Mô-đun quang 400G SR4 và 800G SR8 trong Cụm AI

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI), sức mạnh tính toán và nhu cầu truyền dữ liệu của các cụm AI ngày càng tăng. Để đáp ứng nhu cầu này, công nghệ mô-đun quang học cũng đang phát triển. Các mô-đun quang tốc độ cao, như một thế hệ giải pháp truyền thông quang tốc độ cao mới, đang dần được áp dụng cho các cụm AI để cung cấp cho chúng khả năng truyền dữ liệu ổn định và hiệu quả hơn. Tốc độ cổng của các module quang kết nối trong phòng máy tính của Trung tâm Điện toán Thông minh đã đạt 800G và tiếp tục phát triển lên tốc độ cao (1,6T/3,2T).

I. Dự báo nhu cầu mô-đun quang Ethernet trong cụm AI trong 5 năm tới

Ngay từ ngày 23 tháng 7, LightCounting (sau đây gọi là LC), một viện nghiên cứu trong ngành truyền thông quang học, đã công bố "Báo cáo quang học siêu trung tâm dữ liệu", trong đó chỉ ra rằng tổng doanh số bán mô-đun quang Ethernet cho các cụm AI trong thời gian tới 5 năm tới sẽ đạt 17,6 tỷ USD, chiếm 38% thị trường mô-đun quang Ethernet. Báo cáo dự báo quy mô thị trường mô-đun quang Ethernet toàn cầu lần lượt vào khoảng 5,2 tỷ USD, 6,5 tỷ USD và 8,3 tỷ USD vào các năm 2023, 2024 và 2025, tăng khoảng 8%, 25% và 43% so với báo cáo Q1 năm ngoái. , tương ứng, và có thể thấy rằng phần lớn mức tăng trưởng gia tăng đến từ nhu cầu về cụm AI và tổ chức này tin rằng việc áp dụng cụm AI sẽ tạo ra một làn sóng nhu cầu hoàn toàn mới đối với các sản phẩm quang học.

Đồng thời, LC cũng cho biết, thiết kế mới của hệ thống AI dành cho doanh nghiệp lớn sẽ yêu cầu nhiều quang học hơn và việc triển khai mạng doanh nghiệp đứng đầu trong hai năm tới có thể cần 2 triệu mô-đun quang 400G SR4 và 6 triệu mô-đun quang 800G SR8. Để đáp lại, LC đã nâng đáng kể dự báo thị trường mô-đun quang Ethernet năm 2024 và 2025 và nếu kết hợp với nhu cầu mới từ các doanh nghiệp đứng đầu, thị trường mô-đun quang truyền kỹ thuật số có khả năng phục hồi cao. Liên minh Super Ethernet được thành lập để nhắm tới các mạng cụm AI hiệu suất cao, các mô-đun quang Ethernet AI và nâng cấp mạng ứng dụng đầu cuối sẽ tạo thành động lực thị trường ngoài các doanh nghiệp đứng đầu trong ngành truyền thông quang học.

II.Phát triển và ứng dụng Module quang tốc độ cao trong Cụm AI

Trong các ứng dụng AI, khối lượng dữ liệu tăng đột biến đặt ra yêu cầu cao hơn về băng thông của công nghệ kết nối quang. Hiện tại, nhiều liên kết khoảng cách ngắn được xây dựng bằng mô-đun quang 400G SR4 và 800G SR8 sử dụng laser VCSEL với tốc độ hoạt động 106Gb/s. Bước tiếp theo trong quá trình phát triển công nghệ là tăng tốc độ một làn của kênh quang lên 200G/làn, kết hợp với số lượng kênh quang 4 kênh, để giảm hơn nữa chi phí và mức tiêu thụ điện năng của mô-đun 800G ; và phát triển đồng bộ lên băng thông mô-đun đơn lên 1,6T (đường dẫn quang 8 kênh).

Trong các cụm AI, mô-đun quang 400G SR4 thường được sử dụng để kết nối giữa máy chủ và thiết bị chuyển mạch. Vì quá trình đào tạo và suy luận AI yêu cầu lượng truyền dữ liệu lớn nên kết nối mạng ổn định và tốc độ cao là rất quan trọng. Mô-đun quang 400G SR4 có thể cung cấp đủ băng thông và môi trường truyền có độ trễ thấp để đảm bảo việc đào tạo mô hình AI và xử lý dữ liệu được thực hiện một cách hiệu quả. Mô-đun quang 800G SR8 chủ yếu được sử dụng để kết nối mạng lõi trong các cụm AI và trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Khi độ phức tạp của các mô hình AI và lượng dữ liệu tăng lên, các mô-đun quang 800G SR8 có thể cung cấp các kết nối băng thông cao và độ trễ thấp cần thiết để hỗ trợ truyền và xử lý nhanh chóng dữ liệu lớn.

III.Đổi mới công nghệ kết nối quang học trong kịch bản AI

Tiêu thụ điện năng thấp và độ trễ thấp là những đặc điểm không thể thiếu của công nghệ kết nối quang. Tiêu thụ điện năng thấp có nghĩa là tiêu thụ ít năng lượng hơn và chi phí vận hành thấp hơn, trong khi độ trễ thấp có nghĩa là thời gian phản hồi nhanh hơn và hiệu quả xử lý dữ liệu cao hơn. Để đáp ứng những nhu cầu này, công nghệ kết nối quang cần được tối ưu hóa trong thiết kế để giảm tổn thất năng lượng và nâng cao hiệu suất truyền dẫn.

AI yêu cầu độ ổn định của hệ thống cao nên công nghệ kết nối quang học phải có độ tin cậy cao. Điều này đòi hỏi chúng ta phải tối ưu hóa thiết kế end-to-end của hệ thống để đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của việc truyền dữ liệu. Đồng thời, chúng ta cũng cần tập trung vào khả năng phát triển và khả năng kết nối của LPO để thích ứng với nhu cầu ngày càng tăng của công nghệ AI.

Ngoài ra, việc vận hành và bảo trì thông minh công nghệ kết nối quang học ngày càng trở nên quan trọng. O&M thông minh không chỉ có thể giúp doanh nghiệp giám sát trạng thái vận hành của hệ thống theo thời gian thực mà còn thực hiện bảo trì dự đoán dựa trên phân tích dữ liệu để cải thiện tính khả dụng và tính ổn định của hệ thống. Ngoài ra, O&M thông minh có thể giúp chúng tôi tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống.

Công nghệ quang học silicon dự kiến ​​sẽ có mức tăng trưởng cao khi tốc độ tăng và đường xuống chế độ đơn tăng tốc. Với lợi thế về tốc độ cao, tiêu thụ điện năng thấp và thu nhỏ, công nghệ quang học silicon đóng vai trò ngày càng quan trọng trong công nghệ kết nối quang học trong các kịch bản AI. Chúng tôi có lý do để tin rằng công nghệ quang học silicon sẽ đóng vai trò quan trọng hơn nữa trong các ứng dụng AI trong tương lai.

Nguồn một phần: LightCounting