AIデータセンターにおける800Gトランシーバーおよびケーブルの代表的な用途

AIアプリケーションのワークロードが引き続き増加する中、データセンターでは、GPU、スイッチ、ストレージシステム間の膨大な東西トラフィック伝送をサポートするため、800G相互接続技術へのアップグレードが徐々に進んでいます。大規模なAIクラスターでは、数千個のアクセラレータチップ間で超低遅延かつ超高帯域幅の通信を実現する必要があるため、相互接続ソリューションの選択が特に重要です。本記事では、AIデータセンターにおけるQSFPTEKの800G光モジュール、DAC、AOC製品の具体的な用途に焦点を当てます。

AIインフラストラクチャにおける800Gの役割

人工知能のトレーニングクラスターでは、GPU間で継続的にデータを交換する必要があり、その範囲は複数のラック、さらにはデータセンターにまたがることもあります。従来の100Gおよび400Gリンクではこのような環境に対応できないため、800Gネットワークの導入が進んでいます。

従来のエンタープライズレベルのビジネスシナリオと比較して、AIクラスターネットワークでは、以下の点がより重視されます。

高帯域幅密度：個々のサーバーノードには通常、少なくとも400Gbpsのダウンリンク帯域幅が必要です。一方、大規模なAIクラスターでは、バックボーンスイッチに数十Tbps、場合によっては数百Tbpsのスイッチング容量が必要です。

低遅延と高い安定性: ネットワーク遅延は、特に大規模な分散トレーニングのシナリオにおいて、モデルのトレーニング効率に直接影響します。

スケーラブルな相互接続アーキテクチャ: GPUノード数の増加に伴い、ネットワークには、GPUサーバーの水平方向の追加と、400Gから800Gへの垂直方向の速度アップグレードの両方を含む、スムーズな拡張への対応が求められます。

800G DAC：短距離リンクに最適な選択肢

同一ラック内での接続には、 800G DAC ケーブルが最も効率的な選択肢です。これらのケーブルは銅線ケーブルを使用し、GPU、ネットワークインターフェースカード（NIC）、およびトップオブラックスイッチ間の超低遅延通信をサポートします。

主な利点は次のとおりです：

DACの特性上、消費電力はほぼゼロであり、運用コストの削減に役立ちます。

800G DACのコストは非常に低く、あらゆる800Gソリューションの中で最も低コストであるため、予算が限られている企業にとって優れた選択肢です。

さらに、800G DACは電気信号を直接伝送するため、光電変換が不要になり、極めて低いレイテンシーを実現します。これはAIデータセンターにとって特に重要です。

これらの特性により、DACはAIクラスターにおけるGPUとスイッチ間、およびサーバーとスイッチ間の接続に広く使用されています。ただし、伝送距離に制限があります。DACが通常サポートする伝送距離は数メートルに限られるため、ラック間接続やそれより長距離の接続には適していません。

800G AOC：柔軟な相互接続を実現する短～中距離向けソリューション

伝送距離がラック搭載領域を超えて延長される場合、 800G AOC より実用的なソリューションとなります。AOCは光モジュールと光ファイバーを1つのコンポーネントに統合しており、DACと比較して、より長距離での高速伝送を可能にします。

800G AOCの一般的な特長は次のとおりです：

より長い伝送距離で、通常30メートル以上に達します。

AOCはDACよりも軽量で管理しやすく、狭いスペースへの導入が可能で、ネットワーク管理を容易にします。

AOCは光信号を使用してデータを伝送するため、電磁干渉の影響を受けず、電磁干渉のある環境にも導入できます。

柔軟性と高い信号完全性を備えているため、銅線ケーブルの管理が難しい高密度配線環境に最適です。

800G光モジュール：AIデータセンターの基幹技術

800G光モジュールは、特にリーフ・リッジアーキテクチャにおける大規模接続に不可欠です。短距離と中距離の両方のリンクをサポートし、高い柔軟性を提供します。

その 800G OSFP224 DR4 2本のMTP/MPO-12 APCケーブルを介して1.6T OSFP 2DR4に接続でき、AIデータセンターの帯域幅要件を満たすための1.6Tコアレイヤーへのアップグレードとデータ集約を可能にします。

800Gモジュールは、マルチモードファイバを介して直接相互接続し、高帯域幅のスイッチ相互接続を実現することもできます。このソリューションは、より高いポート密度とよりシンプルなケーブル配線を提供し、将来のメンテナンスを容易にします。

800G SR8は、MTP/MPO-12 APC OM4パッチコードを介して400G SR4にシームレスに接続し、スイッチを高性能ネットワークインターフェースカード（NIC）に接続することもできます。この接続方法により、400Gネットワークを800Gへ迅速にアップグレードでき、データセンターにより広い帯域幅とより低いレイテンシーを提供するとともに、AIトレーニングクラスター向けのエンドツーエンドのノンブロッキング相互接続を実現します。

結論

AIサービスの急速な発展により、データセンターでは高帯域幅、低遅延、拡張性の高いネットワークへの需要を満たすため、800Gインターコネクト技術へのアップグレードが進んでいます。QSFPTEKの800G DAC、AOC、および光モジュールは、短距離、短～中距離、バックボーンネットワークのさまざまなシナリオに対応し、AIトレーニングクラスターの効率的かつ安定した運用を効果的に支える包括的なソリューションを形成しています。