1. attēls. Galvenās blīvās viļņu garuma dalīšanas multipleksēšanas ko{1}}paketētās optikas (DWDMCPO) priekšrocības. (Attēla kredīts: Scintil Photonics)
Datu centru projektēšanas jomā ir teiciens: "Izmantojiet vara kabeļus, kur vien iespējams, un izmantojiet optiskās tehnoloģijas tikai tad, kad šķiedra ir absolūti nepieciešama." Gadiem ilgi nozares pragmatiskā pieeja ir bijusi par prioritāti noteikt zemas cenas-vara kabeļus, līdz fizikas likumi liek veikt tehnoloģisku jauninājumu. Taču mūsdienās, kad mākslīgā intelekta (AI) skaitļošanas klasteri virzās uz "skaitļošanas jaudas rūpnīcu" mērogu, izvietojot miljoniem grafikas apstrādes vienību (GPU), un datu centru izmaksu efektivitāte saskaras ar milzīgu spiedienu, cilvēki atklāj, ka šī "neviens{4}}optikas{5}pretējā alternatīva drīzumā nav ieradusies.
Tīkla arhitekti jau sen ir apzinājušies, ka vara kabeļiem ir ievērojami ierobežojumi pārraides attālumā liela ātruma scenārijos, taču daži ir analizējuši pamatcēloņus no fundamentālas fiziskās perspektīvas. Lai gan tīkla inženieri ar savām zināšanām ir izvirzījuši vara kabeļa pārraides attāluma un joslas platuma robežas līdz galējībai, fizikas likumu ierobežojumus nevar pārvarēt; pat visģeniālākajiem inženiertehniskajiem projektiem ir grūti pārvarēt vara kabeļiem raksturīgos ierobežojumus. To saprotot, ir izskaidrots, kāpēc nozare steidzami pāriet uz Co-Packaged Optics (CPO) tehnoloģiju.
Jo augstāka ir elektrisko signālu frekvence, kas tiek pārraidīta pa vara kabeļiem, jo lielāks ir simbolu ātrums un joslas platums, un jo vairāk informācijas tie var pārnēsāt. Problēma ir tāda, ka, palielinoties signāla frekvencei, pārraides attālums ievērojami samazinās. Ir divi galvenie signāla zuduma cēloņi: ādas efekts un dielektriskais zudums.
Ādas efekts: strāvas "virsmas koncentrācija".
Kad maiņstrāvas signāls pārvietojas pa vara kabeli, mainīgais magnētiskais lauks izraisa virpuļstrāvas vadītājā. Šo virpuļstrāvu radītais magnētiskais lauks dzēš signāla magnētisko lauku kabeļa centrā. Jo ātrāk mainās signāla magnētiskais lauks,-tas ir, jo augstāka ir frekvence,-jo spēcīgāks kļūst šis atcelšanas efekts.
Tiešais rezultāts ir tāds, ka strāva tiek "izspiesta" ārkārtīgi plānā vadītāja virsmas slānī; šī slāņa biezums ir pazīstams kā ādas dziļums. Pašreizējā signāla pārraide AI datu centros parasti izmanto frekvences, kas ir aptuveni 53 GHz. Šajā frekvencē vara kabeļu apvalka dziļums ir tikai 0,3 μm. Šāds plāns pārraides slānis izmanto mazāk nekā 1% no vadītāja šķērsgriezuma laukuma, izraisot kabeļa pretestības strauju pieaugumu,{7}}pat pārsniedzot līdzstrāvas pretestību vairāk nekā 100 reizes.
Dielektriskie zudumi: "Enerģijas izkliede" izolācijas slānī
Vēl viens galvenais vaininieks aiz signāla vājināšanās vara kabeļos ir dielektriskie zudumi. Augstas-frekvences scenārijos gigahercu līmenī molekulas kabeļa izolācijas dielektrikā nevar sekot līdzi straujajām elektriskā lauka svārstībām. Aizkave starp straujajām elektriskā lauka svārstībām un molekulu atpaliekošo reakciju pārvērš signāla elektromagnētisko enerģiju siltumenerģijā, kā rezultātā rodas enerģijas zudumi.
Divkārši zaudējumi: vara kabeļu liktenīgais vājums
Kad ādas efekts un dielektriskie zudumi darbojas saskaņoti, signāla zudumi vara kabeļos palielinās eksponenciāli, palielinoties frekvencei.
Lai to skaidri ilustrētu: 50 GHz frekvencē pat ar augstas kvalitātes vara kabeļiem šo divu efektu kopējais zudums patērēs vairāk nekā 90% no signāla jaudas budžeta 2 metru pārraides attālumā. Vara kabeļu fizikālās īpašības nosaka nesavienojamu kodola pretrunu: joslas platumu un pārraides attālumu nevar sasniegt vienlaikus.
Blīvās viļņu garuma dalīšanas multipleksēšanas ko{0}}pakotne optika (DWDMCPO)
Mūsdienās mākslīgā intelekta apmācības klasteru veiktspējas vājā vieta ir mainījusies no peldošā{0}}punkta operācijām sekundē (FLOPS) uz joslas platuma prasībām.
Mērogojamos tīklos ar konsekventu atmiņu ir nepieciešama jaunas paaudzes tīkla tehnoloģija, lai apmierinātu vairākas prasības:
|Tā kā enerģijas patēriņš kļūst par ierobežojošu faktoru datu centru izvietošanā, ir nepieciešams mazāks enerģijas patēriņš uz bitu;
| Tā kā peldošā{0}}punkta darbības vairs nav sašaurinājums, katram procesoram ir jānodrošina lielāks joslas platums;
| Tā kā fizikālā telpa šķiedras izvietošanai kļūst ierobežota, ir jāpanāk lielāks integrācijas blīvums;
| Lai iespējotu šķērs{0}}statīva horizontālo mērogošanu, ir jāatbalsta garāki pārraides attālumi;
| Lai saglabātu atmiņas domēna konsekvenci un uzlabotu GPU izmantošanu, ir nepieciešams īpaši zems{0}}astes latentums;
| Svarīga ir arī augsta uzticamība un viegla apkope.
Kad astes latentums kļūst par galveno ierobežojumu, iepriekš minēto prasību izpilde ievērojami palielinās GPU noslodzi (daži modeļu aprēķini liecina, ka izmantošana var vairāk nekā divas reizes), būtiski samazinās tīkla enerģijas patēriņu un uzlabos modeļa veiktspēju no gala{0}}līdz{1}. Pašlaik DWDMCPO ir vienīgā tehniskā pieeja, kas spēj vienlaicīgi izpildīt šīs stingrās prasības, un tas nodrošinās lielas-izmaksu-ieguvumu izmaiņas hipermēroga datu centru operatoriem.
Raidot vairākus gaismas viļņa garumus pa vienu šķiedru, DWDMCPO tehnoloģija nodrošina katram GPU vairākus platus,{0}}maza ātruma kanālus. Mērogojot pārraidīto viļņu garumu skaitu no 1 līdz 8, 16 vai pat vairāk, šis ģeometriskais mērogošanas modelis ir gatavs revolucionizēt AI tīklus, tāpat kā DWDM tehnoloģija radīja apvērsumu interneta mugurkaulā pirms 25 gadiem.
DWDM viena{0}kanāla pārraides ātrums ir aptuveni 50–64 Gbit/s, kas ietilpst zema-ātruma pārraides kategorijā. Šis raksturlielums ļauj inženieriem vienkāršot datu kodēšanas shēmu no PAM4 uz NRZ. Šis vienkāršojums novērš vairākus dārgus un{7}}jaudīgus signālu apstrādes posmus, panākot dubultu enerģijas patēriņa un latentuma samazinājumu, racionalizējot signāla pārraides ceļu.
Astes latentums ir "klusais slepkava", kas samazina datu centra IA. Kad GPU klasteri apstrādā datu marķierus, tiem ir nepieciešama nepārtraukta, paredzama bitu plūsmas ievade. Ja vienam bitam rodas pārraides aizkave, pārējā klastera daļa kļūst dīkstāvē, ievērojami samazinot procesora izmantošanu. Palielinoties procesoru skaitam klasterī, ievērojami palielinās p999 līmeņa astes bitu latentuma iespējamība, un attiecīgi samazinās procesora izmantošana.
Bez zemas-latences, zemas-jaudas, liela attāluma-DWDMCPO tehnoloģijas tīklu mērogojamība būtu ierobežota, un tādējādi lielo valodu modeļu (LLM) veiktspēja būtu ierobežota. Lielāka-mēroga, plakanāki, zema- latentuma mērogojami tīkli var atbalstīt lielākas atslēgu-vērtību kešatmiņas, tieši palielinot modeļa konteksta loga izmēru un satura atbilstību, tādējādi efektīvi paplašinot LLM efektīvo darba atmiņu. Palielināts zemas-latences joslas platums arī var palielināt transformatora slāņu skaitu, ļaujot modeļiem iegūt dziļākas domāšanas un spriešanas spējas. Īsāk sakot: saziņas ierobežojumu pārkāpšana starp mikroshēmām ļauj LLM saglabāt vairāk informācijas darba atmiņā un veikt vairāk argumentācijas darbību bez stostīšanās.
Vara kabeļi neapšaubāmi bija lieliska tehnoloģija savā laikā, taču tai raksturīgie fiziskie ierobežojumi ir radījuši steidzamu vajadzību pēc progresīvākām tīkla tehnoloģijām, lai ievērojami uzlabotu ieguldījumu atdevi hipermēroga datu centros un paplašinātu LLM iespējas.
Pēc dažiem gadiem mākslīgā intelekta datu centri, kas pilnībā izveidoti, izmantojot vara kabeļus, kļūs tikpat neiedomājami kā tālsatiksmes{0}}interneta savienojumi, kas balstīti tikai uz vara.
Hipermēroga datu centru operatoriem, investoriem, LLM izstrādātājiem un citām AI infrastruktūrā ieinteresētajām personām šī tehnoloģiskā tendence ir jāuztver nopietni: tā ne tikai būtiski mainīs datu centru izmaksu{0}}efektivitātes ainavu, bet arī nepārtraukti paplašinās AI iespēju robežas. Uzņēmumi, kas vispirms ieviesīs DWDMCPO tehnoloģiju, radīs arhitektūras priekšrocības izmaksu, enerģijas patēriņa un veiktspējas ziņā; Šīs priekšrocības turpinās paplašināties, AI infrastruktūrai paplašinās.
