أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة Marvell الأمريكية لأشباه الموصلات مؤخراً شريحة التبديل Teralynx T100، التي توفر قدرة تبديل تبلغ 102.4 تيرابت في الثانية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية البنية التحتية.
يتمثل سيناريو التطبيق الأساسي لهذه الشريحة في الشبكات الداخلية لمجموعات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. مع الزيادة السريعة في عدد مسرعات GPU وXPU، تتحول الاختناقات في مراكز البيانات من أداء شريحة الحوسبة الفردية إلى كفاءة تبادل البيانات داخل المجموعة، وزمن انتقال الشبكة، والتحكم في استهلاك الطاقة، وتعقيد البنية. تقول Marvell إن Teralynx T100، المصنعة بتقنية 3 نانومتر المتقدمة، أعيد تصميمها لأحمال عمل تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي، ويقل استهلاكها النموذجي للطاقة عن 1000 واط، مما يوفر انخفاضاً يصل إلى حوالي 25% في استهلاك الطاقة مقارنة بالحلول المنافسة المماثلة، وتدعم إمكانية توسع أفقي يصل إلى 512 منفذاً. بالنسبة لمشغلي مراكز البيانات فائقة الاتساع ومشغلي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، فإن شريحة التبديل ليست المكون الأكثر وضوحاً من الخارج، لكنها تحدد بشكل مباشر ما إذا كانت عشرات الآلاف من المسرعات يمكنها تشكيل مجموعة حوسبة مستقرة وفعالة ومنخفضة زمن الانتقال. صُممت منصات التبديل التقليدية لمراكز البيانات بشكل أكبر حول الشبكات المؤسسية والحوسبة السحابية العامة والهياكل الهرمية. عندما تصل مهام تدريب الذكاء الاصطناعي إلى مستوى عشرات أو مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسوميات، فإن المستويات الشبكية، وعدد الوصلات البصرية، والتحكم في الازدحام، وزمن الانتقال الخلفي، واستهلاك الطاقة، كلها تتضخم لتتحول إلى تكاليف نظامية. تحاول Teralynx T100، من خلال عرض نطاق ترددي أعلى وكثافة منافذ أكبر وهيكل شبكي أكثر تسطحاً، تقليل مستويات التبديل وعدد الوصلات البصرية داخل مجموعات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لمراكز البيانات بنشر المزيد من المسرعات في ظل قيود الطاقة الحالية، ويخفف الضغط الذي تفرضه أجهزة الشبكة على طاقة الخزانات والتبريد والتكلفة الإجمالية للملكية.
صرحت Marvell أن Teralynx T100 ستبدأ في إرسال عينات للعملاء خلال هذا الربع، وستتوفر بأشكال تغليف متعددة تشمل BGA، والتوصيل النحاسي المشترك (Co-Packaged Copper)، والتوصيل البصري المشترك (Co-Packaged Optics).
مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تدخل مرحلة جديدة تخضع فيها لقيود مشتركة من "الحوسبة، والشبكات، والطاقة، والتبريد". في السنوات الماضية، ركز السوق أكثر على توريد وحدات معالجة الرسوميات، والتغليف المتقدم، وذاكرة HBM، لكن دور البنية التحتية للشبكات في مجموعات التدريب واسعة النطاق يتزايد بسرعة. إذا كانت كفاءة الشبكة في مجموعة ذكاء اصطناعي غير كافية، فإن المسرعات باهظة الثمن ستواجه مشاكل مثل انتظار الاتصالات، وتباطؤ مزامنة المهام، وزيادة وقت تقارب التدريب، مما يؤدي في النهاية إلى تحويل تكاليف شراء الأجهزة إلى خسائر في الاستفادة. لذلك، تحولت شريحة التبديل من كونها مكوناً تقليدياً لشبكات مراكز البيانات إلى شبه موصل رئيسي يحدد ما إذا كان يمكن توسيع نطاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. تدعم Teralynx T100 كلاً من التوسع الأفقي والتوسع الرأسي، وتتوافق مع متطلبات بنية الإيثرنت الناشئة للذكاء الاصطناعي واتحاد Ultra Ethernet Consortium، وتدمج قدرات القياس عن بعد (Telemetry)، والتحكم الأصلي في ازدحام الذكاء الاصطناعي، وإدارة حركة المرور منخفضة زمن الانتقال. وهذا يعني أنه عند التخطيط لمجموعات الذكاء الاصطناعي في المستقبل، يمكن لمشغلي مراكز البيانات تصميم البنية حول كثافة منافذ أعلى، ومستويات شبكية أقل، واستهلاك طاقة أقل، وأشكال اتصال أكثر مرونة. مع اقتراب طاقة خزانات وحدات معالجة الرسوميات تدريجياً من حدود تصميم غرف الخوادم التقليدية أو حتى تجاوزها، فإن انخفاض استهلاك الطاقة لرقائق الشبكة لم يعد مجرد تحسين لمعلمات المعدات، بل سيؤثر على احتياطي الطاقة، ونسبة التبريد السائل، وكثافة الخزانات، ووتيرة التوسع في مركز البيانات بأكمله. بالنسبة لمزودي الخدمات السحابية، وشركات الإنترنت، ومشغلي قدرات الحوسبة للذكاء الاصطناعي، فإن تحسين كفاءة البنية التحتية للشبكات سيرتبط بشكل مباشر بتكاليف التدريب، وزمن استجابة الاستدلال، والقدرة على تسليم قدرات الحوسبة.
يظهر هذا الإصدار أيضاً أن المنافسة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تمتد من شريحة الحوسبة الواحدة إلى الطبقات الأساسية مثل شرائح التبديل، والوصلات البصرية، ووحدات SerDes، وأنظمة تشغيل الشبكات، وجدولة المجموعات. تتركز المتغيرات اللاحقة في التحقق من صحة العينات لدى العملاء، وإيقاع الإنتاج الضخم، والتوافق مع أنظمة الإيثرنت المختلفة للذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى التكلفة الفعلية لنشر حلول التغليف البصري المشترك في مراكز البيانات الكبيرة. إذا دخلت هذه التقنيات إلى مجموعات كبار مزودي الخدمات السحابية، فستصبح شبكات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي محوراً جديداً للاستثمار في أشباه الموصلات المتقدمة والبنية التحتية السحابية.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
