在OFC2024上，国际光电委员会IPEC举办了全球光电技术峰会。华工正源技术专家Jim Theodoras受邀出席IPEC论坛，并发表AI主题演讲。

IPEC本次论坛主题为“低时延高速光互联技术，释放AI澎湃算力”。对于AI深度学习模型来说，海量的高性能计算能力需要传输网络，传输网络是计算的关键。

在IPEC论坛，与会者探讨了线性驱动和CPO、AI基础模型、新型算力、下一代低时延高速光连接基础设施的发展趋势和技术创新方向。

目前，AI集群内有3个网络。

1、用于大数据传输的以太网；

2、用于与CPU低延迟连接的 Infiniband；

3、NVlink等GPU网络，用于保证所有 GPU 之间的“一致性”。光链路已经渗透到除GPU网络之外的所有网络。Nvidia最新的 Blackwell 架构使用电气互连进行 GPU互连，使用了5,000根电缆和超过2英里的铜线。Nvidia选择铜电缆来节省电力。 

在演讲中，Jim Theodoras提出了这样的论点：当今存在的光学技术可以将单个机架的集群相干大小增加到整排，从而抵消光通信所需的额外能量。