这种方案有两个重要的搭配技术，分别是PFC（Priority Flow Control，基于优先级的流量控制）和ECN（Explicit Congestion Notification，显式拥塞通知） 。它们是为了避免链路中的拥塞而产生的技术，但是，频繁被触发，反而会导致发送端暂停发送，或降速发送，进而拉低通信带宽 。（下文还会提到它们）
- 框式交换机
国外有部分互联网公司，寄希望于利用采用框式交换机（DNX芯片+VOQ技术），来满足构建高性能网络的需求 。
DNX：broadcom（博通）的一个芯片系列
VOQ：Virtual Output Queue，虚拟输出队列
这种方案看似可行，但也面临以下几个挑战 。
首先，框式交换机的扩展能力一般 。机框大小限制了最大端口数，如想做更大规模的集群，需要横向扩展多个机框 。
其次，框式交换机的设备功耗大 。机框内线卡芯片、Fabric芯片、风扇等数量众多，单设备的功耗超过2万瓦，有的甚至3万多瓦，对机柜供电能力要求太高 。
第三，框式交换机的单设备端口数量多，故障域大 。
基于以上原因，框式交换机设备只适合小规模部署AI计算集群 。
█ 到底什么是DDC
前面说的都是传统方案 。既然这些传统方案不行，那当然就要想新办法 。
于是，一种名叫DDC的全新解决方案，闪亮登场了 。
DDC，全名叫做Distributed Disaggregated Chassis（分布式分散式机箱） 。
它是前面框式交换机的“分拆版” 。框式交换机的扩展能力不足，那么，我们干脆把它给拆开，将一个设备变成多个设备，不就OK了？
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框式设备，一般分为交换网板（背板）和业务线卡（板卡）两部分，相互之间用连接器连接 。
DDC方案，将交换网板变成了NCF设备，将业务线卡变成了NCP设备 。连接器，则变成了光纤 。框式设备的管理功能，在DDC架构中，也变成了NCC 。
NCF：Network Cloud Fabric（网络云管理控制平面）
NCP：Network Cloud Packet Processing（网络云数据包处理）
NCC：Network Cloud Controller（网络云控制器）
DDC从集中式变成分布式之后，扩展能力大大增强了 。它可以根据AI集群的大小，灵活设计组网规模 。
我们来举两个例子（单POD组网和多POD组网） 。
单POD组网中，采用96台NCP作为接入，其中NCP下行共18个400G接口，负责连接AI计算集群的网卡 。上行共40个200G接口，最大可以连接40台NCF，NCF提供96个200G接口，该规模上下行带宽为超速比1.1:1 。整个POD可支撑1728个400G网络接口，按照一台服务器配8块GPU来计算，可支撑216台AI计算服务器 。
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单POD组网
多级POD组网，规模可以变得更大 。
在多级POD组网中，NCF设备要牺牲一半的SerDes，用于连接第二级的NCF 。所以，此时单POD采用48台NCP作为接入，下行共18个400G接口 。
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多POD组网
单个POD内，可以支撑864个400G接口（48×18） 。通过横向增加POD（8个），实现规模扩容，整体最大可支撑6912个400G网络端口（864×8） 。
NCP上行40个200G，接POD内40台NCF 。POD内NCF采用48个200G接口，48个200G接口分为12个一组上行到第二级的NCF 。第二级NCF采用40个平面（Plane），每个平面4台NCF-P，分别对应在POD内的40台NCF 。
整个网络的POD内实现了1.1:1的超速比（北向带宽大于南向带宽），而在POD和二级NCF之间实现了1:1的收敛比（南向带宽/北向带宽） 。
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█ DDC的技术特点
站在规模和带宽吞吐的角度，DDC已经可以满足AI大模型训练对于网络的需求 。
然而，网络的运作过程是复杂的，DDC还需要在时延对抗、负载均衡性、管理效率等方面有所提升 。
