AI 資料中心網狀架構
AI 資料中心運行四個網路層，而非單一扁平網路：用於 GPU 對 GPU 集合通訊的 AI 後端網狀架構、儲存網狀架構、前端網狀架構，以及一個隔離的頻外管理層。 Coherent DCI 將訓練延伸至跨站點，而 OcNOS-DC 在經認證的 Broadcom Tomahawk 硬體上以單一 NOS 運行每一個網路層。
每個網路層各司一職
為每個網路層依其自身職責規劃規模，讓其流量各行其道，網狀架構便能在完整的訓練執行下維持可預測性。
AI 後端網狀架構
承載集合通訊的 GPU 對 GPU 網路層。建構為 1:1 無阻塞 ，形式為 rail 最佳化 leaf-spine pod，或帶 super-spine 的三層結構，執行在 純 Layer 3 eBGP 底層網路，並透過 RDMA 所需的 RoCEv2 網狀架構維持無損：PFC（包括透過 L3，搭配 DCBX/LLDP）與 ECN。DLB 分散流量，使任何鏈路在 AllReduce 期間都不會成為熱點。
儲存網狀架構
在 GPU 機架與 NVMe-oF 或 NFS 儲存之間搬移檢查點與資料集的 leaf-spine Clos。通常規劃規模接近 3:1，因為儲存突發流量比集合通訊能容忍更高的超訂比例，並維持無損，使 RDMA 儲存流量在負載下不會丟棄。
前端 fabric
供租戶存取、推論服務，以及通往資料中心其餘部分與網際網路之出口路徑的南北向平面。運行 400G 或 800G 存取，其規模依所承載的服務流量而定，而非依後端平面的集合式流量模式而定。
帶外管理
獨立佈線的另一個 Clos 或 MLAG 平面，讓開通與監控永遠不會與資料平面共命運。承載 ZTP、SNMP 與 syslog，以及 gNMI/OpenConfig 串流遙測，並在資料平面 fabric 重新設定時仍持續運作。
四個 fabric 加上 DCI，全在一套 NOS 上
一座資料中心、四個平面，透過相干光學延伸至第二個站點。AI 後端平面採 1:1 無阻塞；儲存、前端與管理則各自以其流量所需的比例運行。每個平面都運行 OcNOS-DC，而 ZR+ DCI 連結可在跨站點間擴展訓練，無需外接轉發器。
OcNOS 組件： 每個平面採用路由式 eBGP-unnumbered 底層網路（AI 後端為純 Layer 3 eBGP，並將 EVPN-VXLAN 保留作為租戶覆蓋層，而非 AI 底層網路）、RoCEv2 無損（PFC + ECN、透過 DCBX/LLDP 的 L3 上 PFC）以及後端與儲存平面上的 DLB、供 ZTP 與 gNMI 遙測使用的隔離管理平面，以及 AIS800-64D、S9321-64E 與 AS9736-64D 上用於 DCI 的 400G ZR 及 ZR+ 或 800G ZR 相干光學。後端平面建構於 HCL 列名的 Tomahawk 5（Edgecore AIS800-64D、UfiSpace S9321-64E / 64EO）與 Tomahawk 4（Edgecore AS9736-64D）硬體之上；管理平面在 Trident 3 交換器上執行 OcNOS-DC MGMT 映像檔。
相干 DCI，無需外接轉發器
當單一訓練作業超出一座資料機房時，fabric 可透過 400G ZR+ 或 800G ZR 相干可插拔光學，直接從邊界埠延伸跨越 WAN。
在 OcNOS-DC 上，800G ZR 光學運行於 Tomahawk 5 的 Edgecore AIS800-64D 與 UfiSpace S9321-64E，400G ZR 與 OpenZR+ 光學運行於 Tomahawk 4 的 Edgecore AS9736-64D。400ZR 涵蓋約 120 km 以內的都會距離，使用 oFEC 的 OpenZR+ 則可傳得更遠，同時讓每個站點保有自己不變的 leaf-spine fabric。詳見 相干 DCI 深入解析，了解光學與傳輸距離細節。
每個平面運行哪種硬體
AI 後端、儲存與前端平面在 Broadcom Tomahawk 晶片上執行 OcNOS-DC。800G 平面與 DCI 採用 Tomahawk 5；入門與 400G 平面採用 Tomahawk 4。兩者皆為晶片內共享緩衝交換器。頻外管理平面在 Trident 3 1G/10G 交換器上執行 OcNOS-DC MGMT 映像檔，且每個平台皆列於 OcNOS 硬體相容性清單。
| 晶片層 | Tomahawk 5800G 平面 + DCI | Tomahawk 4入門 + 400G 平面 |
|---|---|---|
| Broadcom 型號 | BCM78900 | BCM56990 |
| 交換器容量 | 51.2 Tbps | 25.6 Tbps |
| 埠配置 | 64×800G | 64×400G |
| 緩存 | 晶片內共享緩衝；HCL 列名。 | 晶片內共享緩衝；HCL 列名。 |
| 平台 | Edgecore AIS800-64D、UfiSpace S9321-64E、UfiSpace S9321-64EO。AIS800-64D 與 S9321-64E 支援 800G ZR 光學。 | Edgecore AS9736-64D。 |
| 在設計中的角色 | 800G 的 AI 後端與儲存平面，加上跨站點的相干 DCI。 | 入門型建置以及 400G 前端或管理平面。 |
一套 NOS 的力量
四個平面與 DCI 鏈路並不是四種產品。它們是同一套作業系統所扮演的四種角色：OcNOS-DC 以同一個設定模型運行 AI 後端、儲存、前端與頻外管理 fabric，以及相干 DCI。團隊只需學習一套 CLI、一套自動化介面與一套計數器，即可涵蓋每個平面。
一套維運模型
無論某個埠是朝向 GPU 的後端 leaf、儲存 leaf、前端邊界，還是管理交換器，都套用相同的路由、QoS 與遙測模型。
單一支援合約
將交換器以 OcNOS Systems 購買時，單一份 IP Infusion 合約即涵蓋軟體與硬體，並在每個平面上提供一個 TAC 與一份 SLA。對於您自行購買的硬體，由 IP Infusion 支援軟體，由製造商支援硬體。
一條可持續成長的藍圖
全 fabric GLB 將在 OcNOS 7.1 中推出。即將推出的 Tomahawk 6 晶片（BCM78910 / BCM78914，102.4 Tbps，TSMC 3nm）將納入 OcNOS 7.2 版本，以更高的埠數延續相同設計。
AI fabric 架構常見問題
AI 資料中心由哪些 fabric 組成？
每個 fabric 應採用多少超額訂閱比？
如何連接兩座 AI 資料中心？
一套 NOS 能運行所有 fabric 嗎？
每個平面運行哪種硬體？
深入了解，隨身帶走。
產品規格書，以及內容比本頁更為深入的簡明技術下載資料。
OcNOS-DC 規格書
完整的 OcNOS-DC 規格：EVPN-VXLAN 與 Ethernet for AI 功能集、軟體 SKU、支援的硬體平台，以及解決方案訂購指南。
取得規格書
OcNOS 800G 無損 AI Fabric
基於 Tomahawk 5 spine 的無損 RoCEv2 fabric：SKU 等級、經認證的平台與部署架構。
取得簡報
EVPN-VXLAN 資料中心網路
基於 EVPN-VXLAN 的 leaf-spine 資料中心 fabric：每租戶一個 VRF 與多個 VNI、EVPN 多歸屬、BGP unnumbered 與 route-target 過濾。
取得簡報OcNOS-DC 規格書
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OcNOS 800G 無損 AI Fabric
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EVPN-VXLAN 資料中心網路
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要設計完整的 AI 資料中心嗎？我們會與您一起規劃每個平面。
告訴我們 GPU 規模與工作負載，IP Infusion 工程師便會與您一起為後端、儲存、前端、管理與 DCI 平面進行規模設計，或在 AI Fabric Design Suite 中先從初版佈局開始。
以 OcNOS 設計整套 AI 網狀架構
從商業論證到埠數計算，無論您的建置進行到哪個階段，都能從此接續。