廉价光学开关阵列
网络与互联网体系结构
2026-02-20 v1
摘要
机器学习训练对集群网络提出巨大需求，推动了专用架构与并行化策略的协同设计。最近采用光路开关（OCSes）的设计前景光明，相较于数据包交换机在成本、能源效率及长期带宽扩展方面具有优势。然而，大多数现有方法依赖高 radix 昂贵的OCSes，或与数据包交换机组合以实现规模化的竞争性能。不幸的是，高 radix OCSes既昂贵又难以快速重新配置，限制了可扩展性和性能。我们提出阵列式廉价光学开关（ACOS），将应用协同设计直接引入可重构织物的结构。通过将低 radix OCSes作为构建模块，ACOS支持训练集群所需的各种重构形式，包括拓扑选择、工作负载适应以及故障恢复。ACOS的成本随所支持的拓扑和适应性而增长，而非随端口数目，从而突破当前专用ML网络的可扩展性瓶颈。我们通过仿真显示，ACOS部署在大规模训练最先进大语言模型（LLM）时，可匹配完全配置数据包交换网络的性能，同时通过现有商用OCSes实现显著成本节省，并具备强大的带宽扩展潜力和未来更高的成本节省。
引用
@article{arxiv.2602.17449,
title = {ACOS: Arrays of Cheap Optical Switches},
author = {Daniel Amir and Ori Cohen and Jakob Krebs and Mark Silberstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.17449},
year = {2026}
}
备注
17 pages, 12 figures