Meta Networking at the 2026 OCP Global Summit: Open Innovation for Scale-Up, Scale-Out, and Scale-Across AI Networks

2026年OCP全球峰会Meta网络技术：面向AI网络扩展、横向扩展与跨域扩展的开放创新 - Meta工程实践

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2026年10月26日

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2026年OCP全球峰会Meta网络技术：面向AI网络扩展、横向扩展与跨域扩展的开放创新

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作者

Ravindra Sunkad

Omar Baldonado

在2026年开放计算项目（OCP）全球峰会上，Meta展示了直接支持最新AI模型（包括Muse Wonder和Muse Spark）以及百万千瓦级Prometheus集群的网络创新技术。

亮点

• IcePack & IceCube：Meta首款液冷网络机架，配备102.4T交换板（128×800G，Broadcom Tomahawk 6C和NVIDIA Spectrum-6版本），运行FBOSS系统。

• 扁平化平面架构（FPF）实现横向扩展：Meta的多平面横向扩展架构，每个GPU连接至八个网络平面。采用3层→2层Clos架构，NIC级数据包分发，以及统一的主机+交换机控制平面。与NVIDIA合作开发，并与云合作伙伴共享。

• 跨域扩展：BAG，连接建筑、园区和区域的百拍比特级超级骨干网，用于Prometheus集群，配合FBOSS + SAI实现SRv6区域骨干网。

• 以太网扩展：Tahan，基于Broadcom Tomahawk5的MTIA 300以太网扩展交换机；展示每机架72个加速器的102.4T芯片预览；ESUN从1.0→1.1版本升级进展。

• OSPA：由Meta、微软和阿里巴巴共同牵头的新OCP计划，旨在标准化交换机平台层。v1.0规范已提交OCP。

• MetaRoCE：我们的AI网络RDMA传输协议，现已开源。

我们通过Meta网络和硬件团队的多场演讲，分享了关键网络相关计划的深入见解。这些演讲及配套幻灯片现已向所有人开放！

主题演讲与高管专场

从实体到代码：百万千瓦级AI基础设施工程（视频） AI改变了基础设施的形态。Meta基础设施负责人Santosh Janardhan分享了Meta如何设计、构建和运营需要重新思考网络、设施及系统整合的超大规模基础设施。 演讲者：Santosh Janardhan，Meta基础设施负责人

押注网络：全栈开放AI网络的Meta实践（视频） AI进展现在与计算同样依赖网络。未来路径是基于开放生态系统构建全栈开放方案，而非封闭专有架构。 演讲者：Omar Baldonado，Meta数据中心与人工智能网络高级总监

打破壁垒：面向AI时代的开放跨域扩展（视频） 训练计算的增长速度超过了基础设施的扩展能力。本次演讲阐述了为何需要开放跨域扩展网络，以连接数据中心和区域的AI算力。 演讲者：Vipul Deokar，Meta核心网络基础设施副总裁；Rakesh Chopra，思科硅与系统架构工程院士、高级副总裁；Tom Williams，思科市场副总裁

交换平台、光模块与互联技术

Meta 102.4T 以太网交换机（视频） IceCube 是 Meta 的 102.4T 交换机，部署于我们的液冷 Icepack 机架中。IceCube 和 N-IceCube 基于 2U 高度的混合液冷/风冷、无 PHY 设计，采用 Broadcom Tomahawk 6C 或 NVIDIA Spectrum-6 ASIC 专用集成电路，提供 128×800GE 的无阻塞容量。演讲者：周荣春，Meta 网络硬件工程师；Reza Niazmand，Meta 网络技术项目经理

大规模集成光学：从 51.2T CPO 验证到 Meta 的 102.4T（视频） 探讨集成光学对机架级 AI 的重要性——功率、密度、解耦和可靠性——以及 Meta 在验证 51.2T 共封装光学（CPO）过程中获得的经验，这些经验可扩展至 102.4T 规模。演讲者：Granthana Rangaswamy，Meta 硬件工程师；Siamak Amiralizadeh，Meta 光学工程师；王旭，Meta 硬件工程师

超大规模场景下线性可插拔光学器件的运行（视频） 在 AI 超大规模场景中，每个模块的重定时 DSP 会带来功率、散热和成本的重复损耗——但移除它后，均衡和故障排查将转移至主机端。本次演讲将探讨线性光学是否能在超大规模集群中实现与重定时光学相当的可靠性。演讲者：Amin Yekani，Meta 光学工程师；王庆，Meta 光学工程师

Meta 数据中心 800G AEC 大规模部署（视频） AI 网络经济性由短距离链路决定。本节内容涵盖 Meta 对 800Gb/s 主动电气电缆的大规模部署，以及支撑其部署的组件质量工作。演讲者：于京宇（Kevin），Meta 组件质量工程师；Abhijit Chakravarty，Meta 光学与互连质量负责人

超越可插拔模块：构建支持 AI 扩展的 NPO 生态系统 探讨构建近封装光学（NPO）生态系统所需条件，该生态系统能够支持 AI 扩展，超越可插拔模块的性能极限。演讲者：葛楠，Meta 技术采购经理

FBOSS 与开放平台

开放交换平台架构（OSPA）——统一网络交换平台参考设计（视频） 虽然 SAI 已实现数据平面软件的可移植性，但交换平台层仍存在专有性和碎片化问题，导致每个平台需要数月的重复启动工作。本次演讲将介绍 OSPA（开放交换平台架构），其提出统一的多厂商参考设计，并已将 1.0 版本规范提交至 OCP（开放计算项目）。演讲者：任涛、方天、王旭，Meta；卢国浩，独立开发者；谢英，微软；黄毅元、姚志平，阿里巴巴

NVIDIA SDK + FBOSS：构建生产级 AI 网络互连架构（视频） 探讨 NVIDIA Spectrum-X 交换机、SDK、SAI 实现及模拟器如何与 Meta 网络操作系统 FBOSS 协同，构建生产级 AI 网络架构。演讲内容涵盖实现快速联合集成的 CI/CD 和测试驱动工作流程。演讲者：Parvez Shaikh，Meta；Harish Krishnamoorthy、Alan Elder、Tom Zhu，NVIDIA

面向开放平台的 AI 就绪 FBOSS：从平台启动到解决方案认证（视频） 全面介绍 FBOSS 软件栈——路由、转发、平台服务及板级支持——并探讨如何通过配置驱动方法，更快速地将平台从板级启动推进至 OCP 生态系统的认证状态。演讲者：Srikrishna Gopu，Meta 软件工程师；Benoit Sigoure，Nexthop AI 软件工程师

超大规模扩展实践

（注：原文第 2 段结尾处的 "## Experiences With Scale-Out and Scale-Across" 为第 3 段标题，此处按用户要求保留未翻译）

按设计实现大规模下的高性能与可靠性：运营Meta最大AI集群（视频） 可靠运营Meta最大AI集群所需条件，全面解析从GPU和扩展互连架构到FBOSS、驱动程序、通信库及调度器的完整训练堆栈。演讲者：何塞·莱塔奥，Meta生产工程部门；吉尔·科博，Meta Network.AI

跨数据中心及更远距离扩展AI基础设施：Meta与BAG的实践（视频） 介绍后端聚合（BAG）的定位、架构及性能优势，结合Meta Prometheus集群部署经验分享关键见解。演讲内容还涵盖平台适配性、距离管理、可靠性及容量规划等工程挑战，尤其针对快速演进的AI生态系统。演讲者：贾尔帕·帕特尔，Meta技术项目经理；哈尼·莫尔西，Meta网络工程师

基于SRv6的骨干网络（视频） 深入探讨Meta为何选择SRv6构建骨干网络新层级，解析FBOSS上数据平面与控制平面的生产运行机制（包括在广域网距离中使用浅缓存技术），以及从概念到部署仅用数月的加速实施路径。演讲者：贾斯梅特·巴加，Meta软件工程师；安德烈·戈洛瓦诺夫，Meta网络工程师

连接本地与云端：Meta规模下的GPU网络（视频） 解析Meta如何利用云GPU算力，并将本地部署经验迁移至云端，使AI工作负载具备高性能与可靠性。演讲者：阿迪·甘吉迪，Meta技术负责人；卡门·奥，Meta软件工程经理

跨规模网络专题讨论（视频） 跨行业讨论大规模AI集群对路由和光传输设备的需求。与会者将对比超大规模云服务商、芯片厂商及系统厂商的方案差异。专题讨论嘉宾：杰夫·雷恩，Meta；塔德·霍夫迈斯特，Google Cloud；尹亚伟，Microsoft Azure；吴锡光（亨利），Broadcom；维杰伊·瓦西里卡拉，Arista Networks（主持人）

扩展架构与ESUN

塔汉：面向MTIA 300 AI系统的开放式以太网扩展交换机（视频） 我们推出塔汉——专为机架级MTIA 300 AI系统设计的基于以太网扩展交换机。本次演讲将解析塔汉的带宽与延迟特性、扩展功能集，展示以太网在扩展架构中的优势，并为未来扩展设计转向ESUN奠定基础。演讲者：维马尔·瓦苏德万，Meta技术项目经理；阿舒托什·格瓦尔，Meta软件工程师

ESUN：面向AI扩展时代的开放以太网（视频） 我们去年与社区合作启动了ESUN项目——专为扩展网络设计的以太网方案。本次演讲将回顾自上次OCP全球峰会以来的进展，包括年初发布的1.0规范及即将推出的1.1规范。演讲者：马诺杰·瓦德卡，Meta人工智能网络技术专家；普拉蒂克·马罗利亚，微软人工智能系统架构师

ESUN生态系统的验证方法论（视频） 针对ESUN生态系统的验证方法论，将扩展架构置于更广泛的AI扩展领域中进行定位——包括扩展入、扩展上、扩展出、跨域扩展、边缘扩展及高层扩展。演讲者：马诺杰·瓦德卡，Meta人工智能系统技术专家；文卡特·普勒拉，Keysight人工智能基础设施首席技术官

多加速器铜互连扩展测试方法（视频） 在铜互连扩展领域，每机架数千个连接意味着即使良率达到99.9%，仍可能出现约10个故障链路——而盲配插件无法实现单链路可维护性。在Meta，我们将其视为统计问题而非孤立的调试问题。本次演讲将分享我们的测试方法。演讲者：荣耀（Yao Rong），AI系统工程师，Meta；Karthik Ganesan，AI/HPC系统性能工程师，Meta

RDMA传输

MetaRoCE：为AI重新设计RDMA（视频） 网络现已成为AI集群的关键路径，所有reduce和all-to-all操作性能受限于数万加速器中性能最差的节点。本次演讲将介绍MetaRoCE传输规范。演讲者：Arvind Srinivasan，Meta；Sandeep Nagaraja，Meta；Balakrishnan Raman，AMD

MetaRoCE软件实现（视频） Meta正在将MetaRoCE软件实现开源，首先在GitHub上发布用户空间版本（libsoftmetaroce），基于DPDK的版本即将推出。演讲者：Ashkan Nikravesh，软件工程师，Meta；Yiorgos Nikolaidis，软件工程师，Meta

观看2026年OCP全球峰会全部内容

您可以通过2026年OCP全球峰会官网观看所有演讲录像。

衷心感谢来自Meta网络和硬件团队的每一位演讲者，以及使这一切成为可能的行业合作伙伴！

图片由开放计算项目（Open Compute Project，OCP）提供。