曦智科技探讨AI数据中心三大扩展策略

导语

在OFC 2026期间，曦智科技接受了Semiconductor Engineering的专访，探讨了 AI 数据 中心 三大扩展策略——纵向扩展（Scale-up）、横向扩展（Scale-out）和跨数据中心扩展（Scale- ac ros s）。

以下内容编译自Semiconductor Engineering，点击“阅读原文”查看完整文章内容。

随着当今数据中心工作负载，尤其是 AI 和 HPC 工作负载，持续突破单机架或单个数据中心在物理空间、供电能力和架构上的限制，数据中心的扩展方式正日益受到重视。

纵向扩展（Scale-up）通常指单机架内的扩展；横向扩展（Scale-out）则是指同一数据中心内的跨机架扩展；当单个数据中心内可调度的资源仍不足时，才进一步走向跨数据中心扩展（Scale-across） 。

纵向扩展主要追求更低延迟，横向扩展则更关注抖动等网络传输波动。在跨数据中心扩展中，其面临的问题总体上更接近横向扩展，但由于长距离传输场景下对抖动和拥塞的处理方式会有所不同，因此通常被单独作为一类来讨论。

纵向扩展（Scale-up）:

让 GPU 集群对外表现得更像一个大型 处理器

纵向扩展的核心思路是将计算资源（主要是GPU）汇聚在一起，让它们整体上像一个大型处理器那样工作，而不是一堆小型处理器的简单堆叠。

关键特征

首要优化指标是延迟；

采用内存语义——所有处理器看到统一的内存空间；

资源配置通常是静态的，在启动时完成；

在纵向扩展的短距离场景下，铜缆仍是可行选择；但当互连距离进一步拉长时，光互连将成为实现高速互连和大规模扩展的必要手段。

横向扩展（Scale-out）：

从其他机架调动资源

关键特征

首要优化指标是报文传输抖动（packet jit te r）；

采用R DMA （远程直接内存访问）语义，而非内存语义；

资源会在计算过程中按需动态分配和释放；

在更长距离互连场景下，光互连正变得越来越关键。

在横向扩展场景中， 以太网 目前占据主导地位。NVIDIA也推出了面向AI分布式计算负载的以太网方案，以适配那些已经大规模部署了以太网基础设施的用户。

纵向扩展跨出单机架：

不同国家下的连接需求差异

作为一家全球化公司，曦智科技在不同国家观察到了各不相同的数据中心架构需求。公司高级产品战略副总裁Maurice Steinman在采访中分享了他的见解。

在中国，由于单节点 GPU 性能受限，为获得同等集群算力，Scale-up域可能需要扩展到两到三个机架。这意味着跨机架 通信 往往不再保持一跳（one-hop），而可能需要经过两级交换，但这是实现目标算力的必要折中。

在日本，情况类似，但原因不同：单机架可获得的功率预算提升较慢，机架供电能力受限。为了达到目标集群性能，往往需要部署更多机架。文章同时援引Peter Judge在Uptime Intel ligence的信息称，日本正推进面向数据中心的新能效法规，预计将于 2026年4月起实施。

跨数据中心扩展（Scale-across）：

当单个数据中心已无法满足目标规模需求

当单个数据中心在资源、功率或容量上已无法承载目标规模工作负载时，就需要把不同地理位置的数据中心连接起来，以支撑同一个工作负载跨数据中心运行。

跨数据中心扩展在机制上与横向扩展较为接近，但由于距离进一步拉长，拥塞处理所采用的 算法 和方法会发生变化。可以把它理解为更长距离下的横向扩展。

不同数据中心，不同实现方式

每个 AI 数据中心都会采用这些扩展策略，但具体实现方式往往并不相同。

需要注意的是，这些描述针对的是当下的网络与数据中心实践，并不意味着这些定义是固定不变的。

受不同国家约束条件影响，纵向扩展与横向扩展之间的边界已经开始出现模糊；随着数据中心的持续演进，纵向扩展、横向扩展与跨数据中心扩展之间的边界也可能进一步模糊。