Upgrades der KI-Rechenzentrumsarchitektur treiben die Nachfrage nach 800G-Transceivern an

Die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) hat viele Branchen verändert. Der Markt für optische Transceiver, einer der zentralen Bereiche dieser Transformation, erlebt die tiefgreifenden Auswirkungen fortschrittlicher KI wie ChatGPT. Dieser Artikel analysiert KI-Technologien eingehend und erklärt, wie sie Netzwerkarchitekturen von Rechenzentren neu gestalten und den boomenden Markt für leistungsstarke optische Module stark vorantreiben.

Von ChatGPT angeführte KI-Welle ist angekommen

KI hat Technologie und Industrie in den letzten Jahren verändert.  Fortschritte in der KI-Technologie, insbesondere die neue Welle der KI unter Führung von OpenAIs ChatGPT, haben Rechenzentren und leistungsstarke, schnelle optische Module tiefgreifend beeinflusst, wie 400G optische Transceiver und 800G optische Transceiver. ChatGPT, als Vertreter des KI-Dialogmodus, zeigt mit seiner hervorragenden Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache nicht nur großes Potenzial in Kundenservice, Bildung, Inhaltserstellung und anderen Bereichen, sondern treibt auch mehr Unternehmen und Organisationen dazu an, das Tempo der Einführung künstlicher Intelligenz zu beschleunigen. Die KI-Welle hat Rechenzentren noch wichtiger gemacht. Sie müssen große Datenmengen verarbeiten, Echtzeitverarbeitung und Anwendungen mit geringer Latenz unterstützen und über eine flexible Architektur verfügen.  Gleichzeitig müssen Rechenzentren ihre Netzwerkarchitekturen aufrüsten, um die hohen Anforderungen von Anwendungen der künstlichen Intelligenz an Bandbreite und geringe Latenz zu erfüllen und schnellere Datenübertragungsgeschwindigkeiten sowie einen höheren Netzwerkdurchsatz sicherzustellen. Dies hat auch zu Chancen auf dem Markt für Hochgeschwindigkeitsmodule geführt.

Künstliche Intelligenz wird die Infrastruktur von Rechenzentren neu gestalten

Mit dem rasanten Aufstieg von Technologien wie AI, Big Data, IoT, Cloud Computing und 5G werden Rechenzentren zum unverzichtbaren Kern der neuen IT-Infrastruktur, da sich das Tempo, mit dem Wissenschaft und Technologie die Welt verändern, weiter beschleunigt. Es ist absehbar, dass mit der Entwicklung von Rechenzentren von der Cloud- zur AI-Ära immer mehr Unternehmen AI nutzen werden, um Entscheidungen zu unterstützen, das Kundenerlebnis zu verbessern und sogar Geschäftsmodelle und Ökosysteme neu zu gestalten. Während sie jedoch die Ankunft der AI-Ära begrüßen, stehen Rechenzentren auch vor beispiellosen Herausforderungen.

Vor welchen 3 Herausforderungen werden Rechenzentren im Zeitalter der KI stehen?

KI-Computing für Rechenzentrumsnetzwerke

In der traditionellen Ethernet-Ära war eine Paketverlustrate von eins zu tausend akzeptabel. Mit dem Aufkommen der KI-Ära ist jedoch die Netzwerkleistung von Rechenzentren kritisch geworden, und die KI-Rechenleistung ist dadurch zu einem zentralen Engpass bei der Kommerzialisierung von KI geworden. Praxistests haben gezeigt, dass eine Paketverlustrate von 1 zu 1.000 dazu führt, dass im Rechenzentrum nur 50% der KI-Rechenleistung verfügbar sind. Das bedeutet, dass das Netzwerk der Zukunft, um den Anforderungen der KI-Ära gerecht zu werden, null Paketverlust realisieren muss, was eine unverzichtbare Anforderung ist.

Netzwerkbandbreite von Rechenzentren für KI

Im Jahr 2018 betrug die weltweit jährlich neu hinzukommende Datenmenge 10ZB; bis 2025 wird diese Zahl jedoch rasch auf 180ZB steigen. Dies bedeutet auch, dass das bestehende auf 100GE basierende Rechenzentrumsnetzwerk nicht mehr in der Lage ist, die Auswirkungen zukünftiger Daten zu bewältigen. Je stärker der Datenverkehr in den nächsten fünf Jahren zunimmt, desto konzentrierter werden KI-Daten, desto größer werden die Rechenzentren, desto höher werden die Bandbreitenanforderungen und desto häufiger werden gegenseitige Zugriffe. Dies zeigt sich am Server-Upgrade, von 10G auf 25G und dann auf 100G; die Upgrade-Geschwindigkeit übertrifft jede Vorstellung, insbesondere das Wachstum von 25G auf 100G in China, das weit über dem Rest der Welt liegt.

Betrieb und Wartung von KI im Rechenzentrumsmanagement

Mit der zunehmenden Größe von Servern und der Integration von Computing-Netzwerken, Speichernetzwerken und Datennetzwerken sind auch Betriebs- und Wartungspersonal in Rechenzentren auf größere Probleme gestoßen, wodurch es für die herkömmlichen manuellen Betriebs- und Wartungsmethoden schwierig wird, fortgeführt zu werden. Daher besteht ein dringender Bedarf an neuen Technologien zur Behebung von Netzwerkfehlern.

Veränderungen in der modernen Netzwerkarchitektur von Rechenzentren im Zuge der KI-Welle

Die traditionelle dreistufige Architektur mit Zugriffs-, Aggregations- und Core-Schicht ist seit vielen Jahren der Standard. Da der Umfang der KI-Technologie und des Ost-West-Datenverkehrs weiter zunimmt, entwickeln sich auch die Netzwerkarchitekturen von Rechenzentren weiter. In der traditionellen dreischichtigen Topologie muss der Datenaustausch zwischen Servern über den Zugriffsswitch, den Aggregationsswitch und den Core-Switch erfolgen, was die Aggregations- und Core-Switches stark belastet.

Angenommen, der Umfang des Serverclusters wächst weiterhin gemäß der traditionellen dreistufigen Topologie. In diesem Fall wird der Einsatz leistungsstarker Geräte in den Kern- und Aggregationsschichten erforderlich sein, was die Gerätekosten erheblich erhöht. Hier kommt die neue Spine-Leaf-Topologie ins Spiel, die die traditionelle dreistufige Topologie zu einer zweistufigen Architektur abflacht. 

In dieser Architektur fungieren die Leaf-Switches als Access-Switches in einer herkömmlichen Layer-3-Architektur und sind direkt mit den Servern verbunden. Die Spine-Switches fungieren als Core-Switches, sind jedoch direkt mit den Leaf-Switches verbunden, und jeder Spine-Switch muss mit jedem Leaf-Switch verbunden sein.

Die Anzahl der Leaf-Switches wird durch die Anzahl der Downlink-Ports der Leaf-Switches bestimmt, und die Anzahl der Spine-Switches wird durch die Anzahl der Uplink-Ports der Leaf-Switches bestimmt, was die Größe des Spine-Leaf-Netzwerks bestimmt.

Die Leaf-Spine-Architektur verbessert die Effizienz der Datenübertragungen zwischen Servern. Wenn die Anzahl der Server erweitert werden muss, erhöht die einfache Erhöhung der Anzahl der Spine-Switches die Skalierbarkeit des Rechenzentrums. Der einzige Nachteil ist, dass die Spine-Leaf-Architektur im Vergleich zu einer traditionellen dreistufigen Topologie viele Ports erfordert. Infolgedessen benötigen sowohl Server als auch Switches mehr optische Module für die Glasfaserkommunikation, was die Nachfrage nach optischen Hochgeschwindigkeitsmodulen ankurbelt.

Der Markt für 800G-Optik wird zum Gewinner

Wie oben erwähnt, werden Upgrades der Architekturen von Rechenzentren für künstliche Intelligenz zu mehr optischen Hochgeschwindigkeitsmodulen für die Glasfaserkommunikation zwischen Servern und Switches führen, und optische 800G-Transceiver werden zu einer Schlüsselkomponente der Netzwerkinfrastruktur von Rechenzentren werden.

Warum optische 800G-Transceiver für Rechenzentren?

Zunächst einmal, 800G optische Transceiver hohe Bandbreitenanforderungen erfüllen. Bei einer eingehenderen Analyse des hohen Bandbreitenbedarfs von Rechenzentren für KI haben wir festgestellt, dass KI- und Machine-Learning-Plattformen beispiellose Datenmengen erzeugen und verarbeiten. Diese Daten umfassen Transaktionsdaten aus dem Internet, sozialen Medien, Videoüberwachung, IoT-Geräten usw. 800G-Module können die erforderlichen Hochgeschwindigkeits-Datenpfade für diese Anwendungen bereitstellen und sicherstellen, dass Daten ohne Latenz verarbeitet und analysiert werden können.

800G optische Module ermöglichen eine schnelle Datenübertragung. Wenn wir über die Bedeutung schneller Datenübertragung sprechen, dürfen wir die Echtzeitanforderungen von KI-Anwendungen nicht außer Acht lassen. Beispielsweise benötigen selbstfahrende Autos oder Systeme zur Online-Betrugserkennung sofortiges Feedback. 800G optische Transceiver können latenzarme, schnelle Datenübertragung unterstützen, die für KI-Anwendungen, die sofortige Entscheidungsfindung und Handlung erfordern, entscheidend ist.

Darüber hinaus geht es um Energieeffizienz, die eine der entscheidenden Überlegungen für optische Module in Rechenzentren für künstliche Intelligenz ist. Mit steigenden Rechenanforderungen nimmt der Energieverbrauch in Rechenzentren zu. 800G-Transceiver-Module nutzen fortschrittliche optoelektronische Technologie, die es ihnen ermöglicht, weniger Energie pro übertragenem Datenbit zu verbrauchen. Dies trägt dazu bei, den Energieverbrauch im gesamten Rechenzentrum zu senken und gleichzeitig die Betriebskosten zu reduzieren.

Darüber hinaus erfüllen optische 800G-Transceiver die Anforderungen der technologischen Entwicklung. Als Teil der technologischen Entwicklung von Rechenzentren sind 800G-Transceiver-Module eine natürliche Erweiterung von 100G- und 400G-Lösungen. Mit der Weiterentwicklung der Technologie ist Ausrüstung zur Bewältigung höherer Datenübertragungsanforderungen zwangsläufig ein Marktbedarf, wodurch die Entwicklung der Datenübertragungstechnologie vorangetrieben wird, und das Aufkommen optischer 800G-Module erfüllt diesen Trend.

Der letzte Punkt betrifft die Netzwerkflexibilität; Rechenzentren für KI benötigen hohe Bandbreite und Netzwerkflexibilität. 800G-Transceiver unterstützen konfigurierbare Multiplexing-Lösungen und geben Rechenzentren damit die Flexibilität, die Bandbreite je nach Bedarf zu erhöhen oder zu verringern, um unterschiedliche Anwendungen zu unterstützen, ohne die gesamte Netzwerkinfrastruktur ersetzen zu müssen, was die langfristigen Investitionskosten bis zu einem gewissen Grad senkt.

Erleben Sie den Aufstieg der 800G-Produkte im Jahr 2024

Mit Blick auf die Zukunft wird 2024 ein entscheidender Wendepunkt für den Markt für optische Module sein, da wir den Aufstieg und die Verbreitung von 800G-Transceiver-Lösungen erleben. Im Jahr 2019, als die Branche den Übergang zu 100G-Optikmodulen allgemein als wesentliche Phase anerkannte, entstanden zwei primäre Upgrade-Pfade: 200G- und 400G-Optikmodule. Der Trend der nächsten Generation der Hochgeschwindigkeits-Glasfaserkommunikationstechnologie weist jedoch eindeutig auf die tiefgreifende Entwicklung und breite Anwendung von 800G-Transceiver-Modulen hin.

Da Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und generalisierte konvolutionale (GC) Netzwerke kontinuierliche Durchbrüche bei der Rechenleistung vorantreiben und den Wettbewerb auf dem Markt verschärfen, wird erwartet, dass bis 2024 große Cloud-Service-Anbieter und Technologieriesen in Nordamerika und weltweit in großem Umfang 800G-Transceiver beschaffen und einsetzen werden, um der wachsenden Nachfrage nach Datenübertragung gerecht zu werden und die Rechenzentrumsinfrastruktur zu optimieren.

Fazit

Der Nachfrageanstieg nach 800G-Optikmodulen spiegelt direkt den wachsenden Bedarf an KI-gesteuerten Anwendungen wider. Da sich die digitale Umgebung kontinuierlich weiterentwickelt, wird eine schnellere und effizientere Datenübertragung unerlässlich. Die Bereitstellung von 800G-Transceivern und der Übergang zu einer 2-schichtigen Spine-Leaf-Architektur spiegeln strategische Initiativen wider, um modernen Computing-Anforderungen gerecht zu werden.