AI 클러스터의 400G SR4 및 800G SR8 광학 모듈

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 AI 클러스터의 컴퓨팅 성능과 데이터 전송 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 수요를 충족시키기 위해 광모듈 기술도 발전하고 있습니다. 차세대 고속 광통신 솔루션인 고속 광 모듈은 AI 클러스터에 점진적으로 적용되어 보다 효율적이고 안정적인 데이터 전송 기능을 제공하고 있습니다. 스마트컴퓨팅센터 전산실에 연결된 광모듈의 포트레이트는 800G에 이르렀고, 고속(1.6T/3.2T)으로 계속 진화하고 있다.

I. AI 클러스터의 향후 5년간 이더넷 광모듈 수요 전망

이르면 지난 7월 23일 광통신 업계 연구기관 라이트카운팅(이하 LC)이 '슈퍼데이터센터 광학 보고서'를 발표했다. 5년 후에는 176억 달러에 달해 전체 이더넷 광 모듈 시장의 38%를 차지하게 될 것입니다. 보고서는 2023년, 2024년, 2025년 글로벌 이더넷 광모듈 시장 규모를 각각 52억 달러, 2024년, 65억 달러, 83억 달러로 전망했다. 이는 지난해 1분기 보고서보다 약 8%, 25%, 43% 상향 조정됐다. , 각각, 점진적인 성장의 대부분은 AI 클러스터에 대한 수요에서 비롯되고 있음을 알 수 있으며, 조직은 AI 클러스터의 적용이 광학 제품에 대한 완전히 새로운 수요의 물결을 촉발할 것이라고 믿습니다.

동시에 LC는 대규모 기업 AI 시스템의 새로운 설계에는 더 많은 광학 장치가 필요할 것이며 향후 2년 동안 본사 네트워크를 배포하려면 200만 개의 400G SR4 및 600만 개의 800G SR8 광학 모듈이 필요할 수 있다고 말했습니다. 이에 LC는 2024년 및 2025년 이더넷 광모듈 시장 전망을 크게 상향 조정했으며, 본사의 새로운 수요와 결합하면 디지털 패스 광모듈 시장은 탄력성이 높습니다. 고성능 AI 클러스터 네트워크를 목표로 슈퍼 이더넷 얼라이언스(Super Ethernet Alliance)가 설립되었으며, 이더넷 AI 광 모듈 및 애플리케이션 프런트엔드 네트워크 업그레이드는 광통신 업계의 선두 기업을 넘어 시장 동인이 될 것입니다.

II.AI 클러스터 내 고속 광모듈 개발 및 적용

AI 애플리케이션에서 데이터 볼륨의 급증으로 인해 광 상호 연결 기술의 대역폭에 대한 요구 사항이 높아졌습니다. 현재 400G SR4 및 800G SR8 광 모듈로 구성된 많은 단거리 링크는 작동 속도가 106Gb/s인 VCSEL 레이저를 사용합니다. 기술 진화의 다음 단계는 4채널 광 채널 수와 함께 광 채널의 단일 레인 속도를 200G/레인으로 증가시켜 800G 모듈의 비용과 전력 소비를 더욱 줄이는 것입니다. ; 단일 모듈 대역폭을 1.6T(8채널 광 경로)로 동기식으로 발전시킵니다.

AI 클러스터에서는 서버와 스위치 간의 연결에 400G SR4 광 모듈이 일반적으로 사용됩니다. AI 훈련과 추론 과정에는 많은 양의 데이터 전송이 필요하기 때문에 빠르고 안정적인 네트워크 연결이 중요합니다. 400G SR4 광학 모듈은 AI 모델 교육 및 데이터 처리가 효율적으로 수행되도록 보장하기 위해 충분한 대역폭과 낮은 지연 시간의 전송 환경을 제공할 수 있습니다. 800G SR8 광 모듈은 주로 대규모 AI 클러스터 및 데이터 센터의 핵심 네트워크 연결에 사용됩니다. AI 모델의 복잡성과 데이터 양이 증가함에 따라 800G SR8 광 모듈은 대용량 데이터의 신속한 전송 및 처리를 지원하는 데 필요한 높은 대역폭과 낮은 대기 시간 연결을 제공할 수 있습니다.

III.AI 시나리오의 광 상호 연결 기술 혁신

낮은 전력 소비와 낮은 대기 시간은 광 상호 연결 기술의 필수 기능입니다. 전력 소비가 적다는 것은 에너지 소비가 적고 운영 비용이 낮다는 것을 의미하며, 대기 시간이 짧다는 것은 응답 시간이 더 빠르고 데이터 처리 효율성이 높다는 것을 의미합니다. 이러한 요구 사항을 충족하려면 에너지 손실을 줄이고 전송 효율성을 향상하도록 설계에서 광 상호 연결 기술을 최적화해야 합니다.

AI는 높은 시스템 안정성을 요구하므로 광 인터커넥트 기술은 신뢰성이 높아야 합니다. 이를 위해서는 데이터 전송의 안정성과 신뢰성을 보장하기 위해 시스템의 엔드투엔드 설계를 최적화해야 합니다. 동시에 우리는 AI 기술의 진화하는 요구 사항에 적응하기 위해 LPO의 진화성과 상호 연결성에 초점을 맞춰야 합니다.

또한, 광 상호 연결 기술의 지능적인 운영 및 유지 관리가 점점 더 중요해지고 있습니다. 지능형 O&M은 기업이 시스템의 운영 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 분석을 기반으로 예측 유지 관리를 수행하여 시스템의 가용성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 지능형 O&M은 리소스 할당을 최적화하고 시스템의 전반적인 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

실리콘 광기술은 속도가 증가하고 싱글모드 다운링크가 가속화되면서 높은 성장세를 보일 것으로 예상된다. 고속, 저전력 소비 및 소형화라는 장점을 갖춘 실리콘 광학 기술은 AI 시나리오의 광 상호 연결 기술에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 우리는 실리콘 광학 기술이 미래 AI 응용 분야에서 훨씬 더 중요한 역할을 할 것이라고 믿을 만한 이유가 있습니다.

일부 출처: LightCounting