지식

AI 클러스터는 단일 건물을 능가하고 있습니다. GPU 수가 수십만 개로 증가함에 따라 전력 및 공간 제한으로 인해 운영자는 단일 캠퍼스 "확장-" 설계에서 하나의 교육 작업을 여러 대도시 또는 지역 데이터 센터에 분산시키는 "확장-아키텍처로 전환하게 되었습니다. 작업이 해당 거리를 넘어가는 순간, 광학 계층의 다른 무엇보다 하나의 물리적 특성, 즉 빛이 광섬유를 통해 이동하는 속도가 더 중요해지기 시작합니다. 중공-코어 섬유(HCF)는 그 숫자를 변화시키기 때문에 AI 네트워킹에서 주목을 받고 있습니다.

이 문서에서는 할로우 코어 광섬유가 무엇인지, 지연 시간을 줄이는 방법, AI 데이터 센터에 적합한 위치, 단일 모드 광섬유와 비교하는 방법, 배포를 제한하는 요소에 대해 설명합니다.{1}} 목표는 HCF가 기존 광섬유를 대체한다는 주장이 아니라 네트워크 기획자와 구매자를 위한 현실적인 관점입니다. 더 넓은 맥락을 위해AI 인프라가 고성능 광섬유에 의존하는 이유-, 그 토론은 이것에 대한 유용한 동반자입니다.

중공-코어 섬유(HCF)란 무엇입니까?

기존 광섬유는 코어-클래딩 경계에서 내부 전반사를 사용하여 고체 유리 코어를 통해 빛을 안내합니다. 중공-코어 섬유는 뭔가 다른 역할을 합니다. 섬유의 중심은 공기(또는 거의-진공)이고, 섬유 주변의 정밀하게 설계된 유리 미세 구조는 빛을 유리 대신 공기 채널에 가두어 줍니다.

두 가지 클래딩 디자인이 논의를 지배합니다. 광-밴드갭 광섬유는 특정 파장이 클래딩으로 누출되는 것을 차단하는 작은 공기 구멍의 주기적인 격자를 사용하여 중공 코어에 빛을 효과적으로 가두어 줍니다. 반공진(중첩 반공진 또는 "중첩 튜브") 섬유는 반공진이 빛을 코어로 다시 반사하는 얇은 곡선 유리막을 사용합니다. Microsoft가 사용하는 이중-중첩 반공진 설계를 포함한 반{6}}반공진 제품군은 현재 상용 생산을 향해 가장 빠르게 나아가고 있는 제품입니다. 구조에 대한 더 자세한 내용은 이 개요를 참조하세요.중공-코어 섬유가 단단한 유리에서 분리되는 방식.

중공-코어 광섬유가 기존 광섬유에 비해 지연 시간을 줄이는 방법

빛은 진공 상태에서 속도의 약 2/3로 유리를 통과합니다. 유리의 굴절률은 1.5에 가깝기 때문입니다. 공기는 1.0에 가까우므로 공기 코어의 빛은 더 빠르게 이동합니다. 이 단 하나의 사실이 HCF의 대기 시간 이점에 대한 전체적인 기초입니다.

헤드라인 수치는 해당 기술을 가장 많이 배포한 업체에서 나온 것입니다. Microsoft는 중공-코어 섬유가표준 실리카 섬유보다 약 47% 더 빠르며 이에 따라 대기 시간도 더 낮습니다., Nokia는 HCF가 현재의 단일{1}모드 광섬유보다 전파 지연이 약 30% 더 적다고 설명합니다. 두 프레임 모두 동일한 물리학을 가리킵니다.

여기서는 두 가지 주의 사항이 중요합니다. 첫째, 이는 전파 지연 시간, 즉 빛이 광섬유에서 소비하는 시간입니다. 종단-대-지연 시간에는 트랜시버, 스위치, 라우팅, 프로토콜 오버헤드도 포함되므로 광섬유 지연이 30% 감소한다고 해서 애플리케이션 지연 시간이 30% 감소하는 것은 아닙니다. 둘째, 물리적 링크에는 "지연 시간 없음"이라는 것이 없습니다. HCF는 전파 지연을 낮춥니다. 그것은 그것을 제거하지 않습니다.

AI 데이터 센터에 더 낮은 지연 시간의-광 상호 연결이 필요한 이유

분산 AI 학습에서는 수천 개의 GPU가 긴밀하게 동기화된 집단적{0}}통신 단계에서 기울기와 매개변수를 반복적으로 교환합니다. 해당 교환에서 가장 느린 링크는 전체 작업을 지연시킬 수 있으므로 동쪽-서쪽 및 데이터 센터-상호 연결(DCI) 지연 시간은 값비싼 가속기가 얼마나 효율적으로 사용되는지 직접적인 영향을 미칩니다. Nokia가 다음 작업에서 언급했듯이AI를 위한{0}}네트워킹 확장분산 클러스터의 데이터 센터 간 거리는 대기 시간으로 효과적으로 제한되며, 거리가 늘어남에 따라 광섬유 전파 지연이 지배적인 구성 요소가 됩니다. 킬로미터당 지연을 낮추면 지연 시간 예산을 초과하지 않고 클러스터가 더 멀리 확산될 수 있습니다.

AI 데이터센터에서 HCF의 주요 사용 사례

HCF는 단일-목적의 제품이 아닙니다. 그 값은 네트워크의 어느 위치에 있는지에 따라 달라집니다.

• 대도시 및 지역 DCI(현재 가장 적합함).몇 킬로미터에서 수십 킬로미터 떨어진 AI 데이터 센터를 상호 연결하는 것은 전파 지연을 줄이는 것이 가장 큰 성과를 거두는 곳입니다. 그 이유는 광섬유가 킬로미터당 절감액을 합산할 수 있을 만큼-충분히 길기 때문입니다. 이것이 현재 배포의 주요 대상입니다.
• 교차-데이터-센터 AI 클러스터링(규모-).HCF는 킬로미터당 지연을 줄임으로써 운영자가 대기 시간 예산 내에서 협력 클러스터를 더 멀리 배치할 수 있도록 하여 사용 가능한 전력 및 부지 주변에 시설을 배치하는 데 더 많은 자유를 제공합니다.
• GPU 클러스터 및 백엔드 패브릭 상호 연결.훈련 패브릭 내에서는 대기 시간과 대역폭이 모두 중요합니다. HCF가 여기에 기여할 수 있지만 현재 이 계층의 대부분은 단거리-병렬 광학 장치와 다음과 같은 고밀도 구조 케이블링을 통해 제공됩니다.-AI 데이터 센터용 800G MPO 케이블링.
• 컴퓨팅 링크를 위한-저장소-.스토리지와 컴퓨팅 노드 간의 빈번한 대용량 전송은 대용량의 이점을 제공합니다. HCF의 낮은 손실과 넓은 사용 가능한 스펙트럼이 유망한 영역 중 하나이지만 건물 내 거리가-짧아 지연 시간 이득이 미미합니다.

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중공-코어 광케이블과 단일{1}}모드 광케이블: 주요 차이점

정직한 비교는 "HCF가 단일-모드 광섬유를 대체한다"는 것이 아닙니다. 단일{2}}모드 광섬유(SMF)는 데이터 센터 및 장거리{3}}네트워크 전체에서 여전히 주류 매체로 남아 있으며 성숙하고 저렴하며 전체 생태계에서 지원됩니다.{4}} HCF는 지연 시간- 및 용량-에 ​​민감한 링크를 위한 특수 옵션입니다. 표에는 높은 수준의 절충안이-요약되어 있습니다.

HCF를 비교하기 전에 기존 매체의 기본 사항을 알고 싶다면단일-모드 광섬유개요에서는 오늘날 대부분의 네트워크에서 실행되는 표준 G.652/G.657 파이버를 다룹니다.

상용화 현황 : 파일럿 링크부터 조기 구축까지

HCF는 주로 하이퍼스케일러를 중심으로 실험실 호기심에서 초기 현장 배포로 전환했습니다. Microsoft는 2022년에 University of Southampton 분사인 Lumenisity를 인수했으며 메트로 데이터 센터 상호 연결 링크를 포함하여 Azure 지역 전체에 HCF를 배포해 왔습니다.- 성능 측면에서 Microsoft와 Southampton의 연구원들은 약0.091dB/km, Nature Photonics에 게시되었으며 오랜{1}}실리카 한계보다 낮습니다., 실시간 트래픽을 전달하는 1,200km 이상의 광섬유가 관련된 것으로 알려진 파일럿에서. 다른 운영업체 및 공급업체가 실시한 업계 시험에서는 지하철 노선에서도 비슷한 지연 시간 감소가 나타났습니다.

이것이 추가되는 것은 대량 채택이 아닌 초기의 목표 배포 기술입니다. 신호-손실 및 지연 시간 결과는 실제이며 독립적으로 보고됩니다. 업계 전반에 걸친 광범위한 출시는 아직 진행 중입니다.

제한 사항 및 배포 고려 사항

HCF의 장점에는 네트워크 계획자가 정직하게 평가해야 하는 실질적인 제약이 따릅니다.

• 비용 프리미엄.HCF는 여전히 상용 SMF보다 비용이 높지만 제조 규모가 커짐에 따라 그 격차는 줄어들고 있습니다.
• 생태계 성숙.HCF용 커넥터, 접합 기술, 테스트 도구 및 증폭은 여전히 ​​개발 중이며 숙련된 기술자는 적습니다. 보고된 기록 손실은 모든 생산 경로에 자동으로 일반화되지 않습니다.
• 표준화.사양은 여전히 ​​공급업체마다 다르므로 상호 운용성과 자격에 주의가 필요합니다.
• 링크 선택.지연 시간의 이점은 거리에 따라 확장되므로 HCF는 전파 지연이 이미 매우 작은 짧은 내부{0}}랙 홉이 아닌 더 긴 대도시 및 지역 링크에서 비용을 얻습니다.
• 에너지.손실이 낮다는 것은 경로에 있는 리피터와 증폭기의 수가 적어 비트당 에너지를 줄일 수 있다는 것을 의미할 수 있지만, 절약되는 크기는 특정 링크에 따라 달라지며 가정하는 것이 아니라 평가해야 합니다.

네트워크 계획자가 HCF를 평가하는 방법

HCF가 특정 링크에 속하는지 여부를 결정하는 실용적인 방법은 짧은 체크리스트를 통해 작업하는 것입니다. 링크는 얼마나 길고 전파 지연은 실제로 대기 시간 예산에서 의미 있는 몫을 차지합니까? 사이트 간의 동기화된 학습 트래픽과 같이 경로 지연 시간이-중요합니까? 사용하려는 트랜시버, 증폭기 및 커넥터가 HCF를 지원합니까? SMF 용량을 추가하거나 코히어런트 옵틱을 업그레이드하는 것에 비해 비용 프리미엄을 통해 충분한 도달 범위 또는 지연 시간 여유를 확보할 수 있습니까? 대부분의 링크에 대해 SMF는 고용량-일관성 플러그 가능 장치와 결합되고 잘 계획된-데이터 센터 연결 솔루션실용적인 답변으로 남아 있습니다. HCF는 대기 시간 예산이 바인딩 제약 조건일 때 사용할 수 있는 도구입니다.

자주 묻는 질문

중공-코어 섬유가 단일-모드 섬유보다 나은가요?

보편적으로는 아닙니다. HCF는 주어진 대기 시간에서 더 낮은 전파 대기 시간과 확장된 도달 범위를 제공하며 이는 특정 링크에 유용합니다. SMF는 더 저렴하고 성숙하며 대부분의 범용 연결에 더 적합합니다.- "더 나은"은 전적으로 링크와 대기 시간 예산에 따라 달라집니다.

HCF가 실제로 얼마나 많은 지연 시간을 절약할 수 있나요?

공급업체에서는 킬로미터당 전파 지연이 약 30% 더 낮다고 보고하고 있으며 Microsoft에서는 표준 실리카 섬유보다 전송 속도가 약 47% 더 빠르다고 밝혔습니다. 이는 섬유에서 보낸 시간에 적용됩니다. 스위치, 트랜시버 및 프로토콜 오버헤드가 변경되지 않기 때문에 엔드{3}}투{4}}개선 효과가 더 작습니다.

HCF는 AI 데이터 센터에서 어디에 적합합니까?

오늘날 가장 적합한 방법은 지연 시간에 민감한 -광역 및 지역 데이터{1}}센터 상호 연결(분산 AI 클러스터 간의 링크 전반에 걸친 확장- 포함)입니다. 또한 컴퓨팅 연결을 위한 GPU-패브릭 및 스토리지-역할을 수행할 수 있지만-빌딩 거리가 짧기 때문에 지연 시간 이점이 제한됩니다.

중공-코어 광섬유는 대규모 상용 배포에-준비가 되어 있나요?

주로 선택된 경로의 하이퍼스케일러가 주도하는 초기 대상 배포가 진행 중입니다. 제조 규모, 커넥터 및 접합 생태계, 표준화는 여전히 성숙 단계에 있으므로 업계 전반에 걸쳐 아직{1}}적용되지 않습니다.

HCF는 에너지 소비를 줄입니까?

주로 신호 ​​손실을 줄여 경로에 필요한 중계기와 증폭기의 수를 줄임으로써 가능합니다. 실제 절감 효과는 특정 링크 설계에 따라 달라지며 가정하기보다는 측정해야 합니다.

요약

중공-코어 광섬유는 단순히 속도가 빠른 케이블이 아닙니다. AI 네트워킹의 진정한 가치는 긴 광 링크의 전파 지연을 줄이고, 고정된 대기 시간 예산 내에서 도달 범위를 확장하며, 운영자가 사이트 전체에 AI 클러스터를 배포할 수 있는 더 많은 자유를 제공하는 것입니다. 이러한 이점은 대도시 및 지역 DCI에서 가장 강력하고-빌딩 홉이 부족할 때 가장 약하며 항상 비용 프리미엄과 아직 성숙 중인 생태계에 부담을 줍니다.- 가까운 미래에 HCF와 단일{6}}모드 광섬유는 상호 보완적입니다. SMF는 대량의 트래픽을 전달하는 반면 HCF는 1km의 지연이 중요한 지연 시간-중요 경로를 목표로 합니다.

AI 클러스터가 사이트 전체에 걸쳐 계속 확장됨에 따라 각 링크에 적합한 광섬유와 상호 연결을 선택하는 것이 핵심 설계 결정이 되고 있습니다. Hengtong은 운영자와 협력합니다.데이터 센터용 광섬유 케이블링매체를 네트워크 각 부분의 대기 시간, 용량 및 도달 요구 사항에 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다.