L'Architecture de Réseau des Centres de Données d'IA Nécessite des Émetteurs-récepteurs 800G/400G

À mesure que la technologie de l'IA et les applications connexes progressent, l'importance des grands modèles, des données volumineuses et de la puissance de calcul de l'IA ne cesse de croître pour le développement de l'IA. Les grands modèles et les ensembles de données constituent la base logicielle de la recherche sur l'IA, tandis que la puissance de calcul de l'IA est l'infrastructure la plus cruciale. Dans cet article, nous allons explorer comment le développement de l'IA affecte l'architecture du réseau du centre de données. Qu'est-ce que cela signifie pour le marché des émetteurs-récepteurs 800G/400G ?

L'IA Stimule l'Évolution des Architectures de Réseau de Centres de Données

L'Architecture du Réseau des Centres de Données Fat Tree

Alors que la formation de grands modèles d'IA est de plus en plus utilisée dans de nombreuses industries, les réseaux traditionnels ne peuvent pas répondre aux exigences de bande passante et de latence de la formation de grands modèles en grappes. La formation distribuée de grands modèles nécessite une communication entre les GPU, ce qui augmente le trafic est-ouest dans les centres de données d'IA/ML, avec un modèle de trafic différent de celui de l'informatique en nuage traditionnelle. Les données de l'IA sont à court terme et en grand volume, ce qui entraîne une latence du réseau et des performances de formation inférieures dans l'architecture de réseau traditionnelle. L'émergence du réseau Fat Tree est donc inévitable pour répondre aux demandes de traitement de données à court terme et en grand volume.

Dans la topologie traditionnelle d'un réseau arborescent, la bande passante converge couche par couche, la bande passante du réseau à la base de l'arbre étant bien inférieure à la bande passante totale de toutes les feuilles. En comparaison, le fat tree ressemble à un véritable arbre, avec des branches plus épaisses et plus proches de la racine. Par conséquent, la bande passante du réseau augmente de la feuille à la racine, ce qui améliore l'efficacité du réseau et accélère la formation. C'est le principe sous-jacent de l'architecture fat tree, qui permet d'obtenir des réseaux non bloquants.

Évolution des Débits des Réseaux des Centres de Données

La demande de vitesse de réseau augmente au rythme de la complexité croissante des applications des centres de données. De 1G, 10G et 25G dans le passé à 100G, qui est maintenant largement utilisé, le taux de mise à niveau et d'évolution du réseau des centres de données augmente. Cependant, face aux charges de travail d'IA à grande échelle, les débits de réseau de 400G et 800G sont apparus comme la prochaine étape critique dans l'évolution des réseaux de centres de données.

L'essor des Émetteurs-récepteurs 800G/400G Stimulé par les Centres de Données IA

Raisons de la Demande Croissante d'Émetteurs-récepteurs 800G/400G

Demandes de Traitement de Données à Grande Échelle

La formation et l'inférence des algorithmes d'intelligence artificielle nécessitent de vastes ensembles de données. Les centres de données doivent donc gérer efficacement la transmission de données volumineuses. L'arrivée des émetteurs-récepteurs 800G permet d'augmenter la bande passante, ce qui aide à relever ce défi. L'architecture réseau modernisée des centres de données comprend généralement deux niveaux allant du switch au serveur, le 400G fonctionnant comme couche inférieure. Ainsi, la mise à niveau vers le 800G stimulera sans aucun doute la demande pour le 400G.

Exigences en Temps Réel

Dans certains scénarios d'application de l'IA, la demande de traitement des données en temps réel est cruciale. Par exemple, dans les systèmes de conduite autonome, les nombreuses données générées par les capteurs nécessitent une transmission et un traitement rapides. L'optimisation de la latence du système devient un facteur essentiel pour garantir des réponses rapides. L'introduction de modules optiques à grande vitesse contribue à répondre rapidement à ces demandes en temps réel en réduisant la latence dans la transmission et le traitement des données, améliorant ainsi la réactivité du système.

Concurrence Multitâche

Les centres de données d'IA modernes doivent souvent traiter simultanément des tâches multiples, englobant des activités telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. L'intégration d'émetteurs-récepteurs optiques à grande vitesse 800G/400G améliore la prise en charge de ces charges de travail multitâches.

Perspectives Prometteuses pour le Marché des Modules Optiques 800G/400G

La demande actuelle de modules optiques 400G et 800G n'a pas connu d'augmentation significative ; cependant, une hausse notable en 2024 est prévue, principalement propulsée par l'escalade de la demande de l'informatique de l'IA. Selon le cabinet d'analyse de marché Dell'Oro, qui fait autorité en la matière, la demande de modules optiques 400G devrait augmenter en 2024. Les exigences accrues en matière de transmission de données à haut débit induites par l'IA, le big data et le cloud computing devraient catalyser la croissance du marché des modules optiques 800G. Cette tendance met en évidence le brillant avenir du marché des modules optiques 800G/400G, indiquant une voie d'adoption et d'utilisation plus importante en réponse à l'évolution des demandes d'applications informatiques avancées.

Module Optique InfiniBand FS 400G/800G Adapté à l'IA

Le module optique NVIDIA InfiniBand OSFP 800G SR8 est qualifié pour une utilisation dans les systèmes de bout en bout InfiniBand NDR. Il s'agit de la solution idéale pour les secteurs du calcul intensif et de l'IA, s'intégrant de manière transparente à l'infrastructure informatique et de stockage pour garantir une interconnectivité haute performance efficace.

Le module optique NVIDIA InfiniBand OSFP 400G SR4 est la solution idéale pour les industries du supercalcul et de l'IA, s'intégrant de manière transparente à l'infrastructure informatique et de stockage pour garantir une interconnectivité haute performance efficace.

L'application de modules optiques InfiniBand 800G au niveau de la couche dorsale peut fournir une infrastructure réseau de centre de données à ultra-haut débit, tandis que l'application de modules optiques InfiniBand 400G au niveau de la couche serveur répond aux besoins du calcul haute performance et du traitement du Big Data. Cette solution peut fournir d'excellentes performances pour les applications qui nécessitent une vitesse élevée, une faible latence, une évolutivité et une efficacité.

Solution Typique d'Émetteur-récepteur 800G/400G dans un Centre de Données

L'image illustre la solution de mise à niveau vers un centre de données 800G. L'émetteur-récepteur optique FS 400G QDD-FR4-400G forme des liens à large bande passante entre le switch MSN4410-WS2FC, fonctionnant à une vitesse d'interface de 400G dans la couche dorsale, et le switch 800G haute performance dans la couche centrale.

Étant donné que ces émetteurs-récepteurs sont présentés sous forme de QSFP-DD haute densité, ils peuvent être déployés dans des configurations haute densité. Cela permet d'augmenter la capacité de transmission et d'obtenir un taux de bande passante plus élevé. De plus, en utilisant la modulation PAM4 et la technologie retime, les émetteurs-récepteurs atteignent des taux de transfert de données plus rapides tout en réduisant considérablement la latence. Cette mise à niveau améliore les performances globales du système.

Une Nouvelle Ère pour les Émetteurs-récepteurs 800G/400G se Profile à l'Horizon

Alors que le besoin d'un transfert de données plus rapide et plus efficace ne cesse de croître, nous nous trouvons à l'ère des émetteurs-récepteurs optiques 800G/400G. Ces émetteurs-récepteurs, connus pour leurs capacités exceptionnelles en matière de bande passante, les progrès de la technologie LPO et leur rentabilité, ont la capacité de révolutionner le secteur de l'IA et de redéfinir les centres de données. L'utilisation d'émetteurs-récepteurs optiques à haut débit nous rapproche encore un peu plus de l'exploitation du potentiel optimal de l'IA.

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