Надхідний зсув у інфраструктурі штучного інтелекту: програмованість за межами кремнію

Хоча весь світ все більше захоплюється штучним інтелектом і всіма його застосуваннями, існують деякі дуже реальні бар’єри, що перешкоджають його повному успіху. Наприклад, інфраструктура центрів даних штучного інтелекту стикається з значними проблемами надійності, вузькими місцями продуктивності та дедалі більшими обмеженнями споживання енергії, які обмежують масштабованість систем штучного інтелекту на практиці. Насправді, постійно змінювані робочі навантаження штучного інтелекту вимагають переходу на наступний етап розвитку OCS — програмованих оптичних комутаційних систем на основі кремнію, які забезпечують рівні мережевої гнучкості, яких раніше не було.

Як ми дійшли до цього: Історія розвитку OCS

Оптичні комутаційні системи (OCS) мають довгу історію в галузі телефонії, починаючи з кінця 19-го/початку 20-го століття, коли голосова комунікація залежала від комутації каналів — фізичного перемикання кабелів для встановлення телефонного з’єднання між двома сторонами. У 1960-х роках було введено пакетну комутацію як спосіб більш ефективного використання спільної інфраструктури. Вона полягала у розбитті даних на маленькі “пакети”, щоб дозволити 여러 трансляціям рухатися мережею будь-яким маршрутом. У 1970-х роках ці пакети були далі визначені щодо їх адресування, маршрутизації та доставки в гетерогенних системах, а в 1980-х роках це визначення — протокол керування передачею/інтернет-протокол, або TCP/IP — стало стандартом інтернету, щоб дозволити раніше не сумісним мережам спілкуватися в рамках спільної структури. Коли мережеві та масштабні вимоги виросли в 1990-х роках, були введені електронні пакетні комутаційні системи (EPS). У поєднанні з TCP/IP EPS забезпечили зростання інтернету та підключення мільйонів користувачів по всьому світу. Водночас волокно почало заміняти мідь у глобальних мережах, пропонуючи вищу ємність, довшу відстань та можливість підтримувати швидкості даних у چند терабіт на секунду.

Динамічна середовище штучного інтелекту

Але на початку 21-го століття робочі навантаження штучного інтелекту наклали величезний тиск на сучасні електронні мережі, що спонукало до розробки першої комерційної архітектури центрів даних на основі оптичних комутаційних систем з мікроелектромеханічними системами (MEMS). Оптичні комутаційні пристрої з MEMS використовують мікроскопічні рухомі дзеркала для перенаправлення світла між входними та вихідними волокнами без перетворення сигналу в електричний. Ці системи OCS на основі MEMS підтримують велику кількість портів, що ідеально підходить для оптичного з’єднання віддалених серверів та подолання обмежень міді в центрах даних. Однак обмеження швидкості реконфігурації, вартості на порт та форм-фактора стали очевидними. Ці обмеження перешкоджають системам OCS на основі MEMS задовольняти потребу в реальній реконфігурації мережі в центрі обчислювального двигуна центру даних — масштабованій мережі, особливо в умовах робочих навантажень штучного інтелекту.

Насправді, сьогодні обмеження систем OCS на основі MEMS та вимоги до центрів даних штучного інтелекту стають ще більш вираженими завдяки величезним, нелінійним, непередбачуваним змінам, введеним штучним інтелектом щороку, щоквартально або навіть щоквартально. Актори екосистеми центрів даних штучного інтелекту тепер повинні швидко адаптуватися та реагувати на постійно змінюваний ландшафт штучного інтелекту. І мережеві дизайнери під тиском реконфігурують або перепрограмовують мережі центрів даних штучного інтелекту за потреби, щоб обійти проблеми в мережі або керувати новим рівнем робочих навантажень штучного інтелекту, які потребують оптимізованої продуктивності.

Програмовані кремнієві фотоніки: Перехід за межу “замороженої” мережі

Програмовані кремнієві фотоніки (SiPh) OCS — це наступний етап розвитку OCS. Низька вартість, компактність та керування програмним забезпеченням дозволяють цим фотонним чіпам миттєво перепрограмовуватися для адаптації в реальному часі способу світла та, отже, реконфігурації мережі. На відміну від систем на основі MEMS, програмовані системи OCS на основі SiPh являють собою твердотільну технологію, яка усуває багато ризиків надійності, оскільки в них немає рухомих частин. Твердотільна, сумісна з технологією CMOS технологія також означає, що вона може відповідати оптимальній цілі кластера GPU за $100 на radix.

Програмовані системи OCS на основі SiPh ще більше посилюють архітектури центрів даних штучного інтелекту двома критичними способами. По-перше, вони дозволяють швидко реконфігурувати інтерконекти GPU, щоб робочі навантаження могли бути виконані більш ефективно та завершені швидше. Коли навчання штучного інтелекту розвивається, топології зв’язку повинні змінюватися динамічно — навіть протягом навчання — без втрати пакетів. Це вимагає дуже швидких часів реконфігурації, область, в якій масштабованість систем OCS на основі SiPh фундаментально перевершує підходи на основі MEMS, забезпечуючи часи реконфігурації та трансдукції, що перевершують часи технологій MEMS на кілька порядків.

По-друге, програмованість систем OCS на основі SiPh дозволяє інтегрувати додаткові функції безпосередньо у комутаційну тканину без збільшення форм-фактора. Можливості, такі як реальна телеметрія через інтегровані фотодетектори SiGe та посилення зв’язку, можуть бути включені для покращення спостережуваності та підвищення стійкості до збоїв. Хоча системи OCS на основі MEMS зазвичай вводять 2-3 дБ оптичних втрат, реалізації систем OCS на основі SiPh можуть бути спроектовані так, щоб бути ефективно безвтратними, покращуючи загальну гнучкість та ефективність системи.

Погляд у майбутнє

Оскільки історичні мережі центрів даних жорсткі та не можуть відповідати змінним потребам центрів даних штучного інтелекту, ринок програмованих технологій SiPh представляє багатомільярдну можливість. Разом з цим великим бумом виникає потреба у співробітництві та кооперації серед бізнесів, які стоять в центрі цієї нової технології. З цією метою існує орган стандартизації OCP — який включає Google, Microsoft, Lumentum та інших інноваторів — метою якого є зробити програмний інтерфейс для мережевого менеджера, який використовує OCS, стандартним та легким у використанні. Разом ці компанії хочуть поділитися своїми перспективами та створити стандарти для руху технології вперед та прискорення її впровадження.

Оскільки штучний інтелект стимулює еволюцію нашого світу, мережі центрів даних штучного інтелекту також повинні еволюціонувати та бути майбутньою_proof, щоб підтримувати його. Програмовані системи OCS на основі SiPh дозволяють компаніям створювати на піку інновацій та реалізовувати нові та цікаві можливості для всіх.