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在AI大模型訓(xùn)練的萬卡算力集群里，GPU每秒要交換TB級別的海量數(shù)據(jù)，光模塊負(fù)責(zé)把電信號轉(zhuǎn)換成光信號，而光纖就是承載這些光信號的“數(shù)據(jù)高速公路”。不同類型的光纖，性能、成本、適配場景天差地別，其中多模光纖是當(dāng)前AI數(shù)據(jù)中心內(nèi)部短距互聯(lián)的絕對主流，我們就從圖片里的不同多模光纖型號說起，理清AI光模塊常用光纖的核心區(qū)別。

多模光纖：AI短距互聯(lián)的主力選型

AI數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，服務(wù)器到交換機(jī)、機(jī)柜之間的互聯(lián)距離大多在幾百米以內(nèi)，這個場景里多模光纖憑借低成本、高密度的優(yōu)勢，成為400G/800G短距光模塊的標(biāo)配搭檔。多模光纖允許多個模式的光信號同時在纖芯中傳輸，因此得名，業(yè)內(nèi)按照性能梯度將其分為OM1到OM5五個主流型號，具體參數(shù)和差異可以從下表直觀體現(xiàn)：

不同多模光纖的核心差異

1. 光源與速率適配差異?

OM1和OM2是早期多模光纖標(biāo)準(zhǔn)，搭配成本極低的850nm LED光源，僅能支撐百兆到千兆的低速傳輸，已經(jīng)無法滿足AI光模塊萬兆以上的帶寬需求，目前僅在老舊機(jī)房的存量布線中存在，幾乎不會出現(xiàn)在新建AI算力集群中。

從OM3開始，行業(yè)切換為VCSEL（垂直腔面發(fā)射激光器）光源，配合850nm波段可以穩(wěn)定支撐萬兆以上的高速傳輸，完美適配AI數(shù)據(jù)中心400G SR4、800G SR8等主流短距光模塊的需求，成為當(dāng)前AI場景的主流選型。

2.?傳輸距離與帶寬差異?

模式帶寬是決定多模光纖傳輸能力的核心參數(shù)，帶寬越高，支持的傳輸距離越遠(yuǎn)、速率越高：OM1的模式帶寬僅為200MHz*km，10G速率下只能傳輸33米；OM3將帶寬提升到2000MHzkm，10G速率傳輸距離直接延長到300米，完全覆蓋絕大多數(shù)AI數(shù)據(jù)中心機(jī)柜級互聯(lián)的需求。

OM4和OM5進(jìn)一步把模式帶寬提升到4700MHz*km，10G速率下傳輸距離達(dá)到550米，可以支持?jǐn)?shù)據(jù)中心園區(qū)內(nèi)跨機(jī)房的中短距互聯(lián)，滿足更大規(guī)模AI集群的組網(wǎng)需求。

3.?功能定位差異?

OM4和OM5的基礎(chǔ)參數(shù)高度接近，很多人會混淆二者的定位：二者在10G速率下的傳輸距離、模式帶寬完全一致，但OM5優(yōu)化了波長兼容性，支持波分復(fù)用技術(shù)，可以在同一根光纖上傳輸多個不同波長的光信號，能將單根光纖的傳輸容量提升一倍，適合超大規(guī)模AI集群的高密度布線場景，進(jìn)一步降低布線復(fù)雜度和成本。

單模光纖：AI中長距傳輸?shù)暮诵倪x擇

除了數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的短距互聯(lián)，當(dāng)AI需要跨機(jī)房、跨園區(qū)甚至跨區(qū)域調(diào)度算力時，傳輸距離超過500米之后，多模光纖的模間色散會導(dǎo)致信號衰減大幅提升，這時就需要單模光纖登場。

和多模光纖不同，單模光纖的纖芯直徑僅為8~10μm，只允許單一模式的光信號傳輸，從根源上消除了模間色散，傳輸損耗遠(yuǎn)低于多模光纖：傳統(tǒng)通用型G.652.D單模光纖的典型損耗僅為0.2dB/km，可以支撐10公里以上的高速傳輸，是AI數(shù)據(jù)中心核心交換機(jī)互聯(lián)、園區(qū)內(nèi)跨機(jī)房組網(wǎng)的主流選擇；面向超高速長距傳輸優(yōu)化的G.654.E單模光纖，進(jìn)一步把損耗降低到0.14dB/km，同時抑制了非線性效應(yīng)，可以支撐800G甚至1.6T高速光模塊實(shí)現(xiàn)上百公里的穩(wěn)定傳輸，是當(dāng)前全國一體化AI算力網(wǎng)絡(luò)跨樞紐互聯(lián)的核心載體。

和多模光纖相比，單模光纖的器件成本更高：需要搭配更昂貴的DFB激光器，整體鏈路成本比同速率多模方案高出一倍以上，因此僅在中長距場景使用，不會用于數(shù)據(jù)中心內(nèi)部短距互聯(lián)。

簡單來說，AI光模塊的光纖選擇邏輯非常清晰：短距高密度互聯(lián)選多模，其中萬兆普通需求選OM3，長距離萬兆以上需求選OM4，需要擴(kuò)容的高密度場景選OM5，中長距傳輸選單模，不同光纖分工明確，共同搭建起AI算力高效流轉(zhuǎn)的傳輸?shù)鬃?/span>

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