A mesterséges intelligencia (AI) korszakában, amely a törés sebességgel halad, a számítástechnikai teljesítmény a társadalmi digitális átalakulás alapvető motorjává vált. A Chatgpt valós idejű beszélgetéseitől az autonóm vezetés milliszekundumos szintű döntéshozataláig az AI modellek képzése és következtetése példátlan követelményeket vet fel az adatközpontok átviteli hatékonyságára vonatkozóan. Mint az intra- és az Inter-DATA középső összeköttetés "autópálya", a színfalak mögül jelennek meg az optikai modulok, hogy kritikus komponensekké váljanak, amelyek támogatják az AI számítástechnikai teljesítmény robbanásveszélyes növekedését.
A statisztikák szerint a globális AI számítástechnikai piac várhatóan 2025 -re eléri a 25,9 milliárd dollárt, az éves növekedési ráta meghaladja a 36%-ot. Szigorú követelményekkel szembesülve, mint például a 3TB\/s GPU memória sávszélessége és a 10 évesnél idősebb klaszterek összekapcsolása, 000 GPU-k, optikai modulok nagy sebességgel, alacsony késéssel és energiahatékonysággal kulcsa a számítási teljesítmény és a kommunikációs képességek közötti növekvő rés áthidalásához. Ez a cikk mélyreható elemzést nyújt az optikai modulok kulcsszerepéről az AI adatközpontokban, azok technológiai fejlődésében és jövőbeli kihívásairól.
ÉN. Miért kell az AI adatközpontoknak optikai modulokra?
1. A klaszterek számításának "neurális hálózatának" igényei
Az AI képzés magában foglalja a hatalmas paraméterek elosztott kiszámítását. Például az Openai GPT -4 modelljének több tízezer GPU -t igényel, hogy együttmûködjön. Az optikai modulok ebben az összefüggésben két alapfunkciót szolgálnak:
Horizontális összekapcsolás: Nagyssebességű optikai linkek csatlakoznak a GPU\/chip klaszterekhez a csomópontok közötti hatékony adatáramlás biztosítása érdekében. Például az NVIDIA NVLink technológiája a 800G optikai modulokkal kombinálva lehetővé teszi az exponenciális növekedést az egyrétegű sávszélességben.
Vertical Scaling: Az optikai modul kétévente kettős (100 g -ról 800 g -ra és most 1,6 t), megegyezik a GPU számítástechnikai teljesítményének 3x éves növekedésével, ezáltal megakadályozva a kommunikáció szűk keresztmetszetét az edzés hatékonyságának lassításától.
2. Az energiafogyasztás és a költségek kiegyensúlyozása
A hagyományos rézkábelek küzdenek az 5 méteren túli 800 g sebesség támogatása érdekében, 10 -szer nagyobb energiát fogyasztva, mint az optikai megoldások. Például a 400G optikai modulok mindössze 1\/10 -et fogyasztanak az elektromos interfészek teljesítményével, míg a 800 g modulok 20% -kal csökkentik az energiafelhasználást a PAM4 moduláció és a szilícium fotonika révén. Ez a hatékonyság kritikus fontosságú a hosszú távú működési költségek ellenőrzéséhez olyan hiperskál-adatközpontokban, mint a Meta AI klaszterei.
3. Az építészeti rugalmasság engedélyezése
Az elosztott adatközpontok növekedése és az Edge számítástechnika elasztikus hálózati architektúrákat igényel. Az optikai modulok nagy portsűrűségének és kompatibilitásának (pl. Hot-elolvasható QSFP-DD 封装) zökkenőmentesen alkalmazkodnak a gerinclevelek architektúráihoz és a campus-campus összekapcsolásokhoz. Például az EOPTolink 400G QSFP-DD SR4 modulja 300% -kal 1: 4 elágazással növeli az egyports sávszélesség-felhasználást, jelentősen csökkentve a telepítési komplexitást.
II. Az optikai modulok alapvető alkalmazásai az AI adatközpontokban
1. AI képzés és következtetés: Az adatok elárasztásától az intelligens döntésekig
Trinting fázis: GPT -4 Például az adatpetabájtokat edzési ciklusonként feldolgozza. Az optikai modulok lehetővé teszik a valós idejű paraméterek szinkronizálását 800 g\/1,6t csatornákon keresztül, a modell iterációs ciklusait hetekről napra vágva.
Inferencia fázis: A magasabb valós idejű igények nanosekundás szintű késleltetést (pl. LPO technológiát) igényelnek az azonnali válaszok biztosítása érdekében az autonóm vezetés és a nagyfrekvenciás kereskedelem területén.
2. Adatközpont -összekapcsolás (DCI): Egységes számítástechnikai hálózat szövése
Kína "East Data West Computing" projektje a régiók közötti erőforrás-elosztást vezeti, és ösztönözve a hosszú távú átvitel iránti keresletet. A G.654.e szál 800 g-os, koherens optikai modulokkal párosítva ultra-alacsony veszteségű összeköttetéseket eredményez az egyhullámú 200 g sebességgel 1, 000 km felett, támogatva a "keleti adattárolás és a nyugati számítástechnika" országos integrációját.
3. Edge kiszámítás és elosztott architektúrák
Az optikai modulok kibővülnek az elosztott városi adatközpontokba. Például az Accelink és a Marvell 1,6T O-Band Coherent-Lite modulja támogatja a 20 km-es összeköttetéseket, és meghatározza a városi szintű számítástechnikai csomópont együttműködésének referenciaértékét.
Iii. Technológiai evolúció: 800G-től 1,6 T-ig terjedő határértékek
1. Speed Leap: 800 g forgalmazás és 1,6T a horizonton
800g modulok:
A globális kereslet várhatóan 2024-ben 9 millió egységet fog elérni, 2025-re 18 millióra megduplázva. A kínai gyártók, mint például az InnoLight és az Eoptolink, tömeggyártású 800 g-os szilícium-fotonikai modulokkal rendelkeznek, 30% -kal alacsonyabb energiával.
1.6t modulok:
2025-ig beállítva a volumen előállítását, ezek a modulok kielégítik a 3D chip-rakás és a memória-architektúrák jövőbeni sávszélesség-igényeit. Az NVIDIA 600, 000 1.
2. Innovációs trió: Szilícium fotonika, CPO és LPO
Silicon Photonics: A lézerek, modulátorok és detektorok CMOS integrációja lehetővé teszi a költséghatékony tömegtermelést. Az Intel Silicon Photonics platformja már támogatja az 1,6T modulokat, amelyek 4x magasabb portsűrűségűek.
CPO (együtt csomagolt optika) : Az optikai motorok integrálása kapcsoló chipekkel csökkenti az elektromos jelveszteséget. A CPO várhatóan 2030 -ig a telepítések több mint 30% -át teszi ki, és nanosekundum -késleltetést biztosít a szuperszámításhoz.
Lpo (lineáris meghajtású, pluggable optika) : A DSP chipek eltávolítása 50%-kal csökkenti az energiafogyasztást, ideális a rövid távú AI klaszter összekapcsolásokhoz. Az Accelink és az Nvidia LPO megoldása elfogadta az érvényesítést.
3. Anyagi és folyamat áttörések
A vékonyréteg-lítium-niobát modulátorok felülmúlják a hagyományos indium-foszfidot, lehetővé téve a nagyobb modulációs hatékonyságot 1,6T+ sebességnél.
A 3D -s halmozott csomagolás a szilícium fotonikában a termikus és a jel interferencia problémáival foglalkozik, javítva a megbízhatóságot.
Iv. Kihívások és a jövő: A következő határ
1. Rövid távú akadályok: Költség- és mérnöki akadályok
Az üreges alapú rost-splicing és a szilícium fotonikus hozam javításokra van szükség. Eközben az 1,6T modul költségei a 800 g kétszerese maradnak.
A hagyományos rostos túlkapacitás kontraszt a csúcskategóriás modulok hiányával-a Kína 2024-es szálkimenete 20,3%-kal esett vissza, elmélyülve az ipari polarizációt.
2. Hosszú távú trendek: A felhasználási esetek bővítése és a technológiai konvergencia
VeHicle infrastruktúra: A rezgés-rezisztens 10 g-os modulok a LIDAR-hoz (ellenállók 2000 Hz-es környezetek ellen) az ipari minőségű megbízhatóság frissítését tükrözik.
Quantum kommunikáció: Egy foton detektálási modulok, amelyek bites hibatartalmúak a 0 alatt. 1% alsó biztonságos katonai és pénzügyi hálózatok.
3. Politika és tőke -szinergia
A kínai digitális kínai fejlesztési terv az optikai modulokat mint alapvető infrastruktúra -ágazatként határozza meg. A regionális kezdeményezések, mint például a Sanghaj "Optikai Valley", adókedvezményekkel és K + F támogatásokkal gyorsítják fel az iparág klaszterezését.
Konklúzió: Optikai modulok-az AI számítástechnikai korszak "láthatatlan bajnoka"
800 g -től 1,6 T -ig és a szilícium -fotonikától a CPO -ig az optikai modulok fejlődése nem csupán a sebesség versenye, hanem az energiahatékonyság, a költség és a megbízhatóság forradalma. Az AI számítástechnikai fegyverkezési versenyen az optikai modulok átálltak a "támogató összetevők" -ről "stratégiai eszközökre". A kínai gyártók, amelyek a teljes iparági láncokat és az innovációt kihasználják, átalakítják a globális optikai kommunikációs tájat. Ahogy az elosztott számítás, a kvantumhálózatok és más feltörekvő forgatókönyvek felszállnak, az optikai modulok továbbra is a digitális átalakulás "alapvető hubja", a gyorsabb, zöldebb adat artériák kialakítása az intelligens világ számára.