一、技術(shù)規(guī)格:全球首創(chuàng)的102.4 Tbps單芯片交換容量
Tomahawk 6以單芯片102.4 Tbps的交換容量刷新行業(yè)紀(jì)錄,是前代Tomahawk 5(51.2 Tbps)的兩倍,相當(dāng)于每秒處理2.5萬部4K電影的數(shù)據(jù)量。其核心參數(shù)包括:
- 端口配置 :支持64個1.6T、128個800G或256個400G端口,兼容100G/200G SerDes及共封裝光學(xué)(CPO)。
- SerDes創(chuàng)新 :
- 1,024個100G SerDes通道 :首次實現(xiàn)單芯片千條鏈路,銅纜傳輸距離提升30%,降低多芯片互聯(lián)復(fù)雜度。
- 200G PAM4技術(shù) :行業(yè)領(lǐng)先,支持無源銅纜長距離傳輸,能效比達(dá)5.5pJ/bit(較傳統(tǒng)光模塊降低50%)。
- CPO集成 :將光學(xué)模塊與芯片共封裝,功耗降低30%,延遲減少約100ns,鏈路抖動降低40%,適用于高密度數(shù)據(jù)中心。
二、性能優(yōu)勢:專為萬億參數(shù)AI模型設(shè)計
- AI算力瓶頸突破 :
- 當(dāng)前GPU集群因網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致60%-70%算力閑置,Tomahawk 6通過微秒級低延遲和 動態(tài)路由 ,將GPU利用率提升至90%以上。
- 支持單集群擴展至 10萬+ XPU (如GPU),解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在千卡規(guī)模后的性能衰減問題。
- 能效與成本優(yōu)化 :
- 單顆芯片替代6顆前代產(chǎn)品,功耗降低50%的同時吞吐量翻倍,系統(tǒng)密度提升40%。
- 批量采購價格低于2萬美元,分析機構(gòu)預(yù)測可使AI訓(xùn)練成本降低30%-40%。
- 拓?fù)渑c協(xié)議兼容性 :
三、應(yīng)用場景:驅(qū)動超大規(guī)模AI集群與數(shù)據(jù)中心升級
- 超大規(guī)模AI訓(xùn)練 :
- 高性能計算(HPC)與數(shù)據(jù)中心互聯(lián)(DCI) :
- 推動1.6T光模塊需求增長,支持200G×512通道數(shù)據(jù)交換。
- 符合中國《算力互聯(lián)互通行動計劃》,加速國內(nèi)DCI網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。
- 開放生態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)推動 :
- 兼容超以太網(wǎng)聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn),避免廠商鎖定,提供基于以太網(wǎng)的開放解決方案。
- 發(fā)布SUE框架(Scale-Up Ethernet),共享至OCP等開放標(biāo)準(zhǔn)組織。
四、市場定位:AI網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的核心樞紐
- 目標(biāo)客戶 :
- 全球云服務(wù)商(AWS、Azure)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備商(Arista、Juniper)及超大規(guī)模AI運營商。
- 頭部客戶已部署Tomahawk 6構(gòu)建10萬+ GPU集群,單集群需約1萬臺交換機。
- 競爭優(yōu)勢 :
- 帶寬碾壓 :直接競品Marvell Teralynx 10僅51.2 Tbps,Tomahawk 6帶寬為其兩倍。
- 技術(shù)壟斷 :博通在高端交換芯片市場市占率達(dá)60%-70%,Tomahawk 6進一步鞏固其地位。
- 行業(yè)影響 :
- 推動“光進銅退”趨勢,CPO方案因Tomahawk 6加速落地。
- 迫使國內(nèi)廠商(如盛科通信)加速高端芯片研發(fā),國產(chǎn)替代需求迫切。
五、行業(yè)評價與未來展望
- 技術(shù)革命 :彭博半導(dǎo)體分析師Kunjan Sobhani稱其“打破100Tbps障礙,為AI基礎(chǔ)設(shè)施提供開放標(biāo)準(zhǔn)路徑”。
- 生態(tài)賦能 :博通通過開放SUE框架和CPO技術(shù),構(gòu)建活躍的擴展型以太網(wǎng)生態(tài)。
- 技術(shù)迭代 :計劃2025年下半年推出3nm升級版,進一步優(yōu)化能效比,應(yīng)對萬億級參數(shù)模型需求。
總結(jié) :Tomahawk 6不僅是博通的技術(shù)巔峰,更是AI網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的范式革新。它以單芯片102.4 Tbps的帶寬、CPO集成和認(rèn)知路由2.0為核心,解決了超大規(guī)模AI集群的網(wǎng)絡(luò)瓶頸,為萬億參數(shù)模型訓(xùn)練提供底層支撐,同時推動數(shù)據(jù)中心向開放、高效、低成本方向演進。
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