（40、100、200、400GbE）。其關鍵目標是在成本、功耗與調變格式要求之間取得平衡，同時能夠容忍反射式光交換引入的額外插入損耗。

軟體定義控制：Orion

更宏觀的體系還包括 Orion——谷歌的軟體定義網路（SDN）層。Orion 早於 Apollo 計劃出現，這意味著谷歌早已建立邏輯集中式控制平面。正是這一基礎，使其能夠（儘管仍非常艱難）把流量工程與路由控制擴充套件到直連光拓撲上，並實現即時、面向流量的鏡面重構。

工程挑戰：重配置時間

Apollo 計劃的一個核心挑戰是重配置時間。Clos 網路通過 EPS 系統可以持續互聯所有埠，並以逐包決策快速適配流量；而光交換不同：改變直連關係需要鏡面物理重構，通常需要數秒，這遠慢於電子分組轉發。

谷歌的策略是通過利用大規模場景下穩定、長期存在的通訊模式，儘量減少重配置頻率。其將流量行為描述為“超級塊（superblocks）”之間的通訊：每個超級塊由約 1 到 2000 臺伺服器組成。儘管超級塊之間的流量並非完全固定，但存在足夠的穩定性，使系統能夠長時間保持光路直連，僅在模式發生顯著變化時才重新配置拓撲。

這還帶來了動態基礎設施排程能力。當需要更多 EPS 骨幹能力時，谷歌設想可以臨時把一個未使用的“超級塊”分配為骨幹元素，相當於快速“招募”額外容量；由於該塊不是流量源，因此無需進行資料同步即可承擔轉發角色。

谷歌為何認為值得投入

谷歌的核心判斷是：光交換有潛力成為樓宇級基礎設施能力，因為光子並不關心位元如何編碼。這意味著同一套 OCS 部署可以跨越多代收發器繼續使用——從 10Gbps 到 40、200、400、800Gbps 甚至更高，而無需更換光交換底座。

這帶來顯著的運維靈活性：升級可以按照谷歌自己的節奏推進，而不必被迫進行破壞性的全網重建。谷歌認為，這降低了停機風險，減少了因 EPS 週期性更新帶來的資本開支，並能夠顯著降低網路成本，同時實現可觀的節能收益。

展望未來，谷歌正在推進埠數量更大、插入損耗更低、重配置更快的 OCS 系統。其潛在回報十分可觀：谷歌指出，現代資料中心的內部二分頻寬可以與整個網際網路的頻寬相當，這意味著即便是小幅度的效率提升，也可能轉化為巨大的資金、能耗與時延收益。