Низкая задержка становится все более важной для задач вывода данных в рамках искусственного интеллекта. Может ли волоконно-оптический кабель с полой сердцевиной решить эту проблему?
В эпоху искусственного интеллекта задержка становится все более важным показателем для сетей центров обработки данных. Для обучения ИИ низкая задержка помогает обеспечить эффективное использование всех графических процессоров (GPU) и узлов в обучающем кластере, минимизируя время простоя и максимизируя общую эффективность обучения. Низкая задержка еще более важна для вывода результатов ИИ, который требует ответов в реальном времени или почти в реальном времени.
По мере того, как кластеры графических процессоров масштабируются до сотен, тысяч и даже миллионов графических процессоров, ограничения по мощности, пространству и доступности вынуждают распределять кластеры ИИ по нескольким городским и региональным центрам обработки данных. Термин «масштабирование по всей сети» теперь входит в лексикон для описания сетевого взаимодействия ИИ между центрами обработки данных; однако местоположение этих центров обработки данных и расстояния между ними ограничены задержкой.
Оптические волокна и задержка
Ключевым фактором задержки в центре обработки данных является время, необходимое свету для прохождения через оптоволоконные кабели. По мере увеличения расстояний в городских, региональных, магистральных и подводных сетях этот фактор становится все более доминирующим, а задержка в сетевом оборудовании становится незначительной. Таким образом, задержка в оптоволокне зависит от расстояния и от задержек в оптоволокне на километр. Сетевые операторы, предоставляющие услуги межсоединений для центров обработки данных, такие как услуги передачи данных по длинам волн, «темное волокно» и управляемые оптоволоконные сети (MOFN), отличаются от конкурентов тем, что предлагают кратчайший оптоволоконный маршрут.
Задержка передачи данных по волокну на километр зависит от показателя преломления волокна. Современные оптические волокна были впервые использованы в 1960-х годах, и на сегодняшний день их протяженность превышает 7 миллиардов километров. И хотя они продолжают развиваться, снижая потери и улучшая характеристики, все они имеют кремниевую сердцевину. Кремниевое волокно (SCF) имеет показатель преломления около 1,5, что означает, что скорость света примерно на 30% ниже, чем скорость света в вакууме.
Полые волоконные волокна меняют правила игры.
Волоконно-оптический кабель с полой сердцевиной (HCF) — это новый подход с принципиально иной архитектурой. Как следует из названия, сердцевина полая и заполнена воздухом или, чаще всего, газом. Поэтому его показатель преломления составляет около 1, что означает, что свет распространяется на 50% быстрее, чем в волокне с полой сердцевиной (SCF), уменьшая задержку примерно на 30%. Для масштабируемых приложений искусственного интеллекта это увеличивает максимальное расстояние между центрами обработки данных на 50% и площадь, занимаемую центром обработки данных, на 125%. Это дает операторам больше гибкости в размещении центров обработки данных в районах с более дешевой недвижимостью и доступом к столь важным ресурсам, как электроэнергия и вода для охлаждения.
Более низкое энергопотребление
Второй важный показатель в эпоху ИИ — это энергопотребление. Помимо возможности размещения центров обработки данных ближе к более дешевым источникам питания, HCF может значительно снизить энергопотребление оптических сетей. Один из способов достижения этого — снижение потерь. Оптические потери в SCF стабилизировались на уровне около 0,14 дБ/км. Современные HCF демонстрируют минимальные потери около 0,05 дБ/км, и исследователи стремятся к еще более низким потерям. Снижение потерь уменьшает потребность в энергоемком оптическом усилении. В приложениях межсоединений центров обработки данных (DCI) с меньшей дальностью действия может больше не потребоваться оптическое усиление; в DCI средней дальности может больше не потребоваться оптическое усиление между центрами обработки данных; а в DCI большей дальности может потребоваться меньшее количество, более широко расположенных точек подключения линейных усилителей (ILA). HCF также выигрывает от низкой дисперсии и нелинейных искажений. В долгосрочной перспективе это может означать менее сложные и, следовательно, менее энергоемкие когерентные оптические модули. Низкие потери, вероятно, также приведут к снижению энергопотребления для приложений HCF внутри центров обработки данных.
Проблемы, связанные с производством и себестоимостью, сохраняются.
Помимо низкой задержки и сниженного энергопотребления, HCF потенциально может увеличить пропускную способность волокна за счет более широкого спектра и повышения спектральной эффективности по длинам волн. Однако, прежде чем HCF сможет широко использоваться в коммерческих целях, необходимо решить ряд существенных проблем. К ним относятся стоимость, технологичность производства, разнообразие поставщиков и эксплуатационные факторы, связанные с тестированием, сваркой, разъемами, ремонтом и соединением с SCF.
Внедрение приложений для центров обработки данных
Несмотря на трудности, заявления, сделанные на недавних конференциях оптической индустрии, ясно показывают, что в каждой из этих областей достигнут значительный прогресс. Несколько крупных облачных провайдеров и поставщиков HCF объявили о развертывании и партнерстве для масштабирования производства. Эти первоначальные развертывания в основном ориентированы на городские масштабы и приложения между центрами обработки данных ИИ, но по мере снижения стоимости HCF и увеличения масштабов производства низкая задержка и низкие потери делают внедрение HCF внутри центров обработки данных следующим вероятным вариантом использования, а развертывание подводных сетей является долгосрочной целью для экосистемы HCF.
