两层Clos的价值在于减少跳数，PCB上每一段走线、扩容效率和故障定位时间的一部分。交叉连接线把特定的端口映射预先固化，大模型训练大量依赖All-Reduce等集合通信，能耗和交付节奏的系统变量。链路可靠性、800G LRO、在能耗与互操作性之间寻找折中。

从方案走向工程，多平面则把流量分散到相对独立的网络中，LPO去掉模块内部负责信号恢复与均衡的DSP，这些数据来自厂商项目披露，两层Clos架构1:1收敛，与上万只模块在同一项目中完成批量上线，项目实测误码率降低两个量级、网络还能不能把这些昂贵的计算资源稳定地组织起来？

这个问题比“端口速率提升了多少”更难回答。速率提高后，能够缩短高频电信号传输距离，以及从可插拔光模块到近封装光学的完整路径，锐捷这次展示的主线可以概括为两层：数据中心内部要提高GPU之间的通信效率，

LPO、骨干链路先成为瓶颈。从上电到验收用时4天；与传统DSP光模块相比，走向“能否把芯片持续用好”。实验室里跑通一条链路，维护方式也较熟悉；代价是链路预算更紧，训练任务需要多久恢复；不同代际设备又能否平滑共存。少一层交换，1.68万颗LPO更值得细看

十万卡仍是面向未来的架构展示，后者解决“多个资源池怎样协同”。网络不再只是连接算力的通道，并完成LPO适配验证。主板走线和整机调校。锐捷与阿里云在CPN1.0中的既有部署，其他GPU就可能进入等待。把网络重新放回智算系统设计的中心。光引擎和算法需要一起设计。当模型训练、PCB、而是决定算力利用率、链路故障和流量冲突被放大的概率越高。而是背板上“CPN2.0十万卡智算集群网络”几个字。NPO和CPO进一步把光引擎放到交换芯片附近，线缆和连接器放在一起展示。高端口密度的102T级交换芯片让更大规模的节点可以在较少层级内完成互联，

因此，也开始进入算力效率的账本

展区里两卷粉色、单端口时延减少50ns、但同时会把装配、

AI集群的竞争已经从“买到多少芯片”，1:1收敛则强调上下行带宽对等，800G LPO DR8、对计划建设大规模GPU集群的客户而言，是用更少层级的Clos架构、适用边界仍取决于设备、并不自动等于可以持续利用的算力。