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本研究由南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子（未来技术）学院的杨泽崇与刘逢清合作完成，通信作者为刘逢清。该论文发表于《光通信技术》2026年第50卷第1期，文献标识号为1002-5561(2026)01-0094-05。研究受国家自然科学基金项目（62004105）资助，聚焦于数据中心光互连架构的设计与性能验证。研究团队面向人工智能大模型与智算数据中心快速发展对网络架构带来的新需求，以突破传统电交换在机架内通信中面临的带宽受限、时延高、扩展性差等瓶颈为目标，提出一种基于数字子载波复用（Digital Subcarrier Multiplexing, DSCM）的数据中心光互连架构。

该研究所处的核心学术领域为数据中心光互连网络。随着DeepSeek、ChatGPT等人工智能大模型的广泛应用，数据中心内部流量模式已从以“南北向”为主转变为以“东西向”为主，约80%的流量发生在机架内部，架顶（Top-of-Rack, ToR）交换机的功耗可占网络交换机总功耗的90%，成为整体性能的主要瓶颈。现有面向机架内的光互连方案，如基于耦合器矩阵的无源光交叉（Passive Optical Cross-connection Network, POXN）架构、面向机架规模互连的无源光网络架构以及采用纳秒级光子开关的单级网络等，虽在一定程度上改善了带宽与能耗性能，但普遍依赖固定的波长或时隙分配策略，缺乏子波长粒度下的动态连接重构能力，难以满足计算与存储服务器协同处理带来的突发流量需求。数字子载波复用技术通过单一光载波上的多子载波调制，将物理链路灵活划分为多个动态可配的逻辑信道，特别适合应对数据中心内“东西向”突发流量，可在不显著增加系统复杂度的前提下实现子波长粒度的动态带宽调整与连接重构。基于这一技术背景，本文设计与评估了以超级节点为核心的DSCM全光互连架构，目标是提升网络的灵活性与对动态业务的快速响应能力。

在具体架构设计上，研究团队以单个机架为部署单元，设计了包含17台服务器的全光互连系统，其中15台为计算服务器，2台为存储服务器。每台计算服务器采用高密度异构计算单元设计，配备双中央处理器（CPU）与6个图形处理器（GPU）。服务器之间通过CPU专用通道直连网络接口卡，并经由ToR交换机接入基于外部分层胖树拓扑的网络，用于跨机架通信。为优化GPU间通信效率，研究团队构建了基于光接口的星形拓扑，采用数字相干可插拔收发器、1×32光分路器、光带通滤波器与32×1光耦合器等器件，实现所有GPU之间在光域内的直接数据交换。该架构借鉴了Summit超级计算机节点与机架设计的核心理念，在物理层以基于DSCM的智能可插拔收发器及光无源器件取代传统电交换，在网络层摒弃基于ToR交换机的集中式电交换模式，通过动态调节子载波数量并配合接收端光带通滤波器的灵活配置，实现带宽的动态分配。以800G可插拔收发器为例，其可划分为32个25 Gb/s的子载波通道，支持由5台服务器构成的超级节点（包含10个CPU与30个GPU）。超级节点内首台服务器的发射端GPU通过1×32光耦合器将数据广播至所有30个GPU，接收端通过光带通滤波器筛选特定子载波频率，并经32×1光耦合器实现信号合路。系统预留2个空闲子载波通道，用于连接机架内的2台存储服务器或超级节点间通信，从而构建点对多点（Point-to-Multipoint, P2MP）甚至多点到多点的全光互连网络。该架构具备三方面技术特征：其一，P2MP模块在物理接口层面与传统点对点模块保持插槽兼容，支持以25 Gb/s为增量单位对光通道进行动态重构；其二，通过动态调整子载波组合，可在无需远端设备硬件改造的情况下实现多级传输速率适配；其三，基于片上系统的光电协同控制机制使系统能够自适应优化传输距离与功率预算，提升网络拓扑灵活性。

在仿真实验与结果分析方面，研究基于OMNeT++ 6.0平台构建了系统级性能评估模型。对比架构中，DSCM架构部署32个GPU节点，通过1×32光分路器与可调带通滤波器实现点对多点直接互连；基准ToR交换机架构中，32个服务器节点通过以太网链路连接至ToR交换机。流量模型采用依据泊松到达过程生成业务流的流量生成器，数据包到达间隔服从负指数分布，数据流大小服从均匀分布，其中95%为1–100 KB，5%为100 KB–10 MB。路由策略方面，DSCM架构采用广播-选择路由策略，ToR架构部署开放式最短路径优先（OSPF）路由策略。性能评价指标包括平均端到端时延、系统吞吐量及丢包率。仿真参数设定节点端口速率为25 Gb/s，仿真时间为10 s，忽略前2 s瞬态数据，负载强度范围为0.1至1.0。在吞吐量-时延性能对比中，研究团队首先对ToR架构进行队列长度优化，在队列长度Lq分别为64、128、256、512与1024的条件下进行仿真，以吞吐量效率、丢包率与平均时延的综合权衡确定最优队列长度为512。在该配置下，ToR架构在负载强度ρ=1.0时实现97.38%的吞吐量效率、1.29%的丢包率与79.67 ms的平均时延。基于该优化配置，实验结果表明，DSCM架构在全负载范围内时延始终保持在毫秒级，即使在ρ=1.0时也仅为0.03 ms；而ToR架构时延随负载增加呈非线性指数增长，在ρ=1.0时飙升至79.674 ms，较DSCM架构高出近3个数量级。这一差异源于DSCM架构基于子载波路由实现零缓存直通传输，从根本上消除了排队延迟。在吞吐量方面，随着ρ从0.1增至1.0，DSCM架构呈现近似线性增长，在ρ=1.0时达到796.923 Gb/s，对应理论带宽利用率为99.62%，接近32端口×25 Gb/s的理论上限800 Gb/s；ToR架构在同等负载下吞吐量仅为758.422 Gb/s，利用率为94.80%，较DSCM架构低38.501 Gb/s。尤其在高负载区间，DSCM架构的吞吐量增长斜率显著高于ToR架构，表明其能够更高效地利用带宽资源，避免队列溢出导致的吞吐量瓶颈。随后，研究团队进一步考察了不同目的服务器数量s（1、8、16、24、32）对性能的影响，覆盖从集中到均匀的多种流量模式。时延结果表明，在流量集中场景（目的服务器数量s≤8）中，DSCM架构在s=1时因子载波资源局部拥塞，时延从ρ=0.6时的1.476 ms激增至ρ=1.0时的67.311 ms；当s增至8时，时延仅微增0.056 ms，说明动态子载波分配能有效缓解拥塞。相比之下，ToR架构在s=8时时延显著增加25.5%，暴露出电交换队列在高负载集中流量下的严重拥塞问题；且在s=1时因队列深度不足甚至无法完成通信。在均匀流量场景（s>16）中，DSCM架构时延始终低于0.03 ms，负载增加带来的时延增幅不足0.012 ms，体现了其无队列直通与并行处理机制的优势；而ToR架构时延从2.93 ms大幅上升至30.14 ms，反映出其串行处理模式在高负载均匀流量下的效率瓶颈。吞吐量结果表明，在s从1至32的所有场景中，2种架构的吞吐量均随ρ增大保持增长，但在s=8和16时，DSCM架构的吞吐量明显高于ToR架构；当ρ=1.0时，无论s取何值，DSCM架构吞吐量均高于ToR架构，验证了其基于子载波并行的全局无损传输能力。此外，与基于纳秒级光子开关的节点内高性能计算网络架构相比，本文所提架构在32节点机架上实现了全负载范围内平均时延均低于30 μs的性能，且吞吐量呈现严格的线性增长特性直至系统饱和；无需依赖昂贵的纳秒级光开关器件与频繁的交换重构，并能够在同一时刻支持P2MP或多点到多点通信，突破了传统点对点光互连的拓扑限制。

本研究的主要结论是，所提出的基于DSCM的数据中心光互连架构在均匀流量满载（ρ=1.0）条件下，端到端时延较ToR架构降低近3个数量级，始终保持低于0.03 ms，带宽利用率达到99.62%，吞吐量接近800 Gb/s的理论上限；在流量集中场景下，丢包率仍趋近于零，展现出优异的稳定性。该架构通过优化布局并借助光载波上的多子载波调制与光域无队列直通传输机制，实现了网络整体性能的显著提升。研究为下一代数据中心光互连网络的架构演进提供了新的技术思路，在科学价值方面，证明了动态子载波分配与全光直通传输在消除排队时延、提升带宽利用率方面的有效性，为机架内光互连灵活性与控制复杂度矛盾的解决提供了实验依据。在应用价值方面，该架构无需依赖昂贵的纳秒级光开关器件，即可在全负载范围内实现微秒级时延与近理论极限吞吐量，具备良好的硬件兼容性与平滑升级能力，有望为大规模人工智能算力中心提供低时延、高带宽、低功耗的机架内互连解决方案。未来研究工作将聚焦于软件定义网络控制下的子载波动态分配机制以及多业务共载场景下的多跳路由优化策略，以进一步推动数据中心网络在能效比与可扩展性方面的突破。

本研究的亮点主要体现在以下几个方面：第一，创新性地将数字子载波复用技术与光无源器件融合，以超级节点为核心构建机架内全光互连系统，突破了传统光互连方案在子波长粒度动态带宽调整方面的局限。第二，通过仿真对比揭示出无队列直通传输机制在时延性能上的根本性优势，其平均端到端时延较优化后的电交换架构降低近千倍。第三，系统在满载条件下实现99.62%的带宽利用率，吞吐量接近理论极限，并在流量集中场景下保持极低丢包率，验证了架构的稳定传输能力。第四，在物理接口层面保持与传统点对点模块的插槽兼容性，支持以25 Gb/s为增量单位进行动态光通道重构，为实现数据中心网络的平滑升级与灵活部署提供了现实可行的技术路径。