Role optické sítě je klíčová pro realizaci rozsáhlé sítě umělé inteligence. Jak se úlohy umělé inteligence rozšiřují mimo hranice jednoho datového centra, optická řešení Ethernetu 400G pro DCI se vyvinula v nezbytnou základní technologii moderních sítí datových center umělé inteligence. V dnešní složité architektuře datových center umělé inteligence nejsou úlohy umělé inteligence omezeny pouze na jedno datové centrum a ke splnění výzev škálovatelné umělé inteligence jsou vyžadovány vysokorychlostní připojení, jako je 800G DCI stávají se důležitým způsobem budování infrastruktury pro umělou inteligenci nové generace.

Jak se mění vzory provozu v datových centrech pod vlivem úloh umělé inteligence
Infrastruktura pro umělou inteligenci se vyvíjí od „škálování nahoru“ uvnitř jediné budovy k „škálování napříč“ shlukem zařízení, často vzdálených několik mil. Nedostatek elektrické energie, prostoru a chladicí kapacity v zařízení prostě činí „škálování nahoru“ úloh umělé inteligence v jednom zařízení neuskutečnitelným. To znamená, že provozní oddělení IT musí „škálovat ven“, tj. rozdělit zátěž mezi více datových center. Přesun od škálování nahoru k škálování ven přeformuluje vzory provozu v datových centrech. Úlohy umělé inteligence vyžadují přesun obrovských objemů dat mezi uzly clusteru ve velmi přesně synchronizovaném režimu. Výsledné rozsáhlé vnitřní (east-west) datové toky zcela převyšují tradiční vzory provozu mezi datovými centry. V budoucnu bude existovat nepředvídatelný provoz s vysokou rychlostí a kapacitou na úrovni metropolitních i areálových sítí, který datová centra již nemohou efektivně zpracovávat.
Proč 800G má Byli Kritický význam pro propojení datových center AI
Tréninkové clustery AI pracují pomocí distribuovaného paralelního zpracování, které vyžaduje obrovské množství šířky pásma mezi mnoha datovými centry za účelem propojení uzlů GPU. 400G nestačí na takové množství dat, která vznikají při rozsáhlém tréninku v datových centrech tohoto rozsahu. Díky 800G DCI máte dvojnásobnou kapacitu na jednu vlnovou délku a umožňujete provozovatelům propojit tréninkové clustery AI pomocí jediného spoje na jednu vlnovou délku místo několika paralelních spojů. Prostorová náročnost i provozní náklady jsou výrazně nižší. Pro provozovatele v sítích typu kampus nebo metropolitní sítě je za účelem umožnění distribuce tréninku nutná vysoká hustota kapacity, kterou jim poskytuje 800G DCI, a tím se udržuje efektivní využití optických vláken.
Optický Technologie Za 800G DCI stojí koherentní technologie, DCO a požadavky na optická vlákna
Technologií stojící za 800G DCI je koherentní optika, protože umožňuje využít amplitudu světla a dvojnásobnou polarizaci pro účely přenosu. Koherentní přenos umožňuje přenášet více informací na jediné vlnové délce než tradiční přístup založený na přímém detekování optiky. Na základě koherentní technologie nabízí společnost Sino-Telecom DCI desky s podporou až 800G na desku. – každá deska podporuje rozhraní optických modulů prostřednictvím rozhraní optických modulů na desce. Tato podpora poskytuje flexibilní možnosti nasazení.
Návrh DCI desky by měl být také modulární, aby bylo možné její kapacitu kdykoli upgradovat prostřednictvím tzv. horké výměny („hot swapping“) desky. Podpora rozhraní pro více typů optických modulů a různé vzdálenosti přenosu na desce optimalizuje možnosti nasazení a umožňuje plynulé zvýšení kapacity (z 400G na 800G) bez nutnosti provádět nákladný kompletní upgrade („forklift upgrade“).

Výzvy spojené se zpožděním v Propojení AI clusterů
Úlohy pro trénování umělé inteligence jsou velmi citlivé na zpoždění. Každý mikrosekundový rozdíl při agregaci gradientů různých GPU v distribuovaném tréninku může být velmi nákladný. Proto naše koherentní řešení s propustností 800 G poskytují vysokou kapacitu při velmi nízkém zpoždění.
Implementace 800LR, určená pro nezesilované vzdálenosti až přibližně 10 km, dosahuje celkového zpoždění pod 250 nanosekund. Porovnejte to s rámcováním 800ZR, jehož celkové zpoždění přesahuje 2 mikrosekundu. Tato čistě optická řešení by měla umožnit kratší zpoždění u AI clusterů velikosti kampusu v blízkých lokalitách. Avšak při větších vzdálenostech se aktuálně nasazují pokročilé architektury, například čistě optické síťové mřížky s kruhovým zpožděním mezi okrajem a jádrem 1 ms, které slouží pro trénování umělé inteligence na rozsáhlejších územích. Celkově bude zpoždění koherentní optiky 800G stále většinou přijatelné pro trénování umělé inteligence, pokud je vzdálenost vhodná.
Skutečný svět 800 g Zvažované aspekty nasazení
Zavádění 800G DCI do infrastruktury umělé inteligence vyžaduje plánování v několika oblastech, zejména co se týče napájení a tepelného managementu. Moduly 800G ZR budou mít příkon v rozmezí 24–25 W, takže napájení bude nutné pečlivě zohlednit. Ujistěte se, že vaše platformy disponují vhodným chlazením pro tento účel – zejména pokud jde o maximální počet portů, které lze v daném zařízení umístit. Zkontrolujte, jaké tepelné zatížení dokáží vaše přepínače / směrovače zvládnout, pokud jsou vybaveny porty 800G.
Je také nutné zohlednit vzdálenost. Modul 800ZR má dosah až 120 km (při použití zesilovače) a je vhodný pro metro DCI nasazení. Máme také nízkovýkonové varianty 800LR, které snižují latenci v metro campus sítích. Optické přepínače pro metro edge umožňují deterministické latence (1 ms, 5 ms a 10 ms) v mesh topologii a zajišťují přenos veškerého provozu AI v rámci distribuovaného clusteru.
Připravující pro další krok: Vývoj 1,6T DCI
A cesta k 1,6 T se zdá být viditelná. V reakci na to OIF pracuje na dohodách o implementaci 1600ZR a 1600ZR+. Pokročilé digitální signálové procesory (DSP) a vyšší rychlost přenosu dat (baud rate) v budoucích generacích koherentních řešení zdvojnásobí kapacitu bez ztráty dosahu.
Tuto změnu podporují společnosti jako Sino-Telecom. Naši portfolia pro DCI vyvíjíme na základě modulárních, budoucností zabezpečených platforem, které splňují současné požadavky na 800G a zároveň zaručují jednoduchou možnost upgradu na 1,6T. Naše optické platformy využívají 241 patentů a využívají nejmodernějšího výzkumného a vývojového centra k implementaci široké škály nejnovějších koherentních optických technologií, včetně nejnovější generace, která přesahuje 800ZR a směřuje k 1,6T.
Závěr
Jak se úlohy umělé inteligence přesouvají z architektury škálování nahoru na škálování ven napříč distribuovanými kampovými a metropolitními clustery, stává se 800G DCI klíčovým stavebním prvkem, který poskytuje dvojnásobnou kapacitu na vlnovou délku, nízkou spotřebu energie na bit a latenci pod 250 ns, nezbytnou pro synchronní trénink GPU, přičemž explicitní cesta k 1,6T zajišťuje, že vaše investice zůstanou aktuální. Modulární optická platforma Sino Telecom STN6800 D16 OTN spolu s nejkomplexnější nabídkou koherentních modulů 800ZR/800LR na trhu, otevřeným NMS s přístupem přes SNMP/NETCONF a budoucností zabezpečeným modulárním šasi, připraveným na jednoduché upgrady na 1,6T, poskytují optickou vrstvu Sino Telecom vyváženou kombinaci rychlosti, dosahu, energetické účinnosti a nákladů, navrženou tak, aby optimálně podporovala požadavky síťování AI jak dnes, tak i v budoucnu. Jako světový lídr v oblasti DCI – s více než 100 000 nasazených jednotek po celém světě – využíváme desetiletou zkušenost, ověřený a odolný dodavatelský řetězec a globální přítomnost ve více než 30 zemích, abychom zajistili úspěch v každém kroku – optimalizujeme vše od optického vlákna až po nejvzdálenější uzel, čímž umožňujeme bezproblémový a budoucností zabezpečený přechod k infrastruktuře datových center pro AI. Kontaktujte pro okamžitou cenovou nabídku prodejní tým Sino Telecom – komplexní řešení od konceptu až po realizaci, podporované desetiletou zkušeností v oblasti propojení datových center.
Obsah
- Jak se mění vzory provozu v datových centrech pod vlivem úloh umělé inteligence
- Proč 800G má Byli Kritický význam pro propojení datových center AI
- Optický Technologie Za 800G DCI stojí koherentní technologie, DCO a požadavky na optická vlákna
- Výzvy spojené se zpožděním v Propojení AI clusterů
- Skutečný svět 800 g Zvažované aspekty nasazení
- Připravující pro další krok: Vývoj 1,6T DCI
- Závěr