📡 🔍不同 GPU 代际所需的光纤连接 💡Hopper 与 Blackwell：两者都采用 100 Gb/s SerDes 带宽，每条通道需要 2 根光纤。然而
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📡 🔍不同 GPU 代际所需的光纤连接 💡Hopper 与 Blackwell：两者都采用 100 Gb/s SerDes 带宽，每条通道需要 2 根光纤。然而，Blackwell 将 GPU 带宽（0.8 Tb/s）和通道数量（8 条通道）提高了一倍，因此每颗 GPU 需要 16 根光纤，而 Hopper 为 8 根光纤。 💡Rubin 与 Feynman（2028）：两者都升级至 200 Gb/s SerDes 带宽。Rubin 维持 8 条通道（16 根光纤 / GPU），而 Feynman 扩展至 16 条通道和每颗 GPU32 根光纤，GPU 带宽达到 3.2 Tb/s。 📈横向扩展光纤需求展望 📊增长轨迹：预计到 2028 年，横向扩展光纤总需求将以～41% 的 CAGR 增长。 🔧驱动因素拆解： 📌近期增长（截至 Rubin）主要由 GPU 总体产量增加推动，而每颗 GPU 的光纤用量保持稳定。 📌随着 Feynman 在 2028 年推出，需求将出现重大阶跃变化；伴随其生产组合占比提升，每颗芯片的光纤需求将显著激增，并推动横向扩展增长。 🔗纵向扩展网络与横向扩展网络 ⚠️当前部署限制：在当前 AI 架构中，光纤仅限用于横向扩展网络（连接集群内不同机架）。 🔄铜缆迁移：目前，机架内部的连接（GPU 到 GPU） 首发公众号：思维纪要社 依赖铜缆。然而，随着节点扩展至单个机架之外，日益提高的带宽和距离要求最终将推动这些铜缆连接转向光纤。 📋各代 GPU 光纤连接参数：Hopper 代 SerDes 带宽 100Gb/s，GPU 带宽 0.4Tb/s，通道数量 4，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 8 根；Blackwell 代 SerDes 带宽 100Gb/s，GPU 带宽 0.8Tb/s，通道数量 8，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 16 根；Rubin 代 SerDes 带宽 200Gb/s，GPU 带宽 1.6Tb/s，通道数量 8，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 16 根；Feynman (2028) 代 SerDes 带宽 200Gb/s，GPU 带宽 3.2Tb/s，通道数量 16，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 32 根。 📊横向扩展光纤需求随年份持续走高，2023‑2028 年整体需求持续抬升，不同 GPU 代际产品分别贡献对应光纤需求增量。
总体总结
主题正文
- 然而，Blackwell 将 GPU 带宽（0.8 Tb/s）和通道数量（8 条通道）提高了一倍，因此每颗 GPU 需要 16 根光纤，而 Hopper 为 8 根光纤。
- Rubin 维持 8 条通道（16 根光纤 / GPU），而 Feynman 扩展至 16 条通道和每颗 GPU32 根光纤，GPU 带宽达到 3.2 Tb/s。
- 📊增长轨迹：预计到 2028 年，横向扩展光纤总需求将以～41% 的 CAGR 增长。
- 📌近期增长（截至 Rubin）主要由 GPU 总体产量增加推动，而每颗 GPU 的光纤用量保持稳定。
- 📋各代 GPU 光纤连接参数：Hopper 代 SerDes 带宽 100Gb/s，GPU 带宽 0.4Tb/s，通道数量 4，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 8 根；
- Blackwell 代 SerDes 带宽 100Gb/s，GPU 带宽 0.8Tb/s，通道数量 8，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 16 根；
- Rubin 代 SerDes 带宽 200Gb/s，GPU 带宽 1.6Tb/s，通道数量 8，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 16 根；
- Feynman (2028) 代 SerDes 带宽 200Gb/s，GPU 带宽 3.2Tb/s，通道数量 16，每通道光纤 2 根，单 GPU 光纤数量 32 根。