Tankeledare

Den kommande skiftet i AI-infrastruktur: Programmerbarhet bortom kisel

mm
LÃĪgg till Unite.AI bland dina fÃķredragna kÃĪllor pÃĨ Google

Medan hela vÃĪrlden alltmer fÃķrÃĪlskar sig i AI och alla dess applikationer, finns det nÃĨgra mycket verkliga hinder som hindrar dess fulla framgÃĨng. Ta till exempel AI-datacenterinfrastruktur, som stÃĨr infÃķr betydande tillfÃķrlitlighetsutmaningar, prestandabottleneck och alltmer elkraftsbesparingsbegrÃĪnsningar som begrÃĪnsar hur lÃĨngt AI-system kan skalas i praktiken. Verkligen, AI:s stÃĪndigt fÃķrÃĪnderliga arbetsbelastningar krÃĪver ett steg in i nÃĪsta skede av OCS-utveckling — programmerbara kisel-fotoniska OCS:er — som mÃķjliggÃķr nivÃĨer av nÃĪtverksflexibilitet som aldrig tidigare setts.

Hur vi kom hit: Historien bakom OCS-utvecklingen

Optiska kretscommutatorer (OCS:er) har sina rÃķtter i en lÃĨng historia av telefoni, som bÃķrjade i slutet av 1800-talet/tidigt 1900-tal nÃĪr rÃķstkommunikationen byggde pÃĨ kretscommutering — fysiskt byta kablar fÃķr att upprÃĪtta en telefonanslutning mellan tvÃĨ parter. Paketcommutering introducerades pÃĨ 1960-talet som ett sÃĪtt att bÃĪttre utnyttja delad infrastruktur. Det innebar att bryta data i smÃĨ “paket” fÃķr att tillÃĨta flera ÃķverfÃķringar att resa Ãķver ett nÃĪtverk pÃĨ vilken vÃĪg som helst. PÃĨ 1970-talet definierades dessa paket ytterligare i hur de adresserades, dirigerades och levererades Ãķver heterogena system, och pÃĨ 1980-talet blev denna definition — Transmission Control Protocol/Internet Protocol, eller TCP/IP — Internetstandard fÃķr att tillÃĨta tidigare ofÃķrenliga nÃĪtverk att kommunicera under ett gemensamt ramverk. NÃĪr nÃĪtverks- och skalbarhetskraven Ãķkade pÃĨ 1990-talet introducerades elektriska paketcommutatorer (EPS:er). I kombination med TCP/IP utgjorde EPS:erna grunden fÃķr Internet-tillvÃĪxten och anslÃķt miljontals anvÃĪndare globalt. Samtidigt bÃķrjade fiber ersÃĪtta koppar i globala nÃĪtverk, vilket erbjÃķd hÃķgre kapacitet och lÃĪngre rÃĪckvidd och fÃķrmÃĨga att stÃķdja multi-terabit-hastigheter.

Den dynamiska AI-miljÃķn

Men i bÃķrjan av 2000-talet utsattes nuvarande elektroniska nÃĪtverk fÃķr enorma pÃĨfrestningar frÃĨn AI-arbetsbelastningar, vilket ledde till utvecklingen av de fÃķrsta kommersiella MEMS-baserade optiska kretscommutatorarkitekturer (OCS) fÃķr datacenter. Optiska MEMS-kommutatorer ÃĪr all-optiska kommutatorer som anvÃĪnder mikroskopiska rÃķrliga speglar fÃķr att omdirigera ljus mellan ingÃĨngs- och utgÃĨngsfiber utan att omvandla signalen till elektricitet. Dessa MEMS-baserade OCS:er stÃķder stora portantal, vilket ÃĪr idealiskt fÃķr att optiskt ansluta avlÃĪgsna servrar och Ãķvervinna kopparbegrÃĪnsningar i datacenter. Men begrÃĪnsningar i omkonfigurationshastighet, kostnad per port och formfaktor har blivit uppenbara. Dessa begrÃĪnsningar fÃķrhindrar att MEMS-baserade OCS:er tillgodoser behovet av nÃĪtverksomkonfiguration i realtid i hjÃĪrtat av datacenterns berÃĪkningsmotor — skalnÃĪtverket — sÃĪrskilt i AI-arbetsbelastningens nÃĪrvaro.

Verkligen, idag, ÃĪr begrÃĪnsningarna fÃķr MEMS-baserade OCS:er och kraven pÃĨ AI-datacentret blir alltmer pÃĨtagliga, tack vare de massiva, icke-linjÃĪra, ofÃķrutsÃĪgbara fÃķrÃĪndringarna som introduceras av AI varje ÃĨr eller var sjÃĪtte mÃĨnad — om inte varje kvartal. AI-datacenteraktÃķrer mÃĨste nu anpassa sig snabbt och svara pÃĨ den stÃĪndigt fÃķrÃĪnderliga AI-landskapet. Och nÃĪtverksdesigners trycks pÃĨ att omkonfigurera eller omprogrammera sina AI-datacenternÃĪtverk efter behov fÃķr att undvika problem inom nÃĪtverket eller hantera den nya nivÃĨn av AI-arbetsbelastningar som krÃĪver optimerad prestanda.

Programmerbar kisel-fotonik: UtanfÃķr en ’frusen’ nÃĪtverksgrÃĪns

Programmerbara kisel-fotoniska (SiPh) OCS:er ÃĪr nÃĪsta steg i OCS-utvecklingen. LÃĨg kostnad, mycket kompakta och drivna av programvara, kan dessa fotoniska chip omprogrammeras omedelbart fÃķr att anpassa sig i realtid till ljusets vÃĪg och dÃĪrmed omkonfigurera nÃĪtverket. JÃĪmfÃķrt med MEMS ÃĪr den programmerbara SiPh-OCS:en fast tillstÃĨndsteknologi, som tar bort mycket av tillfÃķrlitlighetsrisken eftersom det inte finns nÃĨgra rÃķrliga delar. Fast tillstÃĨnd, CMOS-kompatibel teknik innebÃĪr ocksÃĨ att den kan matcha den optimala GPU-klustermÃĨlkostnaden pÃĨ 100 dollar per radix.

Programmerbara SiPh-OCS:er stÃĪrker AI-datacenterarkitekturerna pÃĨ tvÃĨ kritiska sÃĪtt. FÃķrst mÃķjliggÃķr de snabb omkonfiguration av GPU-interconnects sÃĨ att arbetsbelastningar kan utfÃķras mer effektivt och slutfÃķras snabbare. NÃĪr AI-utbildning utvecklas, mÃĨste kommunikationstopologier ÃĪndras dynamiskt — ÃĪven inom utbildningsjobbet — utan paketfÃķrlust. Detta krÃĪver extremt snabba omkonfigurations­tider, ett omrÃĨde dÃĪr SiPh-OCS:ens skalbarhet ÃĪr grundlÃĪggande ÃķverlÃĪgsen MEMS-baserade tillvÃĪgagÃĨngssÃĪtt, med stÃķd fÃķr omkonfiguration och transduktions­tider som ÃĪr flera storleksordningar snabbare ÃĪn MEMS-teknologier.

FÃķr det andra mÃķjliggÃķr SiPh-OCS:ens programmerbarhet att ytterligare funktioner integreras direkt i kommutatorn utan att skalas pÃĨ formfaktor. FÃķrmÃĨgor som realtids-telemetri genom SiGe-integrerade fotodetektorer och lÃĪnkfÃķrstÃĪrkning kan infÃķrlivas fÃķr att fÃķrbÃĪttra observerbarheten och fÃķrbÃĪttra felresiliensen. Medan MEMS-baserade OCS:er vanligtvis introducerar 2–3 dB optisk fÃķrlust, kan SiPh-OCS-implementeringar utformas fÃķr att vara i princip fÃķrlustfria, vilket fÃķrbÃĪttrar den Ãķvergripande systemflexibiliteten och effektiviteten.

Blickar framÃĨt

Eftersom historiska datacenternÃĪtverk ÃĪr rigida och inte kan hÃĨlla jÃĪmna steg med AI-datacenterns fÃķrÃĪndrade behov, presenterar marknaden fÃķr programmerbar SiPh-teknologi en multi-miljarddollar-mÃķjlighet. I samband med denna enorma tillvÃĪxt finns behovet av samarbete och samverkan mellan fÃķretag som ligger i hjÃĪrtat av denna nya tekniken. Till den ÃĪnden finns det en OCP-standardiseringskropp — som inkluderar Google, Microsoft, Lumentum och andra innovatÃķrer — som syftar till att gÃķra programvaru-grÃĪnssnittet fÃķr nÃĪtverksadministratÃķren som anvÃĪnder OCS sÃĨ standardiserat och lÃĪttanvÃĪndbart som mÃķjligt. Tillsammans delar dessa fÃķretag gÃĪrna sina perspektiv och skapar standarder fÃķr att driva tekniken framÃĨt och pÃĨskynda antagandet.

NÃĪr AI driver utvecklingen i vÃĨr vÃĪrld, mÃĨste AI-datacenternÃĪtverk ocksÃĨ utvecklas och vara framtids­sÃĪkra fÃķr att stÃķdja det. Programmerbara SiPh-OCS:er mÃķjliggÃķr fÃķr fÃķretag att skapa pÃĨ toppen av innovationen och fÃķrverkliga nya och spÃĪnnande mÃķjligheter fÃķr alla.

Christian Dupont ÃĪr VD fÃķr iPronics, dÃĪr han har samlat in tiotals miljoner fÃķr att skala fÃķretaget i optiska switchar fÃķr AI-datacenter. En EPFL-ingenjÃķr med en framstÃĨende karriÃĪr inom techindustrin, har herr Dupont haft ledande roller pÃĨ Texas Instruments, tjÃĪnstgjort som VD pÃĨ Varioptic och PoLight inom det optiska MEMS-omrÃĨdet och senare som VD fÃķr CEO-CF, Dolphin Integration och Riber.