Meta 在 OCP 2026 亮出 102.4T 交换与以太网 scale-up：一柜 72 颗加速器

102.4T 一代与液冷网络机架

10 月 12 日，Meta 在 2026 年开放计算项目全球峰会（OCP Global Summit）上公布了一批网络基础设施成果，摆在最前面的两件是硬件：公司首款液冷网络机架 IcePack，以及工作速率 102.4 Tbps 的交换刀片 IceCube。

这些硬件的服务对象是 Meta 自己的模型与智能体：这次发布里点名的工作负载包括 Muse Wonder 与 Muse Spark 两个模型，以及面向所有人的个人 AI 智能体 Muse。换句话说，这一代网络不是为了跑分，而是为了让自家越来越大的训练与推理任务待在同一个集群里。Meta 也把话说得很清楚：邀请工程师、芯片厂商、系统集成商与运营商一起，在 OCP 社区里解决开放、高效、可持续的 AI 基础设施问题。

IcePack 基于 OCP 的 ORV3-HPRv1 机架标准，是 Meta 第一代液冷网络机架。机架里插的是 IceCube 交换刀片：102.4 Tbps 交换容量，提供 128 个 800G 端口的无阻塞交换能力。IceCube 有两个版本，分别搭载博通的 Tomahawk6C 交换 ASIC 与 NVIDIA 的 Spectrum-6 交换 ASIC，两者都运行 Meta 开源的 FBOSS 网络操作系统，并通过 OCP 的 SAI（交换机抽象接口）对接硬件。

这一代相比上一代 51.2T 平台带宽翻倍，同时满足了下一代 AI 数据中心对散热密度的要求。这也是「液冷」出现在网络设备上的原因：当集群走向吉瓦级，交换机必须在越来越紧的功耗与散热包络里提供成倍的带宽，单纯的风冷已经不够用。

FPF：每颗 GPU 拉八条链路到八台交换机

更有意思的变化发生在拓扑上。Meta 这次介绍了 Flattened Planar Fabric（FPF），一种多平面后端组网方式；用 Meta 的话说，它从根本上改变了 GPU 接入网络的方式，也改变了这张网的控制面。

具体做法是：每颗 GPU 用八条独立的 100G 链路，分别接到八台不同的交换机上——每个平面一台。这取代了传统的单平面上行架构，带来四个好处：相比单平面拓扑可以支撑更大的无阻塞 GPU 集群；把原来的三级 Clos 压平成两级 Clos，减少一层交换机，从而减少跳数、降低延迟与基础设施成本；负载均衡从交换机前移到网卡，由网卡硬件把每个报文喷洒到八个平面上；控制面同时覆盖交换机与主机，主机据此把流量从故障平面上引开。

这项工作与 NVIDIA 紧密合作完成，跑在 Meta 自己的基础设施里，借用了 NVIDIA Spectrum-X 的多平面创新，以确保在各类故障与运维生命周期场景下仍有高性能。Meta 还把经验分享给云伙伴，推动多平面组网在合作伙伴侧落地。这不只是技术问题：Meta 的算力缺口无法单靠自建机房填满，土建以年计、需求变化以月计，因此必须同时使用租赁设施与公有云容量。而要让公有云里的 GPU 和自建机房里的 GPU 表现一致，网络必须被标准化。

跨区域的一层是 BAG（后端聚合）。它是以太网为基础的集中式超级脊，把多个脊层组网连成跨越楼宇、园区与区域的巨型集群，工作在拍比特量级——两个区域之间的 BAG 互联容量可达每秒数十拍比特。Meta 给出的规模坐标是：Prometheus 在 2026 年约 1 吉瓦，Hyperion 则向 5 吉瓦扩展。距离在这里变成设计约束：无损以太网所需的缓冲余量正比于线缆长度，链路拉到几十公里后，缓冲管理就从调参问题变成首要问题。FBOSS 的做法是在现场测量真实线缆长度——通过测量无拥塞队列上探测流量的往返距离来推导，再按测量值分配余量。

用以太网做 scale-up

scale-up 指的是机架或 pod 内加速器之间那种高带宽、超低延迟的互联，历来依赖各家私有技术。Meta 这次要证明以太网也能干这件事：它推出的是一台叫 Tahan 的以太网 scale-up 交换机，专为 Meta 自家的 MTIA 300 训练加速器设计，基于博通 51.2 Tbps 的 Tomahawk 5 ASIC，总容量 64 个 800G 端口，其中一半通过背板为加速器提供 scale-up 连接；四台 Tahan 以无阻塞拓扑互联 16 颗加速器，平均到每颗加速器是 6.4 Tbps。更关键的是，Tahan 复用了与 scale-out 网络完全相同的无损 RoCE 传输（路由化 IPv6、PFC 与为 AI 调优的 QoS），把两张网统一在 FBOSS 之下。

下一代方案已经画好：一块 216 个 400G 端口的 scale-up 刀片，基于 102.4 Tbps 的博通 Tomahawk6C，八台这样的交换机互联一柜 72 颗加速器，密度相比这一代显著提升。再往后的一代计划采用 OCP 的 ESUN（Ethernet for Scale-Up Networking）作为 scale-up 数据面。ESUN 是 Meta 去年在 OCP 内发起的倡议，参与者包括 AMD、Arista、ARM、博通、思科、HPE、Marvell、微软与 NVIDIA；1.0 版网络运营商需求基础规范已于今年早些时候发布，下一版 1.1 将处理交换机方案档位与报文间隔压缩等新特性。

OSPA 与 MetaRoCE：再往上标准化一层

Meta 还拉上微软与阿里巴巴共同牵头一项新的 OCP 倡议：Open Switch Platform Architecture（OSPA）。逻辑是：SAI 已经让交换机的数据面软件可以在不同芯片间迁移，但它下面的交换机平台层仍然是私有且碎片化的，每上一个新硬件平台都要重复数月的定制工程。OSPA 要统一的是电源管理与时序、传感器与环境控制（含散热与风扇）、硬件资产管理与设备枚举、带外硬件接口（管理网口、串口、USB、指示灯）、固件维护更新，以及平台故障诊断。

传输层方面，Meta 宣布开源 MetaRoCE 的实现。这是一个为 AI 集群网络优化的 RDMA 传输协议，提供分布式 AI 训练所需的拥塞控制与可靠性语义，专门针对大规模以太网上的集合通信流量形态设计。此外，Meta 还用 FBOSS 在区域骨干网上部署了基于 IPv6 的分段路由（SRv6），运行在基于思科 SiliconOne 的开放浅缓冲交换机平台上。

把这些拼在一起，Meta 的意图就清楚了：它想让 AI 基础设施从交换机、机架到传输协议全部建立在开放标准之上，而自己既当最大用户，也当标准的主要贡献者。这套路线能不能被更大的生态接受，还取决于其他公司是否愿意为 ESUN、OSPA 与 MetaRoCE 投入工程资源——这是标准化的老问题，也是 Meta 这次把「邀请」写进发布稿的原因。