Dirbtinio intelekto duomenų centrų optiniai moduliai iš pasyvaus ryšio dalių tapo pagrindiniu skaičiavimo našumo komponentu. Priežastis aiški. Šiuolaikinės AI mokymo grupės perkelia milžiniškus duomenų kiekius tarp GPU, jungiklių ir saugojimo mazgų, o šio judėjimo greitis tiesiogiai įtakoja, kaip efektyviai gali būti naudojami brangūs greitintuvai. Štai kodėl400G, 800G ir 1.6T optiniai moduliaidabar yra beveik kiekvieno DI infrastruktūros pokalbio pagrindas.
Pagal„Ethernet Alliance 2026“ planas, hiperskaleriai jau diegia 100–800 G jungtis, o 1,6 Tb/s Ethernet yra kitas svarbus žingsnis kuriant AI-mastelio audinius. The
IEEE 802.3 darbo grupėtobulino P802.3dj darbo grupę, siekdama apibrėžti 200G, 400G, 800G ir 1.6T eternetą per varinį ir vieno{5}}modės skaidulą, o tai suteikia pramonei aiškų kelią didesniam-diegimui.
Tinklo komandoms praktinis klausimas nebėra, ar greitis padidės. Tai, kaip pasirinkti tinkamą greitį kiekvienam tinklo sluoksniui, kaip planuoti maitinimą ir aušinimą ir kaip patvirtinti suderinamumą prieš diegiant tūkstančius modulių gamybiniame AI klasteryje.
Kodėl dirbtinio intelekto apkrovoms reikia didesnio optinio modulio greičio
AI mokymas iš esmės skiriasi nuo tradicinių debesų, įmonių ar saugyklų darbo krūvių. Dideli kalbų modeliai ir rekomendacijų sistemos mokomi tūkstančiams, o vis dažniau dešimtims tūkstančių GPU, veikiančių kaip viena paskirstyta sistema. Kiekvieno mokymo žingsnio metu greitintuvai turi sinchronizuoti gradientus, keistis aktyvinimais ir perduoti tarpinius tenzorius tarp mazgų. Tai sukuria itin intensyvų rytų-vakarų srautą, o tai reiškia, kad srautas lieka duomenų centre, o ne nukreipiamas į internetą.
16 000–100 000 grafikos procesorių pasienio mokymo grupėje vidinis audinys turi daug daugiau pralaidumo nei išoriniai saitai. NVIDIA pranešė, kad josSpectrum{0}}X Ethernet platformaIšlaiko maždaug 95 procentų efektyvų pralaidumą, kai įdiegiama daugiau nei 100 000 GPU, o standartinis Ethernet be perkrovos valdymo paprastai tiekia apie 60 procentų esant tokiai pačiai apkrovai. Skirtumas nėra akademinis. 35 procentų audinio efektyvumo sumažėjimas tiesiogiai reiškia ilgesnius treniruotes ir sumažintą GPU panaudojimą.
Tai yra tikroji priežastis, dėl kurios optinis greitis nuolat auga. Lėtas arba nestabilus optinis sluoksnis tampa visos AI gamyklos kliūtimi.
Nuo 400 G iki 800 G iki 1,6 T: kas lemia kiekvieną žingsnį
Perėjimą prie 400G, 800G ir 1,6T lemia mastelio keitimo problema, kurios negalima išspręsti tiesiog pridedant daugiau kabelių. Kai AI klasteris padvigubėja, ryšio kelių tarp mazgų skaičius auga greičiau nei tiesiškai. Pridėjus lygiagrečius ryšius, sunaudotų komutatorių prievadus, padidėtų skaidulų skaičius ir susidarytų kabelių perkrovos, kurias sunku valdyti tankioje stovo aplinkoje.
Didesnis{0}}prievado greitis suteikia daugiau keičiamo dydžio kelią. 800G prievadas per tą pačią fizinę sąsają turi dvigubai didesnį pralaidumą nei 400G prievadas. 1,6T prievadas vėl padvigubina. 2025–2026 m. jungiklio ASIC kartos palaiko radix ir pralaidumo lygius, todėl 800G yra praktiška pagrindinė naujos AI diegimo kryptis, o 1.6T yra planavimo tikslas kitai jungiklio kartai.
Tiesioginis kelių{0}}tiekėjų sąveikumas naudojant 400G, 800G ir 1.6T eternetą buvo pademonstruotas OFC 2026, kurįEthernet Alliance OFC 2026 vitrinapateikti kaip įrodymas, kad ekosistema yra pasirengusi dirbtinio intelekto{0}}masto audiniams. Šis pasirengimas yra svarbus, nes AI klasteriai negali laukti vieno tiekėjo sprendimo. Jiems reikia jungiklių, NIC, optikos ir bandymo platformų, kurios veiktų kartu dideliu mastu.
400G ir 800G ir 1,6T optiniai moduliai: pasirinkimo palyginimas
Tinkamas greitis priklauso nuo klasterio dydžio, tinklo sluoksnio, jungiklio plano, energijos biudžeto ir jau esančios šviesolaidinės elektrinės. Toliau pateiktoje lentelėje nurodoma, kur kiekvienas greitis šiuo metu yra prasmingiausias.
| Greitis | Tipiški moduliai | Geriausiai tinka | Pagrindinis svarstymas |
|---|---|---|---|
| 400G | 400G SR8, DR4, FR4, LR4 | Debesų duomenų centrai, įmonės atnaujinimai, mažesnės AI klasteriai, lapų sluoksnis vidutinio{0}}dydžio audiniuose | Subrendusi ekosistema, platus jungiklis ir NIC palaikymas, mažiausia kaina už Gb šiame etape |
| 800G | 800G SR8, DR8, 2xFR4, 2xDR4, LR8 | Dirbtinio intelekto lavinimo audiniai, HPC, GPU stuburas{0}}lapas, hiperskalinis lapas ir nugarėlė | Didesnis pralaidumas vienam prievadui, stipresnė šiluminė apkrova reikalauja kruopštaus FEC ir pagrindinio kompiuterio patvirtinimo |
| 1.6T | 1.6T DR8, 2xDR4, OSFP-XD | Naujos-kartos dirbtinio intelekto stuburas, itin tankus užpakalinis mastelio-išėjimas, būsimi jungikliai ASIC (51,2T ir aukštesni) | Reikalingas signalo vientisumas, pažangus FEC, skysčių arba patobulintas oro aušinimas, skaidulų ir jungčių strategijos planavimas |
400G vis dar aktualus, nes daugelis duomenų centrų yra vidutinio-naujovinimo nuo 100G arba 200G, o 400G siūlo tvirtą kainos, pasiekiamumo ir našumo pusiausvyrą atliekant ne-AI darbo krūvius. Konkrečiai dirbtinio intelekto klasteriams 800G tapo pagrindine naujos versijos baze, o 1.6T dabar rimtai planuoja išplėsti-užpakalines sistemas, ypač ten, kur jungiklių generavimas jau suderintas su 200 G-už{12}}juostą. Jei vertinate didelio{14}}tankio kabelius tokiam greičiui, mūsų apžvalgaMPO ir MTP šviesolaidiniai kabeliaiapima jungties ir magistralines parinktis, dažniausiai naudojamas 800G ir daugiau.
Kai užtenka 400G
400G išlieka teisingas pasirinkimas, kai klasterio dydis yra nedidelis, kai naudojami GPU neprisotina 400G NIC arba kai esamas komutatorių parkas yra sukurtas naudojant ankstesnės-kartos ASIC. Išvadų grupės, mažesni treniruočių blokai, krašto AI svetainės ir dauguma bendrosios paskirties -duomenų centrų struktūros vis tiek patogiai veikia 400 G. Tokiose aplinkose tiesioginis perėjimas prie 800 G padidintų sąnaudas ir padidintų šiluminį slėgį, tačiau nepagerėtų darbų atlikimo laikas.
Praktinis testas yra pažvelgti į GPU panaudojimą mokymo metu. Jei GPU laukia duomenų daugiau nei nuo penkių iki dešimties procentų laiko, tinklas jau yra kliūtis. Jei panaudojimas yra pastovus ir didelis, 400G atlieka savo darbą.
Kai prireikia 800G
800G tampa būtinas, kai klasteris pasiekia mastą, kai 400G nuorodos priverčia per daug lygiagrečių jungčių, kai komutatoriaus radikso ribos pradeda varžyti topologijos pasirinkimus arba kai GPU karta pristato NIC, galinčius prisotinti 800G prievadus. Įprastoje AI mokymo sistemoje tai paprastai atitinka kelių tūkstančių ir didesnių GPU grupes, kuriose pagrindinis tinklas perduoda didžiąją gradiento mainų srauto dalį.
800G perėjimas taip pat atneša tikrą inžinerinį darbą. 800G modulių per-prievado galia yra reikšmingai didesnė nei 400G, keičiasi FEC režimai, o kabelių tankis jungiklio paviršiuje padvigubėja. Įdegimas-bandymas ir nuorodų stabilumo patvirtinimas tampa būtini, nes atliekant sinchroninio mokymo užduotį viena nestabili optinė nuoroda gali suaktyvinti pakartotinius bandymus, kurie sulėtina visą klasterį.
Kada planuoti 1,6T
1.6T šiuo metu yra pradėtas diegti agresyviausiems dirbtinio intelekto tinklams ir yra standartinis planavimo tikslas kitai jungiklio kartai. Daugeliui įmonių ir debesų komandų šiandien gamyboje nereikia 1,6T optikos, bet kiekvienas, kuris kuria audinį trijų -–5-metų perspektyvoje, turėtų atsižvelgti į tai planuodamas kabelius, šviesolaidžius ir elektros energijos tiekimą.
IEEE P802.3dj darbo grupė apibrėžė fizinio sluoksnio specifikacijas 1.6T per vieno-modo skaidulą, o OFC 2026 parodė veikiantį kelių-tiekėjų sąveiką tokiu greičiu. Praktinis signalas yra tai, kad 1.6T yra tikras, tačiau aplinkinė infrastruktūra, įskaitant jungiklių prieinamumą, aušinimą ir darbo įrankius, vis tiek yra svarbi kaip ir pats modulis.
QSFP-DD prieš OSFP: tinkamo formos koeficiento pasirinkimas
Esant 400G ir 800G, du dominuojantys formos veiksniai yra QSFP-DD ir OSFP. Abi pagrindinėse jungiklių platformose užtikrina vienodą greitį, tačiau skiriasi mechanine konstrukcija ir šiluminiu elgesiu. QSFP-DD yra suderinamas su QSFP28 ir QSFP56 narveliais, todėl jis patrauklus aplinkoje, kurioje norima pakartotinai naudoti esamus jungiklių lizdus atnaujinant. OSFP yra šiek tiek didesnis, turi didesnį vidinį tūrį ir paprastai siūlo geresnę šiluminę erdvę, kuri tampa svarbi 800 G ir ypač 1,6 T.
Kalbant apie 1.6T, pramonė ima dominuoti OSFP ir OSFP-XD, visų pirma dėl šiluminės talpos. Jei tinklo komanda tikisi atnaujinti daugiau nei 800G toje pačioje jungiklio kartoje, OSFP paprastai yra saugesnis pasirinkimas. Jei pirmenybė teikiama pakartotiniam 400G QSFP-DD investicijų naudojimui, QSFP-DD šiuo metu išlieka puiki galimybė.
Pagrindiniai veiksniai renkantis AI tinklų optinius modulius
Atstumas, pasiekiamumas ir pluošto tipas
Trumpo-pasiekimo nuorodose stelažų eilutėje gali būti naudojami lygiagrečiai vieno-režimo (DR) arba trumpo-pasiekiamumo kelių režimų (SR) moduliai, o inter-eilių arba tarp-pod nuorodoms gali prireikti FR arba LR variantų. Prieš rinkdamiesi modulį, patvirtinkite tikrąjį pluošto ilgį, pluošto klasę, jungties tipą ir jungties biudžetą. Naudinga informacija apie tai, kaip nuostoliai kaupiasi tarp jungčių ir sandūrų, yra mūsų vadoveįterpimo praradimas šviesolaidiniuose tinkluose. Norint pasiekti ilgesnį laiką, skirtumas tarp OS1 ir OS2 vieno-mode skaidulų taip pat yra svarbus, ir tai aptariama mūsų apžvalgoje
vieno{0}}modo skaidulų tipai ir programos.
Energijos suvartojimas ir aušinimas
Didesnio greičio{0}}optika gamina daugiau šilumos. Prieš atnaujindami nuo 400 G į 800 G arba planuodami 1,6 T, patikrinkite prievado galią, perjunkite oro srauto kryptį, narvo temperatūrą, terminio sumažinimo taisykles ir stovo- lygio aušinimo ribą. Tankiuose dirbtinio intelekto stovuose, kurie jau naudoja daug GPU galios, papildoma šiluminė apkrova, kurią sukelia tūkstančiai didelės spartos{8}}optikos, nėra triviali ir gali turėti įtakos veikimo laikui, jei į ją neatsižvelgiama.
Jungiklių suderinamumas ir programinė įranga
Suderinamumas yra daugiau nei suderinimo greitis. Modulis turi būti patvirtintas tikslioje perjungimo platformoje, programinės aparatinės įrangos versijoje, FEC konfigūracijos, EEPROM kodavimo ir numatomos darbinės temperatūros prieš masinį diegimą. Prastos suderinamumo atitikties simptomai yra jungties sklendė, padidėjęs BER, DOM aliarmai ir retkarčiais šiluminiai išjungimai esant nuolatinei apkrovai. Sugauti juos nedidelėje laboratorijoje,{3}}kur kas pigiau nei gaudyti gaminant.
Kabeliai ir didelio{0}}tankio jungties strategija
Perėjimas prie 800G arba 1,6T paprastai reiškia kitą kabelių planą. Daugia-pluošto jungtys, pvz., MPO-12, MPO-16 ir MPO-24, tampa numatytosiomis didelės spartos atveju, o pertraukiamieji kabeliai dažnai naudojami didelės spartos jungiklio prievadui perjungti į kelias mažesnės spartos jungtis. Komandoms, vertinančioms šį perėjimą, mūsų vadovaskaip pasirinkti MPO pertraukimo kabelįapima praktinius kompromisus{0}}ir
MPO ir MTP magistralinio kabelio parinktysparodykite dažniausiai pasitaikančias 800G stuburo kamieno konfigūracijas.
LPO, CPO ir silicio fotonika: kas bus po 800G
Be neapdoroto greičio, pramonė dabar orientuota į efektyvumą. Svarbiausios yra trys technologijų kryptys:
Linijinė prijungiama optika (LPO)pašalina DSP iš optinio modulio ir perkelia išlyginimą atgal į pagrindinį ASIC. Tai sumažina modulio galią, dažnai 30–50 procentų tuo pačiu greičiu, tačiau reikalingas glaudesnis jungiklio ir modulio koordinavimas. LPO patraukliausia dėl trumpo-pasiekimo nuorodų dirbtinio intelekto grupėse, kur ją palaiko pagrindinio kompiuterio platforma.
Bendra{0}}Supakuota optika (CPO)perkelia optinius variklius ant to paties pagrindo kaip ir jungiklis ASIC, sutrumpindamas elektros kelią ir sumažindamas bitui tenkančią energiją. Kaip aprašytaOptinio interneto darbo forumas dirba 112G ir 224G CEI ir CPO sistemose, CPO nėra maža-prijungiamos optikos pakaitalas, bet vis svarbesnė svarba kuriant naujos-kartos AI-padidėjusius audinius. NVIDIA jau paskelbė apie Spectrum-X Photonics ir Quantum-X silicio fotonikos jungiklius su integruota optika, kurių tikslas yra 1,6 Tb/s vienam prievadui ir žymiai sutaupyti energijos.
Silicio fotonikayra daugumos šių tendencijų pagrindas. Integruojant moduliatorius, bangolaidžius ir detektorius tiesiai į silicį, tai užtikrina didesnį tankį, geresnį šiluminį elgesį ir glaudesnę integraciją su jungiklių ASIC. Dauguma pagrindinių optikos pardavėjų dabar turi silicio fotoniką savo dirbtinio intelekto darbo krūvių plane.
Daugumai 2026 m. komandų jungiama 800G optika išlieka darbo arkliukas, o LPO, CPO ir silicio fotonika vertinama laboratorijoje ir pasirinktuose bandomuosiuose audiniuose.
Dažnos klaidos, kurių reikia vengti
Dažniausia klaida yra pasirinkti didžiausią greitį nepatikrinus, ar likęs tinklas gali jį palaikyti. 800G optinis modulis ant jungiklio, kuris negali tiekti reikiamos elektros sąsajos arba šiluminės erdvės, gamyboje nepateiks 800G. Antrasis – galios neįvertinimas. Tūkstančiuose optikos modelių skirtumas tarp efektyvaus- ir įprasto modulio gali pakeisti stovą iš priimtino į biudžetą per{6}}. Trečia – suderinamumo traktavimas kaip žymės langelis, o ne procesas. Tikrasis suderinamumas pasiekiamas tikrinant faktinę jungiklio platformą, programinę įrangą ir veikimo aplinką. Ketvirtasis – prastas kabelių planavimas. Jungčių kokybė, skaidulų skaičius ir pataisų valdymas tampa daug svarbesni naudojant 800G ir 1,6T, o spartieji klavišai čia dažnai pasirodo kaip nuorodos atvartas arba padidėjęs praradimas praėjus mėnesiams po įdiegimo.
DUK
Kl.: Ar kiekvienam AI duomenų centrui reikia 800G?
A: Ne{0}}G yra naujų didelio masto AI mokymo sistemų veikimo pagrindas, tačiau išvadų grupės, mažesni mokymo blokai ir dauguma įmonių AI diegimų vis dar gerai veikia 400G. Tinkamas greitis priklauso nuo klasterio dydžio, GPU generavimo, jungiklio ASIC pajėgumo ir stebimo tinklo naudojimo.
Kl.: Kada duomenų centras turėtų būti atnaujintas nuo 400 G iki 800 G?
A: Stipriausi signalai yra GPU panaudojimo sumažėjimas dėl tinklo laukimo laiko, perjungimo radikso ribos, dėl kurių atsiranda nepatogių topologijų, arba naujos kartos GPU ir NIC, kuri iš esmės palaiko 800G prievadus. Jei yra bent du iš jų, 800G paprastai yra tinkamas kitas žingsnis.
Kl .: Kuo praktiškai skiriasi 800G ir 1.6T optiniai moduliai?
A. Abu greičiai yra pagrįsti panašia pagrindine technologija, tačiau 1.6T naudoja 200 G-per-signalizavimą, reikalingas pažangesnis FEC ir keliami aukštesni aušinimo bei signalo vientisumo reikalavimai. 1.6T šiuo metu yra anksti diegiama agresyviausiuose AI backend tinkluose, o 800G yra pagrindinis AI 202 pasirinkimas.
Kl.: Ar turėtume pasirinkti QSFP{0}}DD ar OSFP AI tinklams?
A: QSFP{0}}DD yra patrauklus pakartotiniam esamų 400G QSFP narvų naudojimui ir yra plačiai palaikomas 800G. OSFP turi daugiau šiluminės erdvės ir yra dominuojantis 1,6T formos faktorius. Komandos, kurios toje pačioje jungiklių kartoje tikisi pasiekti daugiau nei 800 G, dažniausiai teikia pirmenybę OSFP.
Kl .: Kokį vaidmenį LPO ir CPO atlieka AI duomenų centruose?
A: LPO sumažina modulio galią supaprastindama signalų apdorojimo grandinę ir yra naudinga trumpo -pasiekimo nuorodoms dirbtinio intelekto grupėse. CPO perkelia optinį variklį ant jungiklio pagrindo, kad padidintų pralaidumo tankį ir energijos vartojimo efektyvumą, ir tampa pagrindiniu naujos-kartos AI-didinimo audiniuose. Abu egzistuoja kartu su prijungiama optika, o ne jas pakeičia.
Kl.: Ar galime pakartotinai panaudoti esamą šviesolaidžio infrastruktūrą atnaujindami iki 800G arba 1,6T?
A: Tai priklauso nuo pluošto tipo, jungties strategijos ir pasiekiamumo. Daugelis vienmodžių įrenginių gali būti pakartotinai naudojami DR ir FR variantams, jei jungties kokybė ir ryšio praradimas yra priimtini. Daugiamodę infrastruktūrą gali reikėti patvirtinti iš naujo, atsižvelgiant į nuorodos biudžetą, esant naujam greičiui. Nuorodų praradimo auditą atlikti prieš naujinimą paprastai yra greičiau ir pigiau nei nustatyti praradimo problemas po įdiegimo.
Išvada
400G, 800G ir 1,6T optinių modulių augimas nėra technologijų mada. Tai tiesioginis atsakas į tai, kaip AI darbo krūviai bendrauja, sinchronizuojasi ir keičiasi tūkstančiai GPU. „Ethernet Alliance“, IEEE 802.3 ir platesnė optikos ekosistema suderino aiškų planą nuo 400G iki 800G iki 1,6T, o LPO, CPO ir silicio fotonika formuoja tai, kas bus vėliau.
Daugeliui tinklo komandų tinkama strategija nėra visur vaikytis greičiausio modulio. Tai turi suderinti optinį greitį su tinklo funkcijomis, patvirtinti suderinamumą prieš mastelį, kruopščiai planuoti maitinimą ir aušinimą ir suprojektuoti kabelių įrenginį, kuris galėtų perduoti tinklą per dar bent vieną atnaujinimo ciklą. Gerai-suplanuotas optinis sluoksnis yra vienas iš ekonomiškiausių-būdų, leidžiančių visiškai išnaudoti brangias GPU investicijas, nes AI infrastruktūra ir toliau auga.
