Die Bedeutung von Glasfaser in der KI

Künstliche Intelligenz wird oft anhand von Algorithmen, Modellen und Rechenleistung beschrieben. Die Diskussionen drehen sich in der Regel um GPUs, Parameter und Trainingseffizienz. Weniger sichtbar, aber zunehmend entscheidend ist die physische Infrastruktur, die all diese Berechnungen in großem Maßstab ermöglicht. Da KI-Systeme immer größer und verteilter werden, ist die Datenübertragung mittlerweile genauso wichtig wie die Datenverarbeitung selbst, wodurch Glasfaser zum Kernstück der modernen KI-Infrastruktur geworden ist.

INHALTSVERZEICHNIS

KI ist nicht mehr nur auf Berechnungen beschränkt

Moderne KI-Workloads unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Rechenaufgaben. Große Sprachmodelle und Deep-Learning-Systeme werden auf Tausenden von parallel arbeitenden GPUs trainiert. Diese Modelle enthalten in der Regel Hunderte von Milliarden, in manchen Fällen sogar Billionen von Parametern, was einen kontinuierlichen Datenaustausch zwischen den Rechenknoten erfordert.

Bei groß angelegten Trainingsvorgängen arbeiten GPUs nicht isoliert. Gradienten, Modellaktualisierungen und Zwischenergebnisse werden ständig über den gesamten Cluster hinweg synchronisiert. Bei dieser Größenordnung können selbst kleine Ineffizienzen bei der Datenübertragung zu Stunden oder Tagen verlorener Trainingszeit führen. In der Praxis sind viele KI-Cluster heute nicht mehr durch die Verfügbarkeit von GPUs eingeschränkt, sondern dadurch, wie effizient diese GPUs miteinander kommunizieren können.

Durch diese Veränderung ist die Verbindungsleistung zu einer primären Designvorgabe geworden und nicht mehr nur eine sekundäre Überlegung beim Netzwerkaufbau.

Wie Glasfaser Daten transportiert: Vom Binärcode zum Licht

Auf der grundlegendsten Ebene werden alle digitalen Informationen – Text, Audio, Bilder und Videos – als Binärdaten codiert, die aus Nullen und Einsen bestehen. KI-Systeme funktionieren nach genau dem gleichen Prinzip, nur in einem beispiellosen Ausmaß.

In der Glasfaserkommunikation liegen diese Binärdaten zunächst als elektrische Signale vor. Diese Signale werden an der Sendeseite durch Transceiver in optische Signale umgewandelt. Die Daten werden dann mithilfe kontrollierter Variationen wie Lichtimpulsen, Intensitätsstufen oder Modulationsmustern, die Binärzustände darstellen, auf Licht kodiert.

Sobald das Signal in die Faser gelangt ist, wird es als Licht weitergeleitet. Im Vakuum breitet sich Licht mit einer Geschwindigkeit von etwa 300.000 Kilometer pro Sekunde. Innerhalb der Glasfaser wird die Geschwindigkeit aufgrund der Lichtbrechung reduziert, erreicht aber immer noch etwa zwei Drittel dieses Wertes – und ist damit um Größenordnungen schneller als die herkömmliche elektrische Übertragung über Kupfer bei vergleichbaren Entfernungen.

Auf der Empfängerseite wird der Prozess umgekehrt. Optische Signale werden wieder in elektrische Signale umgewandelt und in nutzbare Daten decodiert, die dann von Servern oder Beschleunigern verarbeitet werden können. Diese Umwandlung erfolgt kontinuierlich und mit extrem hoher Geschwindigkeit, sodass ein unterbrechungsfreier Datenfluss in großen Systemen gewährleistet ist.

Warum Glasfaser für die Realität der KI-Infrastruktur geeignet ist

Der Grund, warum Glasfaser so gut für KI-Workloads geeignet ist, ist nicht abstrakt, sondern physikalisch. Die lichtbasierte Übertragung bietet eine Kombination aus Bandbreite, Latenz und Signalintegrität dass elektrische Verbindungen Schwierigkeiten haben, in großem Maßstab aufrechtzuerhalten.

Mit der Ausweitung von KI-Clustern steigen die Verbindungsgeschwindigkeiten von 400G werden rasch durch 800G abgelöst., mit 1,6-T-Optikmodule bereits aktiv entwickelt. Gleichzeitig sind Technologien wie Co-Packaged Optics (CPO) entstehen, um die elektrischen Weglängen und Energieverluste zu reduzieren, indem optische Schnittstellen näher an den Rechensiliziumchips integriert werden.

Diese Entwicklungen sind keine optionalen Upgrades. Sie spiegeln eine wachsende Realität wider: Optische Verbindungen bestimmen zunehmend, wie weit KI-Systeme skaliert werden können, bevor sie an physikalische und wirtschaftliche Grenzen stoßen.

Glasfasertechnik in KI-Rechenzentren

In KI-Rechenzentren bildet Glasfasertechnik das Bindeglied der gesamten Architektur. Hochgeschwindigkeits-Glasfaserverbindungen verbinden GPUs innerhalb von Servern und über Racks hinweg und ermöglichen so parallele Berechnungen in großem Maßstab. Switch-zu-Server-Verbindungen sind stark auf optische Schnittstellen angewiesen, um Spine-Leaf-Netzwerkdesigns zu unterstützen, die für den Ost-West-Verkehr optimiert sind.

Speichersysteme sind ebenfalls auf optische Verbindungen angewiesen, um sicherzustellen, dass auf riesige Trainingsdatensätze zugegriffen werden kann, ohne dass es zu Engpässen kommt. Über eine einzelne Einrichtung hinaus ermöglichen Langstrecken-Glasfaserverbindungen geografisch verteilten Rechenzentren, als koordinierte KI-Plattformen zu arbeiten und Arbeitslasten und Daten über Regionen hinweg auszutauschen.

Anstatt nur eine einzige Funktion zu erfüllen, bildet Glasfasertechnik die Grundlage für nahezu jeden kritischen Datenpfad in modernen KI-Umgebungen.

Glasfaser als Skalierungsgrenze

Es ist nicht mehr zutreffend zu sagen, dass KI ohne Glasfaser einfach “langsamer” wäre. Eine präzisere Aussage lautet, dass Die optische Verbindung ist zu einer der physikalischen Grenzen geworden, die das Wachstum großer KI-Systeme bestimmen..

Mit der zunehmenden Verbreitung von Clustern werden Einschränkungen hinsichtlich Bandbreitendichte, Stromverbrauch und Signalintegrität unvermeidlich. Optische Technologien spielen heute eine zentrale Rolle bei der Überwindung dieser Grenzen und sind damit ein entscheidender Faktor für die Zukunft des Designs von KI-Systemen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Warum ist Glasfaser für KI besser geeignet als kupferbasierte Verbindungen?

KI-Workloads erfordern extrem hohe Bandbreiten und geringe Latenzzeiten über große Entfernungen. Glasfaserkabel können höhere Datenraten mit besserer Signalintegrität und geringeren Leistungsverlusten als Kupferkabel liefern, insbesondere in dem für KI-Cluster erforderlichen Umfang.

Aktuelle KI-Rechenzentren stellen derzeit rasch auf optische Verbindungen mit 400G und 800G um, wobei bereits 1,6T-Lösungen entwickelt werden, um zukünftige Modellgrößen und Clusterdichten zu unterstützen.

CPO integriert optische Schnittstellen näher an den Rechenchips, wodurch elektrische Signalwege verkürzt, der Stromverbrauch gesenkt und die Gesamteffizienz des Systems verbessert werden – entscheidende Vorteile für große KI-Implementierungen.

Beides. Glasfaser ist für interne Verbindungen innerhalb von Rechenzentren (Server, Switches, Speicher) und für Fernverbindungen zwischen geografisch verteilten KI-Einrichtungen unverzichtbar.

Im Gegenteil. Da KI-Modelle immer größer und komplexer werden, steigt ihr Bedarf an schneller und zuverlässiger Datenübertragung weiter an, wodurch Glasfaser im Laufe der Zeit noch wichtiger wird.

Schlussfolgerung

Künstliche Intelligenz mag durch Software und Algorithmen definiert sein, aber sie wird durch physische Infrastruktur gestützt. Da KI-Systeme immer größer und verteilter werden, hat sich die Glasfasertechnik von einer unterstützenden zu einer grundlegenden Rolle entwickelt. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz ist Glasfasertechnik nicht nur eine Netzwerktechnologie – sie ist ein wichtiger Faktor, der bestimmt, wie weit KI skaliert werden kann, wie effizient sie arbeiten kann und wie zuverlässig sie eingesetzt werden kann.