در سالهای اخیر، خوشههای آموزشی هوش مصنوعی به پرتقاضاترین میدان نبرد برای اتصالات پرسرعت تبدیل شدهاند. با افزایش پارامترهای مدل از میلیاردها به تریلیونها، نیازهای پهنای باند به شدت افزایش مییابد. از بیرون، ممکن است منطقی به نظر برسد که۱.۶ تنباید سریع جایگزین شود۸۰۰ گرم.
با این حال، در خوشههای آموزشی واقعی هوش مصنوعی،۸۰۰ گرمهمچنان انتخاب اصلی است - و این یک عقبماندگی فناوری نیست، بلکه یک تصمیم مهندسی منطقی است.
خوشههای آموزشی هوش مصنوعی، تعادل را در اولویت قرار میدهند، نه فقط سرعت اوج
در یک کلاستر آموزشی هوش مصنوعی، عملکرد شبکه با سرعت یک لینک واحد تعریف نمیشود. بلکه با ... تعریف میشود.تعادل سیستم: محاسبه، حافظه، ظرفیت سوئیچینگ، توان، خنککننده و هزینه.
معماریهای خوشههای آموزشی هوش مصنوعی امروزی از قبل به خوبی با ... هماهنگ شدهاند.۸۰۰ گرمگرههای پردازنده گرافیکی، پارچههای برگ-ستون فقرات و اتصالات نوری حول محور ... طراحی شدهاند.۸۰۰ گرمخطوط، امکان مقیاسبندی عملکرد قابل پیشبینی را فراهم میکنند. حرکت مستقیم به۱.۶ تناغلب این تعادل را به جای بهبود، مختل میکند.
800G بهترین نسبت پهنای باند به بلوغ را ارائه میدهد
از دیدگاه استقرار،۸۰۰ گرمدر نقطهی شیرینی قرار دارد:
بلوغ اکوسیستم: DSPها، موتورهای نوری، کانکتورها و استانداردهای تست برای۸۰۰ گرمبه خوبی تثبیت شدهاند.
بازده تولید: در مقایسه با۱.۶ تن،۸۰۰ گرمماژولها بازده بالاتر و سازگاری بهتری ارائه میدهند.
قابلیت همکاریخوشههای آموزشی هوش مصنوعی به تعداد زیادی پورت نیاز دارند، و۸۰۰ گرمبه راحتی با سیلیکون سوئیچینگ موجود ادغام میشود.
در مقابل،۱.۶ تنهنوز در مراحل اولیه پذیرش است. اگرچه از نظر فنی چشمگیر است، اما ریسک بالاتری را در پیادهسازیهای گسترده خوشههای آموزشی هوش مصنوعی ایجاد میکند.
واقعیت قدرت و حرارت، 800G را ترجیح میدهد
بهرهوری انرژی یک محدودیت خاموش در هر خوشه آموزشی هوش مصنوعی است.
الف۱.۶ تنماژول نوری صرفاً پهنای باند را دو برابر نمیکند - بلکه اغلب چگالی توان را به طور نامتناسبی افزایش میدهد. این امر چالشهایی را در طراحی جریان هوا، بودجههای حرارتی و برنامهریزی در سطح رک ایجاد میکند.
۸۰۰ گرمدر مقابل، این سیستم، مشخصات توان قابل کنترلتری را ارائه میدهد و مقیاسبندی خوشههای آموزشی هوش مصنوعی را بدون طراحی مجدد زیرساختهای خنککننده آسانتر میکند.
توپولوژی شبکه هنوز با 800G مطابقت دارد
امروزه اکثر خوشههای آموزشی هوش مصنوعی به توپولوژیهای کلوس یا سنجاقک+ متکی هستند که برای ... بهینه شدهاند.۸۰۰ گرمتجمیع خطوط. تغییر به۱.۶ تنمستلزم:
نسلهای جدید ایسیک سوئیچ
بستهبندی نوری پرخطرتر
اعتبارسنجی مجدد بودجههای تلفات و مدیریت فیبر
برای بسیاری از اپراتورها، ارتقاء۸۰۰ گرمتراکم به سادگی کارآمدتر از عجله کردن است۱.۶ تن.
جایگاه اسوپتیک در واقعیت 800G
دراسوپتیکما از نزدیک میبینیم که چگونه مشتریان، خوشههای آموزشی هوش مصنوعی را در محیطهای تولید واقعی طراحی میکنند.ماژولهای نوری ۸۰۰G، راهکارهای AOC و مبدل دیجیتال به آنالوگبرای پشتیبانی از استقرارهای با تراکم بالا و پایداری بالا ساخته شدهاند - دقیقاً همان چیزی که خوشههای آموزشی هوش مصنوعی امروزه به آن نیاز دارند.
اسوپتیک به جای اینکه صرفاً به دنبال مشخصات باشد، بر موارد زیر تمرکز میکند:عملکرد قابل استقرار، قابلیت اطمینان و ثبات چرخه عمر، به همین دلیل است۸۰۰ گرمهمچنان بر خوشههای آموزش هوش مصنوعی در دنیای واقعی تسلط دارد.
آیا ۱.۶ ترابایت جایگزین ۸۰۰ گیگابیت خواهد شد؟ بله - اما هنوز نه
۱.۶ تنقطعاً زمان خودش را خواهد داشت، مخصوصاً برای خوشههای آموزشی هوش مصنوعی نسل بعدی پس از سال ۲۰۲۶. اما تا زمانی که بهرهوری انرژی، بلوغ اکوسیستم و منحنیهای هزینه همسو نشوند،۸۰۰ گرمهمچنان کاربردیترین ستون فقرات برای خوشههای آموزشی هوش مصنوعی در سراسر جهان است.
سوالات متداول
۱. چرا ۸۰۰G در خوشههای آموزشی هوش مصنوعی محبوبتر از ۱.۶T است؟
زیرا 800G تعادل بهتری از عملکرد، بهرهوری انرژی، بلوغ و هزینه ارائه میدهد.
۲. آیا ۱.۶T از نظر فنی از ۸۰۰G برتر است؟
بله در پهنای باند خام، اما هنوز برای استقرار در خوشههای بزرگ آموزش هوش مصنوعی آماده نیستیم.
۳. آیا ۸۰۰G عملکرد آموزش مدل هوش مصنوعی را محدود میکند؟
خیر. برای معماریهای آموزشی توزیعشدهی فعلی، 800G در صورت مقیاسبندی مناسب، پهنای باند کافی را فراهم میکند.
۴. چه زمانی ۱.۶T به جریان اصلی تبدیل خواهد شد؟
احتمالاً پس از سوئیچینگ سیلیکون، اپتیک و سیستمهای خنککننده به بلوغ کامل میرسند - پس از سال ۲۰۲۶.
۵. اسوپتیک چه چیزی برای خوشههای آموزشی هوش مصنوعی ارائه میدهد؟
اسوپتیک ماژولهای نوری 800G با چگالی بالا، AOC و مبدل دیجیتال به آنالوگ پایدار و بهینه شده برای استقرار خوشههای آموزشی هوش مصنوعی ارائه میدهد.
