數據中心與 AI 算力行業
Goilips 800G/1.6T AI 算力叢集極低時延互聯方案
AI 大模型萬卡訓練叢集、GPU 伺服器（如 H100、B200 等）高並發網路。
AI 大模型萬卡訓練叢集、GPU 伺服器（如 H100、B200 等）高並發網路。
隨著萬億參數大模型訓練（LLM）與生成式 AI 技術的飛速發展，GPU 叢集規模已邁入萬卡（10K+ GPUs）甚至十萬卡級別。在 AI 分散式訓練中，節點間頻繁的參數同步與梯度規約（All-Reduce/All-To-All）使得網路通訊效率直接決定了昂貴算力的利用率（MFU）。
Goilips 800G/1.6T AI 算力叢集極低時延互聯方案，專為下一代超大規模 AI 智算中心打造。本方案採用 Goilips 創新的 LPO（Linear-drive Pluggable Optics，線性驅動可插拔）與矽光（Silicon Photonics）架構，從實體層革新資料傳輸機制，攻克了傳統光模組高功耗、高延遲、高發熱的核心瓶頸，助力客戶建構「高吞吐、零阻塞、低能耗」的算力基座。
適用於萬卡級以上、需持續數週無間斷高強度並行運算的 AI 訓練基座。
完美適配 NVIDIA H100 / H200 / B200 / GB200 及各類國產高效能 AI 晶片的高並發 RoCE v2 或 InfiniBand 網路。
適用於機架功率密度極大、對光模組功耗與散熱有嚴苛要求的現代化資料中心。
在典型的無阻塞胖樹（Fat-Tree）或 Spine-Leaf 網路拓撲中，Goilips 為不同層級提供精準的光模組匹配：
核心部署：全面採用 Goilips 800G QSFP-DD / OSFP LPO 光模組。
部署優勢：直接取消傳統模組內部的 DSP（數位訊號處理）晶片，利用交換機與網卡 ASIC 晶片的強大均衡能力直接驅動光訊號，將時延降低至皮秒/奈秒級，並消除近半數的熱源。
核心部署：部署 Goilips 800G/1.6T DR8 / 2xFR4 矽光（Silicon Photonics）光模組。
部署優勢：採用高度整合的矽光晶片製程，取代傳統分立 EML 雷射器，提供極佳的訊號完整性與單 Lane 200G 擴展能力，確保骨幹層超大吞吐量無損轉發。
在傳統 DSP 方案中，訊號糾錯與重構（FEC）會引入額外的微秒級延遲。Goilips LPO 模組採用純線性類比訊號傳輸架構，去除了 DSP 帶來的訊號處理時延，將實體層時延降至 Picosecond（皮秒）級別。在長時間的並行訓練中，有效減少 GPU 掛起等待（GPU Wait Time）時間，顯著提升叢集 MFU（Model Flops Utilization）。
800G/1.6T 可插拔光模組的功耗向來是機房的「散熱惡魔」。Goilips 800G LPO 光模組透過移除高功耗 DSP，將單模組功耗大幅降至 12W~14W 以下（相較傳統 DSP 方案 22W~30W 降低約 40%）。在部署上萬個光模組的萬卡機房中，可節省數十千瓦的電力開銷，並大幅緩解機櫃熱端壅塞。
大模型訓練最忌諱訓練中途網路故障導致中斷重跑。Goilips 1.6T 系列引入自研矽光子晶圓級整合技術，減少了 80% 以上的分立光學元件，大幅提升了光模組的抗震與耐熱性能，模組 MTBF（平均無故障時間）提升 30% 以上，為長達數月的大模型訓練保駕護航。
Goilips 全系列 800G/1.6T 模組嚴格遵循 IEEE 802.3 與 OIF 行業標準，經過主流廠商交換機（如 Arista, Cisco, NVIDIA Quantum/Spectrum, H3C, 華為等）及高規格智慧網卡的深度相容性驗證。即插即用，無需改造現有網路架構，大幅降低算力中心建置與營運的總擁有成本（TCO）。
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