在本文中，谷歌探讨了面向下一代光电路交换机（OCS）的器件技术，重点聚焦数据中心网络与机器学习超级计算机。诸如插入损耗、串扰、端口数量、重构时间以及偏振敏感性等关键器件参数，将直接决定系统级性能与可靠性。
引言
大规模系统依赖网络，通过交换结构将信息从源端传输到目的端。如今，多数超大规模数据网络以电子分组交换机（EPS）为核心，并采用固定的 Clos 拓扑结构。尽管这类网络能够支持任意通信模式，但在成本、时延与可重构性等关键系统指标上，并不具备理想的可扩展性。
正因这些众所周知的扩展瓶颈，早期研究开始探索光电路交换机：通过动态重塑网络拓扑，使其更贴合实际通信模式。随着研究不断成熟，OCS 已在大规模数据中心网络与机器学习系统中实现真实部署。光交换也因此成为构建高性能、具成本优势且可重构网络的重要基础能力。本文将回顾商用 OCS 的现状，并梳理可能定义下一代光交换的器件技术方向。
背景
电子分组交换机会在共享存储器中对数据包进行排队，并依据包头信息做出本地路由决策，将数据包转发到对应输出端口。端到端连接通常由经过多个交换机的多跳路径构成。由于路由决策以“逐包”为单位，即便来自同一源、发往同一目的地的数据包，也可能经历不同的传输时延——这对需要严格同步的机器学习负载尤为不利。
光电路交换机则采用不同路径。它在输入端口与输出端口之间建立一条端到端的光“电路”。数据在通过交换机时保持在光域中传输，包的转发基于预先配置好的路径，而不是逐包读取包头并进行本地路由决策。因此，所有数据包会沿同一条光路传播并经历相同的时延——这对高度同步的训练任务非常理想。
许多 OCS 设计还具有较强的“速率不敏感”特性，使同一台交换机能够跨越不同代际、不同数据速率的光收发器继续使用。这种简化也伴随代价：光交换通常需要集中式控制。在大规模部署中，构建控制平面的工程投入，往往不亚于甚至超过 OCS 硬件本身。
未来光交换器件技术
谷歌指出，面向商用与研究型 OCS 平台存在多条器件技术路线。实际系统表现取决于交换是在空间域实现还是在波长域实现，以及器件架构是三维自由空间结构还是二维平面结构。
目前尚不存在一种在所有应用场景、所有性能指标上都同时最优的交换器件技术。对于当下的大规模部署而言，光交换机往往围绕三项现实优先级进行设计：极高端口数量、低插入损耗以及低回波损耗。
三维自由空间交换
一种被广泛采用的商用方案是定制 MEMS（微机电系统）反射镜。在该设计中，通过深反应离子刻蚀等工艺制造高反射率的微反射镜，并以高电压信号驱动镜周围的梳齿驱动结构。每个反射镜可绕两个轴旋转，两组器件配合即可在任意输入端口与任意输出端口之间建立三维光路。
谷歌表示，基于 MEMS 的 OCS 已在大规模数据中心网络中带来显著的成本优势；在 TPU 超级节点（superpod）式的机器学习系统中，也提升了可用性与性能——尤其是在需要稳定时延与高二分带宽的场景下。
除了机械式 MEMS 反射镜，谷歌还关注三维自由空间交换中的新型“非机械式”方案，例如二维数字液晶（DLC）像素阵列。这类器件利用偏振特性，以数字方式控制光束传播方向。通过由 N 个二值级联阶段构成的折叠级联结构，可以实现一个具备 2^N 个端口的交换机，从而以模块化方式获得大端口规模。
二维平面交换器件
与三维自由空间架构相比，二维平面交换的许多研究采用波导交叉矩阵：每个方向有 N 条波导，在 N² 个交叉点上放置二值交换单元，以控制光在交叉点处的传播方向。
大量研究由硅光子（SiP）推动，其目标是与标准 CMOS 制造工艺兼容。理论上，SiP 平面交换机有望实现更低的单端口成本、更快的交换速度、更紧密的电子集成，以及由于驱动电压更低而带来的潜在高可靠性（相较于许多三维自由空间系统）。
但截至目前，这些优势尚未在量产系统中充分兑现。长期挑战主要集中在光纤耦合与交换过程中的高损耗，以及端口数量受限。部分问题（尤其插入损耗）在许多二维架构中都很难彻底避免。
基于干涉的器件
基于干涉的二维平面交换器件已被广泛研究，典型代表包括：
马赫–曾德尔干涉仪（MZI）：通过单次传播干涉形成交换状态。
微环谐振器：通过谐振腔内多次传播干涉形成交换状态。
总体而言，基于谐振器的器件可实现更低驱动电压，但其带宽更窄、控制难度通常更高。
这两类器件都依赖折射率变化来实现相长或相消干涉。常见调谐方式包括热调谐与电光效应（外加电场改变折射率）。由于诱导的折射率变化具有波长依赖性，器件可用带宽会受到影响。
热调谐速度相对较慢（微秒级，而非纳秒级），并且需要精细控制以避免器件间的热串扰。对于大规模干涉式交换机而言，核心挑战包括降低整体损耗、实现偏振多样化设计，以及随着级联器件数量与端口数增长而加剧的串扰管理。
异质集成器件
谷歌强调了一个正在快速升温、并显著提高交换要求的新兴场景：光子量子计算。在该领域，光交换机用于生成初始计算资源，并在量子工作流各阶段之间执行前馈操作。由于不同阶段可能依赖前一阶段的测量结果，整体计算速度会受制于光交换机的切换/重构速度。同时，量子光子计算对损耗与串扰的要求极为严苛。
为应对这些挑战，研究者正在探索基于异质集成的高速光交换：将具有强电光效应的薄膜材料与代工硅光子平台集成，从而实现更低驱动电压与更高速度。与此同时，微转移印刷等异质集成工艺也在推进，以支持更可扩展的制造路径。即便如此，干涉类器件的共性挑战仍然存在，同时还必须解决异质集成工艺的可制造性与封装落地问题。
硅光子 MEMS 器件
MEMS 同样被用于硅光子二维平面交换。在这种架构中，输入与输出的光纤阵列单元连接到二维波导交叉矩阵，各交叉点由 MEMS 驱动的耦合器将光引导至两条路径之一；随后，该 MEMS 光子集成电路（PIC）再与 CMOS 控制芯片进行集成。
相较于自由空间交换中的模拟式 MEMS，二值 MEMS 耦合器的切换速度最高可快 1000 倍，并在研究原型中展示了相对较大的端口规模。但封装依旧是关键难题，尤其是要在 2N 个光纤—波导接口上实现低损耗连接，这也是硅光子二维交换路线普遍面临的痛点。
波长交换器件
另一条路径是波长交换，通常由可调谐激光器、无源阵列波导光栅（AWG）以及可调谐滤波器组合实现。与空间交换相比，可调谐激光器往往成本更高、功耗更大；无源光学器件可能具有更高损耗，并且工作在固定波长波段。这些因素通常会限制端口数量，并约束单端口可用带宽。
结论
随着光电路交换技术逐步走向商业成熟，围绕下一代 OCS 器件技术的研究正在加速。随着应用需求从超大规模数据中心扩展到 AI 超级计算机乃至新兴量子系统，预计部分仍处于研发阶段的器件技术，将在未来的计算与网络平台中实现规模化落地。
附录：谷歌 OCS 的起源
谷歌的光交换之路始于多年前对数据中心的一次低调却雄心勃勃的改造——以一种高度集成的内部方式，替换传统网络基础设施，而这正是网络社区长期以来所期待的方向。
该计划常被称为“阿波罗计划（Project Apollo）”，遵循一个清晰原则：尽可能用光替代电子，并用光电路交换机取代传统电子交换机。在 2023 年末的访谈中，谷歌系统与服务基础设施团队的负责人阐述了这一转型的重要性。
让数据尽可能停留在光域
数据中心通信的一大根本效率问题，来自“跨域”：计算在电子设备中完成，服务器侧数据起源于电域；但在光域中传输信息往往更快也更高效。
传统网络拓扑会在电信号与光信号之间反复转换——一跳又一跳。每次转换都会提高成本与功耗，而逐包的电子处理也会带来额外时延。
OCS 的思路是尽可能长时间让数据停留在光域中。通过微反射镜重定向光束，系统在源端与目的端口之间形成直接的光交叉连接，从而减少电交换发生的频率。
谷歌认为，这种方式通过减少数据中心内不必要的电子处理来降低时延，并通过“主要消耗仅为维持镜子位置”来显著降低功耗，整体能耗水平通常远低于 EPS 系统。
交换硬件如何工作
在 Apollo 风格的交换机中，光纤束将光引入系统，多个硅组件通过 MEMS 微反射镜阵列反射光束。每个反射镜可快速单独调整，使某一路光信号能够被重定向到输出光纤束中的不同光纤。
在一项描述的设计中，每个阵列包含 176 个微反射镜，但为了提高良率可能只使用 136 个镜面。两个镜面组件之间可形成 136² 种输入输出组合，总计 18,496 种连接可能。
谷歌报告该光交换系统的最大功耗约为 108 瓦，实际运行通常更低；而可比的 EPS 系统功耗大约可达 3000 瓦。过去数年，谷歌已部署了数千套这类 OCS 系统，并将其描述为同类规模最大的 OCS 部署。
规模化的定制工程
实现这一系统需要大量定制化工作，不仅包括交换机设计，还涵盖制造与生产工具链。谷歌提到，为 MEMS 反射镜、光纤准直器、光芯及其部件开发了定制测试、对准与组装工作站，并开发了自动化对准工具，可将透镜阵列以亚微米级精度放置到位。
公司也设计并部署了定制光学组件，如收发器与环形器。环形器用于在端口之间实现单向光路传输，谷歌指出这类设计能够将光纤数量大幅降低（例如减少一半）。
在收发器方面，谷歌推动低成本 WDM 收发器，覆盖多个互连速率代际（40、100、200、400GbE）。其关键目标是在成本、功耗与调制格式要求之间取得平衡，同时能够容忍反射式光交换引入的额外插入损耗。
软件定义控制：Orion
更宏观的体系还包括 Orion——谷歌的软件定义网络（SDN）层。Orion 早于 Apollo 计划出现，这意味着谷歌早已建立逻辑集中式控制平面。正是这一基础，使其能够（尽管仍非常艰难）把流量工程与路由控制扩展到直连光拓扑上，并实现实时、面向流量的镜面重构。
工程挑战：重配置时间
Apollo 计划的一个核心挑战是重配置时间。Clos 网络通过 EPS 系统可以持续互联所有端口，并以逐包决策快速适配流量；而光交换不同：改变直连关系需要镜面物理重构，通常需要数秒，这远慢于电子分组转发。
谷歌的策略是通过利用大规模场景下稳定、长期存在的通信模式，尽量减少重配置频率。其将流量行为描述为“超级块（superblocks）”之间的通信：每个超级块由约 1 到 2000 台服务器组成。尽管超级块之间的流量并非完全固定，但存在足够的稳定性，使系统能够长时间保持光路直连，仅在模式发生显著变化时才重新配置拓扑。
这还带来了动态基础设施调度能力。当需要更多 EPS 骨干能力时，谷歌设想可以临时把一个未使用的“超级块”分配为骨干元素，相当于快速“招募”额外容量；由于该块不是流量源，因此无需进行数据同步即可承担转发角色。
谷歌为何认为值得投入
谷歌的核心判断是：光交换有潜力成为楼宇级基础设施能力，因为光子并不关心比特如何编码。这意味着同一套 OCS 部署可以跨越多代收发器继续使用——从 10Gbps 到 40、200、400、800Gbps 甚至更高，而无需更换光交换底座。
这带来显著的运维灵活性：升级可以按照谷歌自己的节奏推进，而不必被迫进行破坏性的全网重建。谷歌认为，这降低了停机风险，减少了因 EPS 周期性更新带来的资本开支，并能够显著降低网络成本，同时实现可观的节能收益。
展望未来，谷歌正在推进端口数量更大、插入损耗更低、重配置更快的 OCS 系统。其潜在回报十分可观：谷歌指出，现代数据中心的内部二分带宽可以与整个互联网的带宽相当，这意味着即便是小幅度的效率提升，也可能转化为巨大的资金、能耗与时延收益。
