导语
要点
- com/blog/2026/shuffling-into-the-future/ --- 光纤混洗（fiber-optic shuffle）架构正成为 AI 工
- 但什么是混洗架构
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光纤混洗（fiber-optic shuffle）架构正成为 AI 工厂中增加带宽和改善负载均衡的主流方法。但什么是混洗架构？它是如何工作的？数据中心如何实现它？
数据中心，特别是 AI 工厂，正竞相提升网络性能、速度和效率。基础设施正以令人目眩的速度演进，虽然前沿阵地是超大规模 AI 数据中心，但推动它们前进的创新正在迅速向下游更广泛的应用领域推广，包括近云（neocloud）、企业、多租户和中心局数据中心，以及那些低延迟 AI 应用日益普及的网络边缘。
然而，对更高带宽的追求终于开始触及标准以太网架构每台交换机可用端口数的硬上限——真的是这样吗？
进入光纤混洗（有时被误称为"网状"mesh）架构——这种架构解锁了交换机端口密度的新水平，减少了网络拥塞，提高了不断扩展的 GPU 集群的可靠性，同时提升带宽并降低网络延迟。
什么是混洗架构？
在数据中心，每个节点相互通信以处理信息。这种连接的速度和效率决定了数据包传输的速度、可靠性和成本效率（从延迟角度）。当网络带宽需求因长时间、高容量的数据传输（有时称为"大象流"Elephant Flows）而居高不下时，可能导致网络拥塞和性能下降。这种下降可归因于网络交换机缓冲区被这些长流快速填满，导致数据包丢失、作业停滞，并可能阻塞更敏感或紧急的流量，使其无法通过交换机层到达目标节点。在这种情况下，AI 网络将请求重传数据包，给网络带来额外负载（在处理每个 token 时消耗更多电力）并造成作业处理时间的新延迟——两者都极不可取。
混洗架构通过在多个物理路径上均匀分布流量来实现更高的交换能力，这些物理路径嵌入多个离散的交换平面。与传统的叶脊（leaf-spine）架构中将 GPU 单端口的所有光纤通道连接到单一 fabric 中的单一交换机端口不同，光纤通道混洗将 GPU 单端口的每个传输通道分配到多个叶交换机和多个交换平面。由于叶层的单一交换端口不再专用于节点的单一 GPU 端口，因此只需两层交换即可支持更高 GPU 数量的集群，无需采用三层模型，最终实现更扁平的网络设计和更低的延迟成本代价。
将每个 GPU 的光纤通道分布到多个交换机端口，实现了从一个 GPU 到另一个 GPU 的真正多路径传输，改善了负载均衡，因为流量现在可以分布在多个平面和交换机端口上。混洗支持更大的 AI 工作负载实现更高持续吞吐量，因为不再依赖单一光纤通道或交换机端口。此外，如果某个交换机或端口发生故障，网络仍能保持运行。四分之三的工作负载会被重新路由到最优物理路径；只有受影响的端口以降低的吞吐量运行。
多种方式实现混洗架构
光纤混洗可以通过多种不同方案实现，包括混洗模块、混洗配线架或混洗线缆。方案的选择取决于所部署的 AI 网络的架构需求。CommScope 提供我们的 Propel™ 混洗模块，我认为它为大多数 AI 数据中心应用提供了性能与灵活性的最佳平衡。
在 AI 工厂应用的引领下，混洗架构正为各类数据中心解锁下一级别的网络密度。CommScope 很自豪能与全球数据中心运营者合作，提供这些及其他最先进的光纤基础设施解决方案。
图片：文章引用了一张示意图，展示 400G GPU 端口使用 4 条 100G Tx 通道，并用颜色编码分布到多个叶交换机上。
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