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光學(xué)技術(shù)而非GPU:英偉達(dá)GTC大會(huì)的核心亮點(diǎn)

摘要:英偉達(dá)的發(fā)布對(duì)該公司及CPO技術(shù)市場(chǎng)化是“重要推動(dòng)”。減少數(shù)據(jù)中心光模塊數(shù)量確實(shí)能降低成本與能耗,但英偉達(dá)的方案僅針對(duì)交換機(jī)側(cè),服務(wù)器/網(wǎng)卡側(cè)仍使用可插拔光模塊。

  ICC  在今年的GTC大會(huì)上,英偉達(dá)并未重點(diǎn)宣傳其GPU,而是展示了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中心高功耗難題的新型光學(xué)技術(shù)——硅光子與共封裝光學(xué)(CPO)。盡管這些技術(shù)可能降低機(jī)架其他部分的功耗,但分析師指出其仍存在風(fēng)險(xiǎn)。

  Rubin Ultra GPU的功耗挑戰(zhàn)與光學(xué)解決方案

  英偉達(dá)本周公布了將于2027年下半年推出的Rubin Ultra GPU,其單機(jī)架功耗高達(dá)600千瓦。為解決這一可能加劇數(shù)據(jù)中心電力緊張的問題,英偉達(dá)推出了新型光互連技術(shù)。

  首席執(zhí)行官黃仁勛在主題演講中表示:“能源是我們最重要的資源。”當(dāng)前,每個(gè)GPU需要約6個(gè)光模塊(單價(jià)1000美元)。在AI需要數(shù)十萬甚至數(shù)百萬GPU的背景下,如何控制光模塊的成本與能耗成為關(guān)鍵。

  英偉達(dá)的解決方案是面向以太網(wǎng)和InfiniBand平臺(tái)的Spectrum-X與Quantum-X硅光子網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)(后者計(jì)劃于今年下半年推出)。黃仁勛稱,這些交換機(jī)將取代傳統(tǒng)光模塊,可為數(shù)據(jù)中心“節(jié)省數(shù)十兆瓦電力”,而“節(jié)省6兆瓦電力相當(dāng)于10個(gè)RubinUltra機(jī)架”。

  行業(yè)背景:光互連技術(shù)競(jìng)賽

  現(xiàn)有電力限制與AI需求預(yù)期正推動(dòng)思科、諾基亞、Arista、Juniper、HPE及Celestica等交換機(jī)廠商探索新型光互連方案。

  共封裝光學(xué)(CPO)是選項(xiàng)之一,但分析師公司Avid Think指出,該技術(shù)的成熟度與商業(yè)模式仍存疑。Dell’Oro集團(tuán)副總裁Sameh Boujelbene補(bǔ)充稱,行業(yè)正在努力解決“可維護(hù)性、可制造性與可測(cè)試性”等障礙。

  目前,廠商主要推進(jìn)線性接收光學(xué)(LRO)與線性可插拔光學(xué)(LPO)。LRO是對(duì)現(xiàn)有方案的漸進(jìn)改進(jìn),而LPO則主打簡(jiǎn)化設(shè)計(jì),適用于短距離場(chǎng)景。

  分析師觀點(diǎn):機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)并存

  Avid Think創(chuàng)始人Roy Chua表示,英偉達(dá)的發(fā)布對(duì)該公司及CPO技術(shù)市場(chǎng)化是“重要推動(dòng)”。減少數(shù)據(jù)中心光模塊數(shù)量確實(shí)能降低成本與能耗,但他指出,英偉達(dá)的方案僅針對(duì)交換機(jī)側(cè),服務(wù)器/網(wǎng)卡側(cè)仍使用可插拔光模塊。“用戶只需更換交換機(jī)即可降低功耗,無需替換服務(wù)器端的光模塊?!?

  IDC云與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)研究副總裁Paul Nicholson認(rèn)為,客戶可能為新建AI數(shù)據(jù)中心采購(gòu)英偉達(dá)的交換機(jī),但其他場(chǎng)景需權(quán)衡經(jīng)濟(jì)性與計(jì)算密度需求。

  Boujelbene指出:“數(shù)據(jù)中心可能采用混合模式,同時(shí)集成可插拔與共封裝光學(xué)。行業(yè)面臨前所未有的電力限制,這推動(dòng)供應(yīng)端加速創(chuàng)新,需求端大膽冒險(xiǎn)。若CPO能實(shí)現(xiàn)預(yù)期的節(jié)能效果,超大規(guī)模企業(yè)將積極部署——盡管存在風(fēng)險(xiǎn)?!?

  討論:數(shù)據(jù)中心會(huì)大規(guī)模轉(zhuǎn)向共封裝光學(xué),還是混合模式主導(dǎo)?歡迎投稿至fiercenetwork@questex.com分享觀點(diǎn)。

  更新(美國(guó)東部時(shí)間下午3:23):本文補(bǔ)充了IDC的評(píng)論。

  原文:https://www.fierce-network.com/cloud/nvidia-tries-balance-data-center-power-equation-co-packaged-optics

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