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OFC2024熱點話題:AI網(wǎng)絡、3.2T光學、線性驅動可插拔和CPO

摘要:Dell'Oro分析師Sameh Boujelbene認為,在今年的OFC盛會上,AI網(wǎng)絡、3.2T光學、線性驅動可插拔和CPO將成為熱門話題。

  ICC訊(編譯:Nina)(作者:Sameh Boujelbene)OFC是光通信和網(wǎng)絡領域最重要的全球盛會,吸引了來自世界各地的與會者,他們有興趣了解該行業(yè)的最新進展和創(chuàng)新。雖然OFC涵蓋了廣泛的光學行業(yè)和應用,但我的重點是數(shù)據(jù)中心市場,即數(shù)據(jù)中心內(nèi)部和數(shù)據(jù)中心之間的應用。隨著OFC的臨近,我渴望在這個博客中討論一些將在會議上占據(jù)中心的關鍵話題。

  光學在人工智能網(wǎng)絡中的作用越來越大

  新興的大型人工智能應用的規(guī)模似乎呈指數(shù)級增長,這些應用必須處理的參數(shù)數(shù)量每2到3年增長1000倍。因此,就加速器數(shù)量而言,人工智能集群的平均規(guī)模每兩年翻兩番,從256個的典型規(guī)模發(fā)展到1000個,然后迅速發(fā)展到4000個,現(xiàn)在一些集群擁有32K和64K的加速器。

  另一個關鍵方面是每個加速器的帶寬量,預計在不久的將來將從目前的200/400/800Gbps增長到1Tbps以上??偠灾斯ぶ悄芫W(wǎng)絡中的流量增長不僅受到集群規(guī)模增長的驅動,還受到每個加速器帶寬增加的推動。因此,人工智能集群中的網(wǎng)絡帶寬正以驚人的速度增長,某些云服務提供商網(wǎng)絡每兩年增長10倍。

  在我們最近發(fā)布的 “AI Networks for AI workloads” 《人工智能工作負載的人工智能網(wǎng)絡》高級研究報告中,我們預測到2025年,人工智能網(wǎng)絡中的大多數(shù)端口將為800Gbps,到2027年,大多數(shù)端口將達到1600Gbps,這表明市場上的最高速度將很快被采用。這種遷移速度幾乎是我們通常在用于連接通用服務器的傳統(tǒng)前端網(wǎng)絡中看到的速度的兩倍。

  遺憾的是,光速度的提高受到成本和功耗顯著增加的挑戰(zhàn)。對人工智能基礎設施的大量投資正在加速開發(fā)創(chuàng)新的光連接解決方案,以滿足人工智能集群的需求,同時解決一些成本和功耗挑戰(zhàn)。今年的OFC將探討應對這些挑戰(zhàn)的各種解決方案和策略。

  1.6Tbps的光學現(xiàn)狀和3.2Tbps的潛在路徑

  在OFC2023上,業(yè)界推出了許多基于200G/lambda的1.6Tbps光器件和收發(fā)器。我們預計業(yè)界將在今年的OFC上進一步展示此類1.6Tbps產(chǎn)品的技術。雖然我們預計到2025/2026年1.6Tbps才能實現(xiàn)批量出貨,但業(yè)界必須開始努力實現(xiàn)3.2Tbps,并探索各種途徑和選擇來實現(xiàn)這一里程碑。這種緊迫感源于多種因素,包括人工智能集群內(nèi)帶寬需求的指數(shù)級增長,以及與更高速度相關的不斷升級的功率和成本問題。我們預計今年OFC將圍繞實現(xiàn)3.2Tbps的潛在路徑進行多次討論。

  線性驅動可插拔光學、共封裝光學、相干光學

  可插拔光學預計將在系統(tǒng)級功耗中占越來越大的比例,在51.2Tbps及以上的情況下,將超過交換機系統(tǒng)功耗的50%。隨著云服務提供商構建下一代人工智能網(wǎng)絡并繼續(xù)推動更高的速度,這一問題將進一步加劇。

  在OFC2023上,業(yè)內(nèi)引入了線性驅動可插拔光學(Linear Drive Pluggable Optics,LPO),引發(fā)了一系列測試活動。在OFC2024上,我們期待聽到關于LPO的最新消息,以及它們是否有超過112G SerDes通道。此外,與傳統(tǒng)的可插拔解決方案相比,業(yè)內(nèi)將把相干光學作為降低功耗和成本的一部分努力進行探索。

  與此同時,共封裝光學(Co-Packaged Optics,CPO)仍在發(fā)展中,業(yè)界猜測,CPO最終可能成為未來實現(xiàn)更高速度的唯一解決方案。

  關于Sameh Boujelbene:Sameh Boujelbene于2011年加入Dell'Oro集團,目前負責以太網(wǎng)園區(qū)交換機、以太網(wǎng)數(shù)據(jù)中心交換機和用于人工智能工作負載的人工智能網(wǎng)絡領域的研究。在公司任職期間,Boujelbene女士擴大了她的研究項目,以解決數(shù)據(jù)中心互連、AI/ML工作負載和數(shù)字化轉型問題。她在各種行業(yè)和貿(mào)易出版物上發(fā)表文章并被引用,她經(jīng)常在行業(yè)會議和活動上發(fā)表演講。

  原文:https://www.ofcconference.org/en-us/home/news-and-press/ofc-blog/2024/february/ofc-2024-hot-topics-ai-networks,-3-2-tbps-optics,/

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