服务器CPO：破解算力时代带宽瓶颈的“隐形加速器”

当ChatGPT这类千亿参数大模型持续“吞噬”算力时，数据中心里的服务器正面临一场“带宽焦虑”——传统光模块与芯片分离的架构，已经跟不上每秒数十TB级的数据传输需求。这时，CPO（Co-Packaged Optics，共封装光学）技术站到了聚光灯下。

和传统“芯片+外置光模块”的分离设计不同，CPO直接把光引擎（负责光信号转换的关键部件）与交换机芯片封装在同一个模块里，相当于让“数据传输的高速公路”直接连到“计算核心的家门口”。这种“零距离”整合，能大幅降低信号传输中的损耗：相比传统方案，CPO的功耗可降低30%以上，延迟也能压缩到原来的1/5；同时，封装后的体积更小，让服务器能在有限空间内塞进更多传输通道，轻松支撑400G、800G甚至1.6T的超高带宽。

如今，谷歌、微软等云计算巨头已在AI数据中心测试CPO服务器，国内华为、中兴也在布局相关技术。当大模型训练需要数万张GPU同时“协同工作”时，只有CPO能扛住这种“数据洪流”的冲击。从“分离”到“共封装”，CPO不仅是服务器带宽瓶颈的“破局者”，更可能成为未来算力基础设施的“标配”——当我们享受AI带来的智能服务时，背后或许正是CPO在默默“加速”数据的流动。