Важность оптоволокна в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект часто описывают с помощью алгоритмов, моделей и вычислительной мощности. Обсуждения обычно вращаются вокруг графических процессоров, параметров и эффективности обучения. Менее заметной, но все более решающей является физическая инфраструктура, которая позволяет всем этим вычислениям функционировать в больших масштабах. По мере того как системы ИИ становятся все более крупными и распределенными, перемещение данных становится столь же важным, как и сама обработка данных, что ставит оптоволокно в центр современной инфраструктуры ИИ.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ИИ больше не ограничивается только вычислениями

Современные рабочие нагрузки ИИ принципиально отличаются от традиционных вычислительных задач. Крупные языковые модели и системы глубокого обучения обучаются на тысячах графических процессоров, работающих параллельно. Эти модели обычно содержат сотни миллиардов, а в некоторых случаях триллионы параметров, что требует постоянного обмена данными между вычислительными узлами.

Во время крупномасштабного обучения графические процессоры не работают изолированно. Градиенты, обновления моделей и промежуточные результаты постоянно синхронизируются по всему кластеру. При таких масштабах даже небольшая неэффективность передачи данных может привести к потере часов или дней обучения. На практике многие современные кластеры искусственного интеллекта уже не ограничиваются доступностью графических процессоров, а зависят от того, насколько эффективно эти графические процессоры могут взаимодействовать друг с другом.

Это изменение превратило производительность межсетевого соединения в основное ограничение при проектировании, а не во второстепенный фактор при построении сети.

Как оптоволокно передает данные: от двоичного кода к свету

На самом базовом уровне вся цифровая информация — текст, аудио, изображения и видео — кодируется в виде двоичных данных, состоящих из нулей и единиц. Системы искусственного интеллекта работают по тому же принципу, только в беспрецедентно больших масштабах.

В оптоволоконной связи эти двоичные данные изначально существуют в виде электрических сигналов. Эти сигналы преобразуются в оптические сигналы приемопередатчиками на стороне передачи. Затем данные кодируются в свет с помощью контролируемых изменений, таких как световые импульсы, уровни интенсивности или схемы модуляции, которые представляют двоичные состояния.

Попав внутрь волокна, сигнал распространяется в виде света. В вакууме свет распространяется со скоростью примерно 300 000 километров в секунду. В оптическом волокне скорость снижается из-за преломления, но все равно достигает примерно двух третей от этого значения — на порядок быстрее, чем при традиционной электрической передаче по медным проводам на сопоставимых расстояниях.

На принимающей стороне процесс происходит в обратном порядке. Оптические сигналы преобразуются обратно в электрическую форму и декодируются в пригодные для использования данные, готовые к обработке серверами или ускорителями. Это преобразование происходит непрерывно и с чрезвычайно высокой скоростью, обеспечивая бесперебойный поток данных в крупномасштабных системах.

Почему оптоволокно подходит для инфраструктуры искусственного интеллекта

Причина, по которой оптоволокно так хорошо подходит для рабочих нагрузок ИИ, не абстрактна — она физическая. Передача на основе света обеспечивает сочетание следующих преимуществ: пропускная способность, задержка и целостность сигнала что электрические соединения с трудом поддерживают масштаб.

По мере расширения кластеров ИИ скорость соединения 400G быстро уступают место 800G, с 1,6T оптические модули уже активно разрабатываются. В то же время такие технологии, как Совместно упакованная оптика (CPO) появляются для уменьшения длины электрических путей и потерь энергии за счет интеграции оптических интерфейсов ближе к вычислительным кремниевым элементам.

Эти разработки не являются дополнительными усовершенствованиями. Они отражают растущую реальность: оптическое соединение все в большей степени определяет, насколько далеко могут масштабироваться системы искусственного интеллекта, прежде чем достигнут физических и экономических пределов.

Волоконная оптика в центрах обработки данных искусственного интеллекта

В центрах обработки данных искусственного интеллекта оптоволоконные кабели являются связующим звеном всей архитектуры. Высокоскоростные оптические линии соединяют графические процессоры внутри серверов и между стойками, обеспечивая параллельные вычисления в больших масштабах. Соединения между коммутаторами и серверами в значительной степени зависят от оптических интерфейсов, которые поддерживают сетевые архитектуры типа «spine-leaf», оптимизированные для восточно-западного трафика.

Системы хранения данных также зависят от оптических каналов связи, которые обеспечивают доступ к огромным массивам данных для обучения без возникновения «узких мест». Помимо отдельных объектов, оптоволоконные линии большой протяженности позволяют географически распределенным центрам обработки данных работать как скоординированные платформы искусственного интеллекта, распределяя рабочие нагрузки и данные между регионами.

Вместо того, чтобы выполнять одну единственную функцию, оптоволокно лежит в основе практически всех критически важных каналов передачи данных в современных средах искусственного интеллекта.

Волоконная оптика как граница масштабирования

Утверждение о том, что без оптоволокна искусственный интеллект будет просто “медленнее”, больше не является верным. Более точным будет следующее утверждение: оптическое соединение стало одной из физических границ, определяющих, насколько могут расти крупные системы искусственного интеллекта.

По мере расширения кластеров ограничения по плотности пропускной способности, энергопотреблению и целостности сигнала становятся неизбежными. Оптические технологии в настоящее время играют ключевую роль в расширении этих границ, что делает их основным фактором в будущем проектировании систем искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Почему оптоволокно более подходит для ИИ, чем соединения на основе меди?

Рабочие нагрузки ИИ требуют чрезвычайно высокой пропускной способности и низкой задержки на больших расстояниях. Волоконная оптика может обеспечить более высокую скорость передачи данных с лучшей целостностью сигнала и меньшими потерями мощности, чем медь, особенно в масштабах, требуемых кластерами ИИ.

Современные центры обработки данных с искусственным интеллектом быстро переходят на оптические соединения 400G и 800G, а решения 1,6T уже находятся в стадии разработки для поддержки будущих размеров моделей и плотности кластеров.

CPO интегрирует оптические интерфейсы ближе к вычислительным чипам, сокращая пути прохождения электрических сигналов, снижая энергопотребление и повышая общую эффективность системы — важные преимущества для крупных внедрений искусственного интеллекта.

И то, и другое. Волоконная оптика необходима для внутренних соединений центров обработки данных (серверов, коммутаторов, хранилищ) и для междугородних соединений между географически распределенными объектами искусственного интеллекта.

Напротив. По мере того как модели искусственного интеллекта становятся все более масштабными и сложными, их потребность в быстрой и надежной передаче данных продолжает расти, что со временем делает оптоволоконные технологии еще более важными.

Заключение

Искусственный интеллект может быть определен с помощью программного обеспечения и алгоритмов, но он поддерживается физической инфраструктурой. По мере того как системы ИИ становятся все более масштабными и распределенными, оптоволоконные технологии перешли от вспомогательной роли к основополагающей. В эпоху искусственного интеллекта оптоволоконные технологии — это не просто сетевая технология, а ключевой фактор, определяющий, насколько далеко может масштабироваться ИИ, насколько эффективно он может работать и насколько надежно он может быть развернут.