قادة الفكر
التحول القادم في بنية الذكاء الاصطناعي: البرمجة ما وراء السيليكون
في حين أن العالم بأسره يعتبر أكثر انبهارا بالذكاء الاصطناعي وتطبيقاته ، هناك بعض الحواجز الحقيقية التي تعوق نجاحه الكامل. khud ، على سبيل المثال ، بنية مركز بيانات الذكاء الاصطناعي ، التي تواجه تحديات موثوقية كبيرة و مخاوف أداء و قيود استهلاك الطاقة المتزايدة التي تقيد مدى قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التوسع في الممارسة. في الواقع ، يتطلب عملاء الذكاء الاصطناعي المتغيرين انتقالًا إلى المرحلة التالية من تطوير OCS — OCSs الصوتية البرمجية — التي تمكن من مستويات مرونة الشبكة التي لم تُرى من قبل.
كيف وصلنا إلى هنا: تاريخ تطوير OCS
مفاتيح الدائرة البصرية (OCSs) لها تاريخ طويل في مجال الهاتف ، بدءًا من أواخر القرن التاسع عشر / أوائل القرن العشرين عندما اعتمدت اتصالات الصوت على التبديل الدائري — التبديل المادي للكابلات لتأسيس اتصال هاتفي بين طرفين. تم تقديم التبديل الحزمة في الستينيات كوسيلة للاستفادة بشكل أفضل من البنية التحتية المشتركة. وتضمن كسر البيانات إلى حزم صغيرة لتمكين عدة إرسالات من السفر عبر الشبكة على أي طريق. في السبعينيات ، تم تحديد هذه الحزم بشكل أكبر في كيفية عناوينها وتمريرها وتسليمها عبر أنظمة متعددة ، وفي الثمانينيات ، أصبحت هذه التعريف — بروتوكول التحكم في النقل / بروتوكول الإنترنت ، أو TCP / IP — معيار الإنترنت للسماح للشبكات غير المتوافقة سابقًا بالتواصل في إطار مشترك. مع نمو الطلب على الشبكة والتناسب في التسعينيات ، تم تقديم مبدلات الحزم الكهربائية (EPSs). تم دمج EPSs مع TCP / IP ، وprovided أساس نمو الإنترنت ووصل ملايين المستخدمين حول العالم. في الوقت نفسه ، بدأت الألياف في استبدال النحاس في الشبكات العالمية ، مما يوفر سعة أعلى ومدى أطول وقدرة على دعم سرعات بيانات متعددة التيرابايت.
البيئة الديناميكية للذكاء الاصطناعي
لكن في أوائل القرن الحادي والعشرين ، وضعت عملاء الذكاء الاصطناعي ضغطًا كبيرًا على الشبكات الإلكترونية الحالية ، مما أدى إلى تطوير أول بنية مركز بيانات تجارية تعتمد على MEMS-基于 Optical Circuit Switch (OCS). مبدلات MEMS هي أجهزة تبديل光ية جميعها ، تستخدم مرايا قابلة للحركة على نطاق صغير لإعادة توجيه الضوء بين الألياف الإدخال والإخراج دون تحويل الإشارة إلى كهرباء. تدعم مبدلات OCSs القائمة على MEMS أعدادًا كبيرة من المنافذ ، وهي مثالية للاتصال البصري للمخادع البعيدة للتغلب على قيود النحاس في مراكز البيانات. ومع ذلك ، أصبحت حدود سرعة إعادة التهيئة والتكلفة لكل منفذ والشكل المادي واضحة. هذه الحدود تمنع مبدلات OCSs القائمة على MEMS من تلبية الحاجة إلى إعادة تشكيل الشبكة في الوقت الفعلي في قلب محرك حوسبة مركز البيانات — شبكة التوسع — خاصة في مواجهة عملاء الذكاء الاصطناعي.
في الواقع ، اليوم ، أصبحت حدود مبدلات OCSs القائمة على MEMS ومتطلبات مركز بيانات الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحًا ، بفضل التغييرات الكبيرة غير الخطية وغير المتوقعة التي يطرحها الذكاء الاصطناعي كل عام أو كل ستة أشهر — إن لم يكن كل ربع سنة. يُطلب الآن من ممثلي نظام مركز بيانات الذكاء الاصطناعي التكيف بسرعة والاستجابة لمساحة الذكاء الاصطناعي المتغيرة باستمرار. ويُضغط على مصممي الشبكة لإعادة تشكيل أو إعادة برمجة شبكات مركز بيانات الذكاء الاصطناعي حسب الحاجة للتغلب على مشاكل داخل الشبكة أو إدارة مستوى جديد من عملاء الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى أداء محسّن.
البرمجة الضوئية للsilicon: التحرك ما وراء شبكة “مجمدة”
مبدلات OCSs البرمجية الضوئية للsilicon (SiPh) هي الخطوة التالية في تطوير OCS. منخفضة التكلفة ، ومضغوطة للغاية ، ومدفوعة بالبرمجيات ، يمكن إعادة برمجة هذه الشبكات الضوئية في لحظة لتحديد طريقة الضوء وإعادة تشكيل الشبكة في الوقت الفعلي. بالمقارنة مع MEMS ، تقنية SiPh OCS هي تقنية صلبة ، مما يزيل الكثير من مخاطر الموثوقية لأنها لا تحتوي على أجزاء متحركة. تقنية CMOS متوافقة مع الموثوقية تعني أيضًا أنها يمكن أن تتوافق مع تكلفة مجموعة GPU المثالية البالغة 100 دولار لكل radix.
تعزز مبدلات OCSs البرمجية SiPh من بنية مركز بيانات الذكاء الاصطناعي بطريقتين حاسمتين. أولاً ، تمكن من إعادة تشكيل سريع لاتصالات GPU بحيث يمكن تنفيذ الحمولات بفعالية أكبر واكتمال أسرع. مع تطور تدريب الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تتغير トوبولوجيا الاتصالات بشكل ديناميكي — حتى داخل وظيفة التدريب — دون فقدان الحزمة. هذا يتطلب أوقات إعادة التشكيل سريعة بشكل استثنائي ، وهو مجال حيث تفوق قابلية مبدلات OCSs SiPh على النهج القائم على MEMS ، وتدعم أوقات إعادة التشكيل والتحويل بأوامر من حيث السرعة أكبر من تقنيات MEMS.
ثانيًا ، تسمح برمجة SiPh OCS بدمج وظائف إضافية مباشرة في نسيج التبديل دون التأثير على الشكل المادي. يمكن دمج قدرات مثل التелеметري الفوري من خلال SiGe-photodetectors المتكاملة وتكبير الارتباط لتحسين القابلية للرصد وتعزيز متانة الفشل. في حين أن مبدلات OCSs القائمة على MEMS عادة ما تطرح 2-3 ديسيبل من الفقد الضوئي ، يمكن تصميم تنفيذات SiPh OCSs لتكون فعليًا بدون فقد ، مما يحسن من مرونة ومكافحة النظام بشكل عام.
النظر إلى الأمام
بسبب أن شبكات مركز البيانات التاريخية صلبة ولا يمكنها مواكبة احتياجات مركز بيانات الذكاء الاصطناعي المتغيرة ، فإن سوق تقنية SiPh البرمجية представляет فرصة قيمتها مليارات الدولارات. إلى جانب هذا الازدهار الهائل ، يوجد حاجة إلى التعاون والتنسيق بين الشركات التي تقف في قلب هذه التكنولوجيا الجديدة. بهدف ذلك ، هناك هيئة معايير OCP — التي تشمل Google و Microsoft و Lumentum و其他 مبتكري — التي تهدف إلى جعل واجهة البرمجيات للشبكة باستخدام OCS معيارية وسهلة الاستخدام قدر الإمكان. معًا ، ترغب هذه الشركات في مشاركة وجهات نظرها وإنشاء معايير لتقدم التكنولوجيا وتسريع اعتمادها.
كما يحرك الذكاء الاصطناعي التطور في عالمنا ، يجب أن تتطور شبكات مركز بيانات الذكاء الاصطناعي أيضًا وتكون محمية من المخاطر لدعمه. تمكن مبدلات OCSs البرمجية SiPh الشركات من إنشاء أشياء في قمة الابتكار وتحقيق فرص جديدة ومثيرة لجميع.
