AIデータセンター・ネットワーク・アーキテクチャは800G/400Gトランシーバーを必要とする

<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">AI技術と関連アプリケーションが進歩するにつれ、AIの発展にとって大規模モデル、ビッグデータ、AIコンピューティングパワーの重要性が高まり続けています。大規模モデルとデータセットはAI研究のソフトウェア基盤を形成し、AIコンピューティングパワーは最も重要なインフラです。この記事では、AIの発展がデータセンター・ネットワーク・アーキテクチャにどのような影響を与えるかを探ります。これは800G/400Gトランシーバー市場にとって何を意味するのだろうか？</p>
<h2 class="community-restructure-h2 community_page_first_h2">AIが推進するデータセンター・ネットワーク・アーキテクチャのアップグレード</h2>
<h3 class="community-restructure-h3">ファットツリーのデータセンター・ネットワーク・アーキテクチャ</h3>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">AIの大規模モデル・トレーニングが多くの産業で広く使用されるようになるにつれ、従来のネットワークでは大規模モデル・クラスタ・トレーニングに必要な帯域幅とレイテンシに対応できなくなりました。大規模モデルの分散トレーニングではGPU間の通信が必要となり、従来のクラウドコンピューティングとは異なるトラフィックパターンで、AI/MLデータセンターの東西トラフィックが増加します。AIデータは短期間で大量に処理されるため、従来のネットワーク・アーキテクチャではネットワーク遅延が発生し、学習性能が低下します。そのため、ファット・ツリー・ネットワークの出現は、短期的かつ大量のデータ処理需要に応えるために不可避です。</p>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">その結果、リーフからルートにかけてネットワークの帯域幅が増加し、ネットワーク効率が向上し、トレーニングが高速化します。これがファットツリーアーキテクチャの基本的な前提であり、ノンブロッキングネットワークを可能にします。</p>
<p><img title="The Fat Tree Data Center Network Architecture" src="https://media.fs.com/images/community/erp/ke8di_-1RN2Kr.jpg" alt=" " width="100%" /></p>
<h3 class="community-restructure-h3">データセンター・ネットワークのアップグレード進化</h3>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">データセンターアプリケーションの複雑化に伴い、ネットワーク速度に対する要求も高まっています。かつての1G、10G、25Gから、現在広く使われている100Gまで、データセンターネットワークのアップグレードと進化の速度は高まっています。しかし、大規模なAIワークロードに直面し、400Gと800Gのネットワークレートがデータセンターネットワークの進化における次の重要なステップとして浮上しています。</p>
<p><img title="AI Data Center Network Architecture Needs 800G/400G Transceivers" src="https://media.fs.com/images/community/erp/WaCE2_2024012510554962p2c.jpg" alt=" " width="100%" /></p>
<h2 class="community-restructure-h2">AIデータセンターが牽引する800G/400Gトランシーバの台頭</h2>
<h3 class="community-restructure-h3">800G/400Gトランシーバーの需要が高まる理由</h3>
<h4 class="community-restructure-h4">大規模データ処理への要求</h4>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">AIアルゴリズムの訓練と推論には、膨大なデータセットが必要となります。したがって、データセンターは膨大なデータの伝送を効率的に処理しなければならなりません。800Gトランシーバーの登場は帯域幅を拡大し、この課題への対処を助けます。アップグレードされたデータセンターのネットワーク・アーキテクチャは通常、スイッチからサーバーまでの2つのレベルを含み、400Gは最下層として機能します。そのため、800Gへのアップグレードが400Gの需要を押し上げることは間違いありません。</p>
<h4 class="community-restructure-h4">リアルタイムへの要求</h4>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">ある種のAI応用シナリオでは、リアルタイムのデータ処理が極めて重要になります。例えば、自律走行システムでは、センサーから生成される大量のデータを迅速に送信・処理する必要があります。システムの待ち時間を最適化することは、タイムリーなレスポンスを確保する上で極めて重要な要素となります。高速光モジュールの導入は、データ伝送や処理の遅延を低減し、システムの応答性を高めることで、こうしたリアルタイムな要求に迅速に応えることに貢献します。</p>
<h4 class="community-restructure-h4">マルチタスク並行処理</h4>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">最新のAIデータセンターでは、画像認識や自然言語処理などのアクティビティを含む複数のタスクを同時に処理する必要があることが多いです。高速800G/400G光トランシーバーを組み込むことで、このようなマルチタスク・ワークロードのサポートが強化されます。</p>
<h3 class="community-restructure-h3">800G/400G光モジュール市場の明るい展望</h3>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">現在の400Gと800G光モジュールの需要は、大きな急増は経験していませんが、2024年には、主にAIコンピューティングの需要増によって顕著な増加が予測されています。権威ある市場分析会社Dell'Oroによると、2024年には400G光モジュールの需要増が予測されているとのことです。AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティングによる高速データ伝送への要求の高まりは、800G光モジュール市場の成長を触媒すると期待されています。この傾向は、800G/400G光モジュール市場の明るい未来を浮き彫りにしており、高度なコンピューティングアプリケーションに対する要求の変化に対応して、より大きな採用と利用の道を示しています。</p>
<p><img title="Bright Prospects for the 800G/400G Optical Module Market" src="https://media.fs.com/images/community/erp/QDfCi_-33TrRp.jpg" alt=" " width="100%" /></p>
<h2 class="community-restructure-h2">データセンターにおける典型的な800G/400Gトランシーバー・ソリューション</h2>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">この図は、<a href="https://www.fs.com/jp/solutions/g-data-center-optical-transceiver-solution-10004.html">800Gデータセンターへのアップグレード</a>ソリューションを示しています。FSの400G光トランシーバー<a href="https://www.fs.com/jp/products/105875.html">QDD-FR4-400G</a>と800G光トランシーバー<a href="https://www.fs.com/jp/products/142441.html">QDD800-2FR4-C1</a>は、バックボーン層の400Gインターフェース速度で動作する<a href="https://www.fs.com/jp/products/158701.html">MSN4410-WS2FCスイッチ</a>とコア層の高性能800Gスイッチとの間に広帯域リンクを形成します。</p>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">それらのトランシーバーは高密度QSFP-DDにパッケージされているため、高密度構成での展開が可能です。これにより、伝送容量が増加し、より大きな帯域幅レートを提供できます。さらに、PAM4変調とリタイム・テクノロジーを採用することで、トランシーバーは待ち時間を大幅に短縮しながら、より高速なデータ転送レートを実現します。このアップグレードにより、システム全体のパフォーマンスが向上します。</p>
<p><img title="800G data center solution" src="https://media.fs.com/images/community/erp/6P4tk_xytvfun4r2n6iaj.jpg" alt=" " width="100%" /></p>
<h2 class="community-restructure-h2">800G/400Gトランシーバーの夜明けが近づく</h2>
<p class="blog_p padding_top_none community_blog_detail_p community_blog_detail_p1">より高速で効率的なデータ転送へのニーズが高まり続ける中、私たちは800G/400G光トランシーバーの時代を迎えていることになるだろう。卓越した帯域幅能力、LPO技術の進歩、費用対効果で知られるこれらのトランシーバーは、AI分野に革命をもたらし、データセンターを再定義する能力があります。高速光トランシーバーの活用は、AIの可能性を完全に解き放つことに一歩近づきます。</p>