AI クラスターの 400G SR4 および 800G SR8 光モジュール

人工知能 (AI) テクノロジーの急速な発展に伴い、AI クラスターのコンピューティング能力とデータ送信のニーズが増加しています。この需要に応えるために、光モジュールの技術も進歩しています。高速光モジュールは、新世代の高速光通信ソリューションとして、AI クラスターに徐々に適用され、より効率的で安定したデータ伝送機能を提供しています。スマートコンピューティングセンターの計算機室で相互接続されている光モジュールのポートレートは800Gに達し、高速化(1.6T/3.2T)し続けています。

I.AIクラスターにおける今後5年間のイーサネット光モジュール需要予測

光通信業界の研究機関であるLightCounting（以下、LC）は7月23日までに「スーパーデータセンター光レポート」を発表し、AIクラスタ向けイーサネット光モジュールの総売上高が来年度で100億ドルを超えるとの見通しを示した。 5 年間で 176 億ドルに達し、イーサネット光モジュール市場全体の 38% を占めることになります。同レポートは、世界のイーサネット光モジュール市場規模が2023年、2024年、2025年にそれぞれ約52億ドル、65億ドル、83億ドルになると予測しており、昨年の第1四半期レポートから約8％、25％、43％上方修正されている。 、それぞれ増加しており、漸進的な成長の大部分は AI クラスターの需要から来ていることがわかり、組織は AI クラスターのアプリケーションが光学製品に対するまったく新しい需要の波を引き起こすと信じています。

同時にLCは、大規模エンタープライズAIシステムの新しい設計にはより多くの光モジュールが必要となり、今後2年間のヘッドエンタープライズネットワークの展開には200万個の400G SR4光モジュールと600万個の800G SR8光モジュールが必要になる可能性があるとも述べた。これに応じて、LCは2024年と2025年のイーサネット光モジュール市場予測を大幅に引き上げ、大手企業からの新たな需要と組み合わせると、デジタルパス光モジュール市場は非常に回復力があると見込まれます。スーパー イーサネット アライアンスは、高性能 AI クラスタ ネットワーク、イーサネット AI 光モジュール、およびアプリケーション フロントエンド ネットワークのアップグレードをターゲットとして設立され、光通信業界の主要企業を超えて市場を牽引することになります。

II.AIクラスタにおける高速光モジュールの開発と応用

AI アプリケーションでは、データ量の急増により、光相互接続テクノロジーの帯域幅に対する要件が高くなります。現在、400G SR4 および 800G SR8 光モジュールで構築された短距離リンクの多くは、動作速度 106Gb/s の VCSEL レーザーを使用しています。テクノロジーの進化における次のステップは、4 チャネル光チャネルの数と組み合わせて、光チャネルのシングル レーン レートを 200G/レーンに増加させ、800G モジュールのコストと消費電力をさらに削減することです。 ;そして同時に、単一モジュールの帯域幅が 1.6T (8 チャネル光パス) に進化します。

AI クラスターでは、サーバーとスイッチ間の接続に 400G SR4 光モジュールが一般的に使用されます。 AI のトレーニングと推論プロセスには大量のデータ送信が必要となるため、高速で安定したネットワーク接続が重要です。 400G SR4 光モジュールは、AI モデルのトレーニングとデータ処理を効率的に実行できるように、十分な帯域幅と低遅延の伝送環境を提供できます。 800G SR8 光モジュールは、主に大規模 AI クラスターやデータセンターのコア ネットワーク接続に使用されます。 AI モデルの複雑さとデータ量の増加に伴い、800G SR8 光モジュールは、大量のデータの迅速な送信と処理をサポートするために必要な高帯域幅と低遅延の接続を提供できます。

III.AIシナリオにおける光インターコネクト技術革新

低消費電力と低遅延は、光インターコネクト技術の不可欠な機能です。消費電力が低いということは、エネルギー消費が少なく、運用コストが低いことを意味し、待ち時間が短いということは、応答時間が速くなり、データ処理効率が高いことを意味します。これらの需要を満たすには、光インターコネクト技術の設計を最適化し、エネルギー損失を削減し、伝送効率を向上させる必要があります。

AI はシステムの高い安定性を必要とするため、光インターコネクト技術には高い信頼性が必要です。そのためには、システムのエンドツーエンド設計を最適化し、データ伝送の安定性と信頼性を確保する必要があります。同時に、進化する AI テクノロジーのニーズに適応するために、LPO の進化性と相互接続性にも焦点を当てる必要があります。

さらに、光インターコネクション技術のインテリジェントな運用と保守の重要性がますます高まっています。インテリジェント O&M は、企業がシステムの稼働状況をリアルタイムで監視するだけでなく、データ分析に基づいた予知保全を実行して、システムの可用性と安定性を向上させることもできます。さらに、インテリジェントな O&M は、リソース割り当てを最適化し、システム全体のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

シリコン光技術は、速度の向上とシングルモードダウンリンクの加速に伴い、高い成長が見込まれています。高速、低消費電力、小型化という利点を持つシリコン光技術は、AI シナリオにおける光相互接続技術においてますます重要な役割を果たしています。シリコン光学技術が将来の AI アプリケーションでさらに重要な役割を果たすと信じる理由があります。

部分的な出典: LightCounting