{"id":27510,"date":"2024-07-08T03:00:00","date_gmt":"2024-07-08T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.precisionot.com\/?p=27510"},"modified":"2024-07-02T09:42:06","modified_gmt":"2024-07-02T13:42:06","slug":"rechenzentrumsverbindung-fur-die-ki-daten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/data-center-interconnect-for-the-ai-data\/","title":{"rendered":"Anpassen der Datenverbindungen von Rechenzentren an die Flut an KI-Daten"},"content":{"rendered":"
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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ver\u00e4ndert zweifellos die Welt, von Ausbildung<\/a> Und Gesundheitspflege<\/a> Zu Finanzen<\/a> und Au\u00dfenpolitik. Da Unternehmen und Rechenzentrumsanbieter weiterhin speziell entwickelte Rechenzentrumsinfrastrukturplattformen (wie den NVIDIA DGX SuperPOD) einsetzen, die den Einsatz von KI im gro\u00dfen Ma\u00dfstab erm\u00f6glichen, steigt der Druck auf die Ingenieure f\u00fcr optische Rechenzentrumsnetzwerke. Infolgedessen steht die optische Transceiver-Technologie wieder einmal mehr im Rampenlicht als je zuvor. Hier erfahren Sie, wie.<\/p>

Die Flut an KI-Daten stellt DCI- und Intra-Data-Center-Architekturen vor Herausforderungen<\/strong><\/h2>

In zahlreichen Branchen \u00fcbernehmen Unternehmen zunehmend datenintensive KI-Workloads mit einigen der gr\u00f6\u00dften generativen KI-Anwendungen basierend auf Billionen von Parametern<\/a>. Von der Modellierung gro\u00dfer Sprachen und KI-Training bis hin zu High Performance Computing (HPC)-Simulationen erzeugen diese Workloads riesige Datenmengen, die sowohl innerhalb als auch zwischen den heutigen Rechenzentren verarbeitet, analysiert und weitergeleitet werden m\u00fcssen. Infolgedessen stehen die Netzwerkingenieure von Rechenzentren unter enormem Druck, sowohl ihre DCI-Architekturen (Data Center Interconnect) als auch ihre Netzwerke innerhalb der Rechenzentren zu optimieren, um den steigenden Anforderungen KI-gesteuerter Anwendungen heute gerecht zu werden und gleichzeitig f\u00fcr die Zukunft zu planen.<\/p>

In einem aktuellen Artikel von Data Center Frontier<\/a>Sameh Boujelbene, VP bei der Dell'Oro Group, sagte, dass das rasante Wachstum der Anzahl der Parameter, die von generativen KI-Anwendungen verarbeitet werden, sich j\u00e4hrlich verzehnfacht. Da Unternehmen, Hyperscale-Rechenzentren und sogar Colocation-Anbieter damit beginnen, Tausende oder sogar \u201eHunderttausende beschleunigter Knoten\u201c einzusetzen, werden Rechenzentrumsnetzwerke laut Boujelbene kaum noch mit der anhaltenden Datenflut Schritt halten k\u00f6nnen. Als Beispiel stellt Peter Jones, Vorsitzender der Ethernet Alliance, fest, dass die Grenzen der Hyperscale-Rechenzentrumsnetzwerke \u201edie Terabit-pro-Sekunde-Schwelle \u00fcberschreiten\u201c. K\u00fcrzlich Omdia-Forschung<\/a> stellt fest, dass der Einsatz von KI die Einf\u00fchrung optischer Technologien in Rechenzentren aller Gr\u00f6\u00dfen erheblich steigern wird, wobei niedrigere Datenraten wie 100G und 200G zur\u00fcckgehen und h\u00f6here Raten wie 400G, 800G und 1,6T zunehmen werden.<\/p>

Was bedeutet dies f\u00fcr DCI und die Netzwerkstrukturen in den heutigen Rechenzentren? Die Antwort liegt in der Einf\u00fchrung h\u00f6herer Datenraten wie 800G und sogar 1,2T und 1,6T. Aus Sicht der Konnektivit\u00e4t innerhalb des Rechenzentrums bedeutet dies auch einen verst\u00e4rkten Fokus auf das Transceiver-Design, um die Skalierbarkeit zu verbessern, die Latenz zu reduzieren und die Energieeffizienz zu steigern und so den hohen Geschwindigkeits-, Latenz- und datenintensiven Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht zu werden.<\/p>

Das moderne Gesicht der DCI- und Intra-Datacenter-Konnektivit\u00e4t: 800G und neue, energieeffiziente Schnittstellen<\/strong><\/h2>

Da 400G-Transceiver-Varianten bereits gut auf dem Markt etabliert sind, beginnen die Betreiber von Rechenzentren bereits damit, 800G-Technologien einzusetzen, um die enormen Datenmengen zu bew\u00e4ltigen, die KI und andere HPC-Anwendungen generieren werden. Das OFC hat in seiner Nachbericht 2024<\/a>, weist darauf hin, dass die Installationen der 800G-Variante im Jahr 2024 und danach beschleunigt werden, \u201eum KI-Backend-Netzwerke sowie das allgemeine Ethernet-Netzwerk zu unterst\u00fctzen, das alle Rechenzentrums-Workloads unterst\u00fctzt.\u201c<\/p>

Wenn es um interoperable, koh\u00e4rente 800G-Standards geht, ist die Arbeit der OIF an 800ZR und 800LR<\/a> sticht hervor. Der OIF 800ZR-Standard ist eine Spezifikation f\u00fcr 800G Ethernet \u00fcber eine einzige Wellenl\u00e4nge unter Verwendung koh\u00e4renter Optik. Er ist f\u00fcr DCI-Anwendungen vorgesehen und kann verwendet werden, um Rechenzentren \u00fcber Entfernungen von bis zu 80 km zu verbinden. Der 800LR-Standard konzentriert sich auf die 800G Ethernet-\u00dcbertragung \u00fcber eine einzige Wellenl\u00e4nge f\u00fcr Entfernungen von bis zu 10 km. Damit eignet er sich f\u00fcr Campus- oder Intra-DC-Anwendungen, die wie Dell'Oro bemerkt<\/a>, wird eine wichtige Grenze bei der Entwicklung von Rechenzentrumsnetzwerken sein, da die wachsenden Bandbreitenanforderungen der KI \u201eden Bedarf an optischen 800G-Transceivern in Rechenzentren vorantreiben.\u201c<\/p>

Aus der Perspektive eines Rechenzentrums sind sowohl Linear Pluggable Optics (LPO) als auch Co-Packaged Optics (CPO) ernsthafte Konkurrenten bei der Revolutionierung der typischen Leistungs- und Latenzgleichung f\u00fcr Rechenzentren. Die Linearantriebstechnologie, die LPO-Links nutzen, macht die komplexe digitale Signalverarbeitung (DSP) auf der Optik \u00fcberfl\u00fcssig, indem sie sich f\u00fcr die digitale Formatierung auf den SERDES DSP im Switch-Chip verl\u00e4sst. Der DSP auf dem Switch-ASIC treibt eine optische Engine auf der steckbaren Optik an, die nur lineare Verst\u00e4rker enth\u00e4lt. Infolgedessen ist der Stromverbrauch von LPO viel geringer als der von herk\u00f6mmlichen steckbaren Varianten, was es zu einer attraktiven Wahl macht, da Rechenzentrumsbetreiber als Reaktion auf die Anforderungen der KI mehr Transceiver in ihren Netzwerken einsetzen.<\/p>

Die CPO-Technologie bietet auch erhebliche Vorteile in Bezug auf Stromverbrauch und Latenz. Im Gegensatz zum LPO-Design integriert die CPO-Optik optische Engines direkt mit Switch-ASICs \u2013 alles im selben Paket. Auf diese Weise erm\u00f6glichen CPOs eine kurze, verlustarme Kommunikation zwischen dem Chip und der optischen Engine, sodass Netzwerkbetreiber die Anzahl der von ihnen verwendeten DSPs reduzieren und so den Stromverbrauch senken k\u00f6nnen. Schlie\u00dflich kann der DSP die Gesamtsystemleistung um bis zu so viel wie 25-30%<\/a>. CPOs erm\u00f6glichen au\u00dferdem eine Kommunikation mit geringer Latenz, da lange Kupferleitungen zwischen dem ASIC und der Optik entfallen und weniger DSPs verwendet werden k\u00f6nnen. \u00a0\u00a0<\/p>

Allerdings sind sowohl LPOs als auch CPOs noch in der fr\u00fche Phasen der Entwicklung und Demonstration<\/a>. Beispielsweise gibt es bei LPOs immer noch viele Bedenken hinsichtlich der Switch-Chip-Unterst\u00fctzung, des Systemdesigns und der Interoperabilit\u00e4t. ein LPO MSA<\/a> wurde etabliert, was ein gewisses Ma\u00df an Zuversicht bietet, dass solche Probleme in nicht allzu ferner Zukunft behoben werden. Sowohl f\u00fcr LPO als auch f\u00fcr CPO besteht das Konzept darin, neue L\u00f6sungen zu finden, die die Optik effizienter machen, indem sie Stromverbrauch, Latenz und Kosten senken.<\/p>

Da KI-Anwendungen immer vielf\u00e4ltigere und komplexere Datenstr\u00f6me erzeugen, ben\u00f6tigen Rechenzentrumsbetreiber optische L\u00f6sungen, die diese Datennutzlasten aufnehmen und effizient \u00fcber ihre Netzwerke transportieren k\u00f6nnen. In unserem Whitepaper mit dem Titel Leitfaden f\u00fcr Netzwerkbetreiber: Die neuesten Fortschritte bei 400G und 800G<\/em>,<\/a> Wir diskutieren die Chancen und Herausforderungen rund um die Einf\u00fchrung von 800G in modernen Netzwerken, einschlie\u00dflich DCI. Die Innovationen rund um jede Technologie f\u00fcgen den ohnehin komplexen Anforderungen an die Anpassung eines Rechenzentrums zur Nutzung einer speziell entwickelten KI-Recheninfrastruktur eine Vielzahl von \u00dcberlegungen zur Systemintegration hinzu. Daher wird es f\u00fcr die Netzwerkingenieure von Rechenzentren immer notwendiger, 800G-Transceiver einzusetzen, um ihre Infrastruktur zukunftssicher zu machen und Skalierbarkeit angesichts steigender Datenanforderungen sicherzustellen.<\/p>

Die Anpassung an KI im Rechenzentrum erfordert fundiertes Fachwissen und Partnerschaften<\/strong><\/h2>

Egal, ob Sie bei der Einf\u00fchrung von 400G vor Herausforderungen stehen oder die Bereitstellung von 800G-Optik planen, es gibt viel zu beachten. Leistungsanforderungen der Transceiver, Beliebtheit der Formfaktoren, Interoperabilit\u00e4t mehrerer Anbieter und Netzwerkorchestrierung sind nur einige der Probleme, mit denen zukunftsorientierte Rechenzentrumsbetreiber konfrontiert werden, wenn sie versuchen, ihre Netzwerke an die Anforderungen von KI-Workloads anzupassen. Und hier k\u00f6nnen wir helfen. Unser Team aus erfahrenen Ingenieuren verf\u00fcgt \u00fcber tiefgreifende Fachkenntnisse in allen Aspekten der Systemintegration, Netzwerkarchitekturen und der darin enthaltenen optischen Transceiver. Mit robusten Tests und unserem beratenden Ansatz haben wir eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Umsetzung der Visionen unserer Kunden in die Realit\u00e4t. Kontaktieren Sie uns noch heute mit Ihren Fragen!<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Artificial intelligence (AI) is undoubtedly reshaping the world, from education and healthcare to finance and foreign policy. As enterprises and data center providers continue to adopt purpose-built data center infrastructure platforms (like the NVIDIA DGX SuperPOD) that enable the use of AI at scale, the pressures on data center optical networking engineers are rising. As […]<\/p>\n","protected":false},"author":34,"featured_media":27515,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[6,236],"tags":[],"class_list":["post-27510","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-data-center"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27510","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/34"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27510"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27510\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27515"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27510"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27510"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.precisionot.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27510"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}