随着AI技术和相关应用的不断发展，大模型、大数据和AI计算能力在AI发展中的重要性日益凸显。大模型和数据集构成AI研究的软件基础，而AI算力是关键的基础设施。在本文中，我们将探讨AI发展对数据中心网络架构的影响。
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随着AI大模型训练在各个行业的广泛应用，传统的网络无法满足大模型集群训练的带宽和延迟要求。大模型分布式训练需要GPU之间的通信，且其流量模式与传统云计算不同，这增加了AI/ML数据中心的东西向流量。短期和高量的AI数据导致传统网络架构中的网络延迟和训练性能降低。因此，为了满足短期和高量数据处理需求，Fat-Tree网络的出现是必然的。
在传统的树状网络拓扑中，带宽逐层汇聚，树的底部网络带宽远小于所有叶节点的总带宽。相比之下，Fat-Tree看起来像一棵真正的树，靠近根部的分支更粗。因此，网络带宽从叶到根部逐渐增加，提高了网络效率并加速了训练过程。这是Fat-Tree架构的基本前提，可以实现非阻塞的网络。
随着数据中心应用复杂性的不断提高，对网络速度的需求也在不断增长。从过去的1G、10G和25G到如今广泛使用的100G，数据中心网络升级和演进的速度正在加快。然而，面对大规模的人工智能工作负载，400G和800G传输速率已成为数据中心网络演进的下一个关键进程。
AI算法的训练和推理需要大量的数据集，因此，数据中心必须能够高效处理大量数据的传输。800G光模块的出现提供了更大的带宽，有助于解决这个问题。升级后的数据中心网络架构通常包括两个层级，从交换机延伸到服务器，其中400G作为底层。因此，升级到800G也会推动对400G的需求增长。
在某些AI应用场景中，对实时数据处理的需求至关重要。例如，在自动驾驶系统中，传感器生成的海量数据需要快速传输和处理，优化系统延迟成为确保及时响应的关键因素。高速光模块的引入通过降低数据传输和处理的延迟，迅速满足这些实时需求，从而提高系统的响应能力。
现代AI数据中心通常需要同时处理多个任务，包括图像识别和自然语言处理等活动。采用高速800G/400G光模块可以增强对这种多任务工作负载的支持。
目前，400G和800G光模块的需求尚未出现显著增长，但预计2024年将受到AI计算需求增长的推动出现明显提升。据Dell'Oro预测，2024年400G光模块的需求将有所增加。AI、大数据和云计算驱动的高速率数据传输需求日益增长，有望加速800G光模块市场的增长。这一趋势凸显了800G/400G光模块市场的光明前景，在应对先进计算应用不断变化需求的过程中，其应用将逐步增多。
该图展示升级至800G数据中心的解决方案。QDD-FR4-400G光模块在骨干层中的MSN4410-WS2FC交换机和核心层中的高性能800G交换机之间形成高带宽链路，以400G接口速率运行。
由于这些光模块采用高密度的QSFP-DD封装，可在高密度配置中部署。这增加了传输容量并提供了更大的带宽速率。此外，通过采用PAM4调制和重定时技术，这些光模块实现了更快的数据传输速率，同时显著降低了延迟，改善了整体系统性能。
随着对更快、更高效数据传输需求的不断增长，800G/400G光模块的时代已全面来临。这些光模块以其出色的带宽能力、LPO技术的进步和经济效益而备受青睐，有望改变AI领域并重新定义数据中心。利用高速光模块，完全开发和训练AI已不再只是构想。
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