Гонка за инфраструктуру ИИ: более быстрые соединения, более умные центры обработки данных

Для развития искусственного интеллекта требуются мощные процессоры и надёжная сеть, способная передавать огромные объёмы данных между вычислительными узлами. По мере расширения «фабрик» ИИ обеспечение связи стало одной из ключевых проблем.

Скрытая технология, лежащая в основе бума ИИ

Компания Marvell решает эту проблему с помощью новых чипов связи. Её ретаймер 3,2T Alaska E обеспечивает высокоскоростные соединения между ускорителями и коммутаторами; DSP второго поколения 1,6T Alaska A предлагает расширенные возможности для активных электрических кабелей. Основанный на 3-нм технологии, новый DSP позволяет увеличить дальность действия медных кабелей свыше шести метров, а также отличается более высокой энергоэффективностью.

NVIDIA и Cisco используют альтернативный подход к решению этой проблемы. Ожидается, что готовящиеся к выпуску оптические модули Ultra Dense Small Form Factor Pluggable (USFP) будут поддерживать скорость 400 Гбит/с на канал или общую пропускную способность 12,8 Тбит/с. По сравнению с используемыми в настоящее время оптическими модулями со скоростью 200 Гбит/с на канал, USFP обеспечит в четыре раза большую пропускную способность и в 1,3 раза более высокую энергоэффективность.

Почему улучшение возможностей подключения так важно

Все вышеупомянутые разработки затрагивают разные аспекты одной и той же проблемы. Marvell работает над решениями для высокоскоростных электрических межсоединений, в то время как NVIDIA и Cisco стремятся увеличить пропускную способность оптических сетей. Возможно, все эти инновации вместе могут стать ключом к энергоэффективной обработке ИИ-нагрузок в центрах обработки данных без дополнительных сетевых заторов и задержек.

По мнению эксперта, успех ИИ в будущем будет во все большей степени зависеть от качества подключения. Более эффективные сетевые решения обеспечат более быстрый доступ к Интернету и снизят затраты на внедрение решений ИИ для бизнеса. Однако практические преимущества будут в значительной степени зависеть от затрат на внедрение и эффективности технологий в полноценной системе.

Хотите оставаться в авангарде развития инфраструктуры ИИ? Поделитесь этой статьёй, поставьте лайк в социальных сетях, чтобы получать больше новостей о технологиях, и читайте другие наши статьи о будущем ИИ.