AI/光模块随笔：怎么看MRC协议的影响？

首先MRC是针对scale-out的开源网络协议。因为现有scale-up网络域都用的私有协议。

历史上的scale-out协议之争：英伟达旗下Mellanox在23年推行IB协议，是个半开源体系的产物，有性能上优势。IB一度非常盛行，但是最后大客户转向了更加开放的融合以太网协议（RoCE）；到25-26年英伟达也全面拥抱了以太网协议。

而MRC是RoCE的上层协议扩展，而非替代。它利用RoCE的RDMA能力，增加了多路径传输和智能调度功能。

MRC已部署在OpenAI与OCI合作的Stargate超算及MicrosoftFairwater超算中，可用两层交换机连接逾10万块GPU。

MRC协议是一个针对训练的协议，他的一些特征如静态源路由（不再让交换机自己动态找路，而是由发送方直接指定数据包的完整路径），只有在训练场景有可能实现，而在推理场景中数据流难以预测。但未来的集群演进方向重心在推理。

目前看MRC联合的玩家里面没有谷歌、亚马逊、Meta，三家大力发展自研ASIC的P大厂，因此包容性还有待观察。

至于多平面网络技术，实际上并没有真正减少网络层级，和谷歌的TPU8t的Virgo架构类似，两层拓扑达到13w卡的情况下，大集群规模已经达到100w卡，第三层网络其实就是平时说的scale-across，支持6-10km的连接，未来Coherent-Lite（轻量版相干）的光模块会显著增加，ASP显著更高。反过来说，如果不用多平面技术，百万卡集群没有落地的可行性。

结论上来说，MRC对现有盛行的网络协议或者架构设计体系影响或有限（主要原因还是他只面向训练），看好scale-across和Coherent-Lite方案推行。