Оптический интерконнект в эпоху Искусственного Интеллекта, аналитика J’son & Partners Consulting
Сергей Шавкунов, исполнительный директор, J’son & Partners Consulting.
XVII Международная конференция ComNews TransNet: магистральные сети связи.
Основные идеи
- Развитие искусственного интеллекта требует мощного интерконнект между компонентами и переход к оптическим технологиям для масштабирования пропускной способности.
- Нейроморфные подходы и параллелизм позволяют моделям достигать триллионов параметров, но это сопровождается ростом энергопотребления и требованиями к инфраструктуре.
Энергопотребление и технологические вызовы
- Энергопотребление серверной инфраструктуры растет вслед за растущей вычислительной мощностью. Важная проблема — потери на интерконнект и в электропроводке чипов.
- Проблема нагрева в медных проводниках.
Оптический интерконнект как ответ:
- Оптика не греется при передаче света и позволяет работать в терагерцовом диапазоне, что существенно превосходит текущие гигагерцовые схемы.
- По масштабу передачи оптика обеспечивает значительно большую пропускную способность: диапазон выше в тысячу раз по сравнению с электрическими каналами.
Архитектуры, сегменты и мегасистемы
- Транспортные сети: переход к терабитным скоростям в будущем, уже сегодня обсуждаются высокие скорости в пределах транспортной инфраструктуры.
- ЦОДы и новая цифровая экономика: последние годы быстрый рост крупномасштабных ЦОДов (более тысячи стоек). За последние пять лет сегмент с более чем 3000 стойками — наиболее быстрорастущий и ёмкий.
- Внешний коннективит vs внутренний трафик: каждая тысяча стоек в соде требует 1–2 Тбит/с внешних каналов; внутри Цодов трафик примерно в 4–5 раз больше внешнего.
- Архитектура interconnect внутри Цодов: spine & leaf (ветки и листья) с волоконно-оптическими кабелями и оконцованными трансиверами, обеспечивающая связь оборудования на уровне rack-to-rack.
Кейсы и примеры
- Пример Microsoft: 1000 стоек, каждая стойка содержит 30–40 активных юнитов; две оптические трансиверы на каждое подключение. Энергопотребление всей конфигурации сводится к примерно 100 киловатт, учитывая энергопотребление на преобразование электрического сигнала в оптический и обратно, а не на вычисления.
- MEMS-решения Google: MEMS-технология используется для мультиплексирования и оптических коммутационных узлов, снижающих потребление энергии на передачу.
- Lightmatter и суперчип PASSAGE M1000: Lightmatter представила гибридный оптико-электронный чип (полупроводник + фотонная интегральная схема с волноводами, лазерами и фотодатчиками). PASSAGE M1000 обеспечивает коммутацию более 100 Тбит/с; планируется создание коммутационной матрицы с суммарной пропускной способностью свыше 1000 Тбит/с. В перспективе — оптический чип с памятью и полностью оптическая инфраструктура, что приведет к новому поколению вычислительных систем.
Перспективы и выводы
- Новое поколение инфраструктуры для ИИ будет оценивать достижения волоконной техники, как начало эпохи оптического неолита, подчеркивая необходимость перехода к полностью оптическим решениям для устойчивого роста производительности и энергоэффективности.
- Вопросы энергетики и эффективности интерконнект остаются ключевыми для масштабирования AI—нужна оптимизация коннективита на всех уровнях.
