AIインフラストラクチャーの変化: シリコンを超えたプログラマビリティ

AIとその応用が世界中で注目される一方で、AIの完全な成功を妨げる重大な障壁があります。例えば、AIデータセンターインフラストラクチャーは、信頼性の課題、パフォーマンスのボトルネック、電力消費の制限などに直面しています。これらの制限は、AIシステムが実践でどれだけスケールできるかを制限しています。実際、AIの不断に変化するワークロードは、OCS開発の次の段階、つまりプログラマブルなシリコンフォトニックベースのOCSsへの移行を必要とします。これにより、以前には見られなかったネットワークの柔軟性が実現可能になります。

私たちがここにいる理由: OCS開発の歴史

光回路スイッチ（OCS）は、19世紀末から20世紀初頭の電話の歴史に根ざしています。当時、音声通信は物理的にケーブルを切り替えることで実現されていました。1960年代にパケットスイッチングが導入され、共有インフラストラクチャーをより効率的に利用できるようになりました。データを小さな「パケット」に分割して、ネットワーク上の任意のルートで複数の送信を可能にしました。1970年代に、これらのパケットは、異なるシステム間でアドレス指定、ルーティング、配信される方法でさらに定義されました。1980年代には、この定義 — Transmission Control Protocol/Internet Protocol、またはTCP/IP — が、以前は互換性のないネットワークが共通のフレームワークの下で通信できるようにするためのインターネット標準となりました。1990年代に、ネットワークとスケーラビリティの需要が増加し、電気パケットスイッチ（EPS）が導入されました。TCP/IPと組み合わせて、EPSはインターネットの成長を支え、世界中の数百万のユーザーを接続しました。同時に、ファイバーケーブルがグローバルネットワークで銅線を置き換え、より高容量と長距離を実現し、複数テラビットの速度をサポートできるようになりました。

ダイナミックなAI環境

しかし、21世紀初頭に、AIワークロードは現在の電子ベースのネットワークに大きな負担を与え、最初の商用MEMSベースの光回路スイッチ（OCS）データセンター・アーキテクチャーの開発を促進しました。光MEMSスイッチは、光を入力ファイバーよりも出力ファイバーに切り替えるために、微小な可動ミラーを使用するオール光スイッチングデバイスです。これらのMEMSベースのOCSは、大規模なポート数をサポートし、データセンター内の遠隔サーバーを光で接続するのに理想的です。ただし、再構成速度、ポートあたりのコスト、フォームファクターの制限が明らかになりました。これらの制限は、MEMSベースのOCSが、データセンターの計算エンジンの中心であるスケールアップネットワークで、ネットワークのリアルタイム再構成の必要性に対応できないことを意味します。特に、AIワークロードの場合です。

実際、今日、MEMSベースのOCSの限界とAIデータセンターへの要求は、AIによって毎年、または6ヶ月ごとに、または4分の1ごとに導入される大量の非線形的で予測不可能な変更により、さらに強調されています。AIデータセンターのエコシステムのアクターは、急速に適応し、不断に変化するAIの景観に応じることが求められています。ネットワーク設計者は、ネットワーク内の問題を迂回するために、または新しいレベルのAIワークロードに最適化されたパフォーマンスを必要とするために、必要に応じてAIデータセンターのネットワークを再構成または再プログラムすることが求められています。

プログラマブルシリコンフォトニクス: 凍結されたネットワークを超えて

プログラマブルなシリコンフォトニック(SiPh) OCSは、OCS開発の次のステップです。低コスト、非常にコンパクトで、ソフトウェアによって駆動されるこれらのフォトニックチップは、ネットワークをリアルタイムで再構成するために、瞬時に再プログラムできます。MEMSと比較して、プログラマブルなSiPh OCSは、固体状態の技術であり、可動部品がないため、信頼性のリスクが大幅に軽減されます。固体状態、CMOS互換性のある技術は、また、GPUクラスタの最適ターゲットコストである100ドル/ラディックスに一致することを意味します。

プログラマブルなSiPh OCSは、AIデータセンターのアーキテクチャーを2つの重要な点でさらに強化します。まず、GPUインターコネクトの迅速な再構成を可能にし、ワークロードをより効率的に実行し、完了時間を短縮します。AIトレーニングが進化するにつれて、通信トポロジーは、パケットロスなしに、トレーニングジョブ内でさえも動的に変更される必要があります。これには、MEMSベースのアプローチよりもはるかに高速な再構成時間が必要です。SiPh OCSのスケーラビリティは、この分野で基本的に優れています。

2つ目に、SiPh OCSのプログラマビリティは、スイッチングファブリックに追加の機能を直接統合することを可能にし、フォームファクターをスケールアップせずに実現できます。実時間のテレメトリーやリンク増幅などの機能は、観測可能性を向上させ、障害の回復性を強化するために組み込むことができます。MEMSベースのOCSは通常、2〜3 dBの光損失を導入しますが、SiPh OCSの実装は、基本的に損失なしで設計できます。全体的なシステムの柔軟性と効率を向上させます。

先を見据えて

歴史的なデータセンターのネットワークは、AIデータセンターの変化するニーズに追いつくことができないため、プログラマブルなSiPh技術の市場は、数十億ドル規模の機会を提供しています。この大きなブームに伴い、新しい技術の中心にある企業間の協力と協調の必要性が生じています。そのためには、Google 、Microsoft 、Lumentumなどのイノベーターを含むOCP標準化団体があります。OCP標準化団体は、ネットワークマネージャーが使用するOCSのソフトウェアインターフェースを、標準化し、使いやすくすることを目指しています。これらの企業は、視点を共有し、技術を進歩させ、採用を促進するための基準を作成したいと考えています。

AIが私たちの世界の進化を推進するにつれて、AIデータセンターのネットワークも進化し、将来にわたってサポートする必要があります。プログラマブルなSiPh OCSは、企業が革新の最前線で創造し、新しい機会を実現できるようにします。