在全球科技巨头围绕ai算力展开激烈竞赛之际，一个新的瓶颈正悄然浮现——数据如何在庞大的ai计算集群中高效流动？这个被称为“运力”的命题，正成为决定未来ai计算效率的关键战场。
在此背景下，全球高速连接解决方案的领导者Credo公司，于9月9日在深圳，正式推出了其新一代的旗舰产品——基于台积电3nm工艺的Bluebird系列1.6T DSP（数字信号处理器）。
AI网络需要“运力”，而“运力”的基础是高速互联
“在AI智算网络中，不只需要算力，还要关注运力。”Credo公司在发布会上明确指出，算力再强，如果数据传输跟不上，也难以真正释放AI系统的全部潜能。
而“运力”的基础，正是贯穿从芯片内部到数据中心互联的每一个层面的“高速互联”。
Credo光DSP产品营销副总裁Chris Collins分析称，AI网络与通用计算网络在结构上存在根本差异，前者需要一个独立的后端网络，来将所有的GPU进行互联。这使得AI网络所需的光收发器数量，至少是通用计算网络的两倍以上，甚至接近十倍。
Bluebird 1.6T DSP：更快、更聪明、更节能
为应对AI时代对高速互联的巨大需求，Credo推出的Bluebird 1.6T DSP，在性能、智能和能效上，都实现了重大的技术突破。
更快：基于台积电3nm CMOS工艺，其传输速率高达1.6T，并提供了多种版本，以适配不同规模和架构的AI数据中心。
Miller (mlr) 是一个命令行工具，用于查询、整形和重新格式化名称索引数据，如 CSV、TSV、JSON 和 JSON Lines。它将 awk、sed、cut、join 和 sort 的功能整合到一个专为结构化数据处理而构建的单一工具中。
更聪明：其内置的全链路遥测功能，可实时监控与诊断信号状态，提升系统可靠性。同时，其往返单向时延被压缩至低于40纳秒，可显著提升大语言模型的训练与推理效率。
更节能：凭借定制化的架构与工艺优化，其1.6T全DSP光模块的功耗低于25W，甚至接近现有800G光模块的能耗水平。
不止于DSP：构建“运力网络”的全栈产品矩阵
在Credo的战略版图中，1.6T DSP只是其构建“运力网络”的一个关键节点。
从用于机柜内互联的AEC（有源电缆）产品，到满足服务器内部GPU间高速互联的PCIe产品线，再到底层的SerDes IP技术，Credo正通过其“垂直贯通”的创新体系，重塑AI数据中心的“互联底座”。
随着AI模型规模的不断扩大，“运力”将与“算力”并列，成为AI基础设施的新核心指标。而Credo，正以其从IP到系统的全栈创新，为AI“运力网络”，构建着新的行业标准。
