Nadchodząca zmiana w infrastrukturze AI: programowalność poza krzemem

Podczas gdy cały świat jest coraz bardziej zauroczony AI i wszystkimi jej zastosowaniami, istnieją pewne bardzo realne bariery, które utrudniają jej pełny sukces. Weźmy na przykład infrastrukturę centrów danych AI, która stoi w obliczu znaczących wyzwań związanych z niezawodnością, wąskimi gardłami wydajności i coraz bardziej ograniczonymi możliwościami zużycia energii, co ogranicza, jak daleko systemy AI mogą się rozwinąć w praktyce. W rzeczywistości, zmieniające się obciążenia AI wymagają przejścia do następnego etapu rozwoju OCS — programowalnych OCS opartych na fotonicach krzemu — które umożliwiają poziom elastyczności sieci, jakiego nigdy wcześniej nie widziano.

Jak się tutaj znaleźliśmy: Historia rozwoju OCS

Przełączniki obwodowe optyczne (OCS) mają długą historię, sięgającą późnego XIX / wczesnego XX wieku, kiedy komunikacja głosowa opierała się na przełączaniu obwodów — fizycznym przełączaniu kabli w celu ustanowienia połączenia telefonicznego między dwiema stronami. Przełączanie pakietów zostało wprowadzone w latach 60-tych jako sposób na lepsze wykorzystanie współdzielonej infrastruktury. Polegało ono na rozdzieleniu danych na małe “pakiety”, aby umożliwić wielu transmisjom podróżowanie po sieci na dowolnej trasie. W latach 70-tych pakiety te zostały dalej zdefiniowane w sposób, w jaki były adresowane, trasowane i dostarczane w różnych systemach, a w latach 80-tych ta definicja — Protokół Kontroli Transmisji / Protokół Internetu, czyli TCP/IP — stała się standardem Internetu, umożliwiając niezgodnym wcześniej sieciom komunikowanie się w ramach wspólnego frameworku. Gdy rosły wymagania sieciowe i skalowalnościowe w latach 90-tych, wprowadzono Przełączniki Pakietów Elektrycznych (EPS). W połączeniu z TCP/IP, EPS stanowiły podstawę rozwoju Internetu i połączyły miliony użytkowników na całym świecie. W tym samym czasie, włókna zaczęły zastępować miedź w sieciach globalnych, oferując wyższą pojemność i dłuższy zasięg oraz możliwość obsługi wielu terabitowych prędkości.

Dynamiczne środowisko AI

Jednak na początku XXI wieku, obciążenia AI spowodowały ogromne obciążenie istniejących sieci elektronicznych, co skłoniło do rozwoju pierwszych komercyjnych architektur centrów danych opartych na przełącznikach optycznych MEMS. Przełączniki optyczne MEMS są urządzeniami przełączającymi optycznymi, które wykorzystują mikroskopijne lusterka ruchome do przekierowania światła między wejściem a wyjściem włókien bez konieczności konwersji sygnału na prąd elektryczny. Te przełączniki OCS oparte na MEMS obsługują duże liczby portów, co jest idealne do optycznego łączenia odległych serwerów i pokonywania ograniczeń miedzi w centrach danych. Niemniej, ograniczenia w szybkości rekonfiguracji, koszcie na port i czynniku kształtu stały się widoczne. Ograniczenia te uniemożliwiają przełącznikom OCS opartym na MEMS rozwiązanie potrzeby rekonfiguracji sieci w czasie rzeczywistym w sercu silnika obliczeniowego centrum danych — sieci skalowania — szczególnie w obliczu obciążeń AI.

Rzeczywiście, dzisiaj ograniczenia przełączników OCS opartych na MEMS i wymagania centrum danych AI stają się coraz bardziej wyraźne, dzięki ogromnym, nieliniowym, nieprzewidywalnym zmianom wprowadzanym przez AI co roku lub co sześć miesięcy — jeśli nie co kwartał. Aktorzy ekosystemu centrum danych AI są teraz proszeni o szybką adaptację i reakcję na zmieniający się krajobraz AI. Projektanci sieci są pod presją, aby rekonfigurować lub programować swoje sieci centrum danych AI, aby ominąć problemy w sieci lub zarządzać nowym poziomem obciążeń AI wymagających optymalnej wydajności.

Programowalna fotonica krzemu: Przekraczanie “zamrożonej” sieci

Programowalne fotoniczne krzemu (SiPh) OCS są następnym krokiem w rozwoju OCS. Niski koszt, bardzo kompaktowy i napędzany oprogramowaniem, te chipy fotoniczne mogą być natychmiastowo reprogramowane, aby dostosować się w czasie rzeczywistym do sposobu, w jaki światło jest kierowane, a tym samym rekonfigurować sieć. W porównaniu z MEMS, programowalne OCS SiPh są technologią stanu stałego, co usuwa wiele ryzyka związanych z niezawodnością, ponieważ nie ma ruchomych części. Technologia stanu stałego, kompatybilna z CMOS, oznacza również, że może ona odpowiadać optymalnemu kosztowi klastra GPU w wysokości 100 dolarów za radix.

Programowalne OCS SiPh wzmacniają architektury centrum danych AI w dwóch kluczowych aspektach. Po pierwsze, umożliwiają szybką rekonfigurację połączeń GPU, dzięki czemu obciążenia mogą być wykonywane bardziej efektywnie i szybciej. Podczas gdy szkolenie AI ewoluuje, topologie komunikacyjne muszą się zmieniać dynamicznie — nawet w trakcie szkolenia — bez utraty pakietów. To wymaga ekstremalnie szybkich czasów rekonfiguracji, obszaru, w którym skalowalność OCS SiPh jest fundamentalnie lepsza niż podejścia oparte na MEMS, obsługując czasy rekonfiguracji i transdukcji o kilka rzędów wielkości szybsze niż technologie MEMS.

Po drugie, programowalność OCS SiPh pozwala na integrację dodatkowych funkcji bezpośrednio do tkaniny przełączającej, bez skalowania czynnika kształtu. Można włączyć funkcje takie jak telemetria w czasie rzeczywistym za pomocą detektorów fotonicznych SiGe i wzmocnienie łącza, aby poprawić obserwowalność i zwiększyć odporność na awarie. Podczas gdy przełączniki OCS oparte na MEMS zwykle wprowadzają 2-3 dB straty optyczne, implementacje OCS SiPh mogą być zaprojektowane, aby być skutecznie bezstratne, poprawiając ogólną elastyczność i wydajność systemu.

Spójrzmy w przyszłość

Ponieważ historyczne sieci centrum danych są sztywne i nie mogą nadążyć za zmieniającymi się potrzebami centrów danych AI, rynek technologii SiPh programowalnej prezentuje się jako wielomiliardowa okazja. Wraz z tym ogromnym rozwojem pojawia się potrzeba współpracy i współdziałania między firmami, które są w centrum tej nowej technologii. W tym celu istnieje organizacja normalizacyjna OCP — która obejmuje Google, Microsoft, Lumentum i innych innowatorów — której celem jest uczynienie interfejsu oprogramowania dla menedżera sieci korzystającego z OCS tak standardowym i łatwym w użyciu, jak to tylko możliwe. Razem, te firmy chcą dzielić się swoimi perspektywami i tworzyć standardy, aby przyspieszyć rozwój technologii i przyspieszyć jej przyjęcie.

Ponieważ AI napędza ewolucję naszego świata, sieci centrum danych AI muszą również ewoluować i być przyszłościowe, aby ją wspierać. Programowalne OCS SiPh umożliwiają firmom tworzenie na szczycie innowacji i realizowanie nowych i ekscytujących możliwości dla wszystkich.