Son yıllarda, yapay zeka eğitim kümeleri, yüksek hızlı bağlantılar için en zorlu mücadele alanı haline geldi. Model parametreleri milyarlardan trilyonlara çıktıkça, bant genişliği gereksinimleri de hızla artıyor. Dışarıdan bakıldığında, bu durum mantıklı görünebilir ki1.6Thızlı bir şekilde değiştirilmelidir800 gram.
Ancak gerçek yapay zeka eğitim kümelerinde,800 gramHala ana akım tercih olmaya devam ediyor ve bu bir teknolojik gerilikten değil, rasyonel bir mühendislik kararından kaynaklanıyor.
Yapay Zeka Eğitim Kümeleri Sadece En Yüksek Hızı Değil, Dengeyi de Önceliklendiriyor
Bir yapay zeka eğitim kümesinde, ağ performansı tek bir bağlantı hızıyla tanımlanmaz. Ağ performansı şunlarla tanımlanır:sistem dengesiİşlem gücü, bellek, anahtarlama kapasitesi, güç, soğutma ve maliyet.
Günümüzün yapay zeka eğitim kümesi mimarileri zaten oldukça uyumlu durumda.800 gramGPU düğümleri, yaprak-omurga yapıları ve optik ara bağlantılar, bu temeller etrafında tasarlanmıştır.800 gramşeritler, öngörülebilir performans ölçeklendirmesini mümkün kılıyor. Doğrudan geçiş1.6TBu durum çoğu zaman dengeyi iyileştirmek yerine bozmaktadır.
800G, En İyi Bant Genişliği-Olgunluk Oranını Sunuyor
Dağıtım açısından bakıldığında,800 gramTam ideal noktada yer alıyor:
Ekosistem olgunluğuDSP'ler, optik motorlar, konektörler ve test standartları için800 gramİyi kurulmuşlardır.
Üretim verimi: ile karşılaştırıldığında1.6T,800 gramModüller daha yüksek verim ve daha iyi tutarlılık sağlar.
Birlikte ÇalışabilirlikYapay zeka eğitim kümeleri çok sayıda porta ihtiyaç duyar ve800 gramMevcut anahtarlama silikonuyla sorunsuz bir şekilde entegre olur.
Tersine,1.6THenüz erken benimseme aşamasında. Teknik olarak etkileyici olsa da, büyük ölçekli yapay zeka eğitim kümesi kurulumlarında daha yüksek riskler ortaya çıkarıyor.
Güç ve Isı Gerçeği 800G'yi Destekliyor
Yapay zeka eğitim kümelerinin her birinde güç verimliliği sessiz bir kısıtlama unsurudur.
A1.6TOptik modül, bant genişliğini yalnızca ikiye katlamakla kalmaz, çoğu zaman güç yoğunluğunu da orantısız bir şekilde artırır. Bu durum, hava akışı tasarımı, termal bütçeler ve raf seviyesi planlamasında zorluklar yaratır.
800 gramBuna karşılık, daha kontrol edilebilir bir güç profili sunarak, soğutma altyapısını yeniden tasarlamaya gerek kalmadan yapay zeka eğitim kümelerini ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.
Ağ Topolojisi Hala 800G ile Uyumlu
Günümüzde yapay zeka eğitim kümelerinin çoğu, Clos veya Dragonfly+ topolojilerine dayanmaktadır ve bu topolojiler şu amaçlar için optimize edilmiştir:800 gramŞerit birleştirme. Geçiş yapılıyor.1.6TŞunları gerektirir:
Yeni nesil switch ASIC'leri
Yüksek riskli optik ambalaj
Zarar bütçelerinin ve fiber yönetiminin yeniden doğrulanması
Birçok operatör için yükseltme800 gramYoğunluk, aceleyle hareket etmekten çok daha verimlidir.1.6T.
ESOPTIC'in 800G Gerçekliğindeki Yeri
AtEZOPTİKMüşterilerimizin yapay zeka eğitim kümelerini gerçek üretim ortamlarında nasıl tasarladıklarını ilk elden görüyoruz.800G optik modüller, AOC ve DAC çözümleriYüksek yoğunluklu ve yüksek kararlılıkta dağıtımları desteklemek üzere tasarlanmışlardır; bu da günümüzde yapay zeka eğitim kümelerinin tam olarak talep ettiği şeydir.
ESOPTIC, yalnızca teknik özelliklerin peşinden koşmak yerine, şunlara odaklanıyor:konuşlandırılabilir performansBu nedenle güvenilirlik ve yaşam döngüsü istikrarı önemlidir.800 gramGerçek dünya yapay zeka eğitim kümelerinde hakimiyetini sürdürüyor.
1.6T, 800G'nin yerini alacak mı? Evet, ama henüz değil.
1.6TÖzellikle 2026 sonrasındaki yeni nesil yapay zeka eğitim kümeleri için kesinlikle önemli bir dönemi olacak. Ancak güç verimliliği, ekosistem olgunluğu ve maliyet eğrileri uyumlu hale gelene kadar,800 gramDünya çapında yapay zeka eğitim kümeleri için en pratik temel unsur olmaya devam ediyor.
SSS
1. Yapay zeka eğitim kümelerinde 800G neden 1.6T'den daha popüler?
Çünkü 800G, performans, güç verimliliği, olgunluk ve maliyet açısından daha iyi bir denge sunuyor.
2. 1.6T teknik olarak 800G'den üstün mü?
Evet, ham bant genişliği açısından mevcut, ancak büyük yapay zeka eğitim kümeleri için dağıtım hazırlığı henüz tamamlanmadı.
3. 800G, yapay zeka modeli eğitim performansını sınırlıyor mu?
Hayır. Mevcut dağıtık eğitim mimarileri için, uygun şekilde ölçeklendirildiğinde 800G yeterli bant genişliği sağlar.
4. 1.6T ne zaman yaygınlaşacak?
Silikon, optik ve soğutma sistemlerinin tamamen olgunlaşmasının ardından, muhtemelen 2026'dan sonra.
5. ESOPTIC, yapay zeka eğitim kümeleri için neler sunuyor?
ESOPTIC, yapay zeka eğitim kümesi dağıtımı için optimize edilmiş, kararlı ve yüksek yoğunluklu 800G optik modüller, AOC ve DAC çözümleri sunmaktadır.
