في السنوات الأخيرة، أصبحت مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي ساحة المنافسة الأكثر تطلبًا فيما يتعلق بالوصلات البينية عالية السرعة. ومع تزايد معلمات النماذج من مليارات إلى تريليونات، ترتفع متطلبات النطاق الترددي بشكل حاد. من الخارج، قد يبدو هذا منطقيًا.1.6 تيرابايتينبغي استبدالها بسرعة800 غرام.
لكن في مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي الحقيقية،800 غراملا يزال الخيار السائد - وهذا ليس تخلفاً تكنولوجياً، بل قرار هندسي عقلاني.
مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي تعطي الأولوية للتوازن، وليس فقط للسرعة القصوى
في مجموعة تدريب الذكاء الاصطناعي، لا يتحدد أداء الشبكة بسرعة رابط واحد، بل يتحدد بـموازنة النظام: الحوسبة، والذاكرة، وسعة التبديل، والطاقة، والتبريد، والتكلفة.
تتوافق بنى مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي الحالية بشكل جيد مع800 غرامتم تصميم عقد وحدة معالجة الرسومات، وهياكل الأوراق والعمود الفقري، والوصلات البصرية حول800 غرامالمسارات، مما يتيح توسيع نطاق الأداء بشكل متوقع. الانتقال مباشرة إلى1.6 تيرابايتغالباً ما يؤدي ذلك إلى الإخلال بهذا التوازن بدلاً من تحسينه.
توفر تقنية 800G أفضل نسبة بين عرض النطاق الترددي ونضجه
من منظور النشر،800 غراميقع في نقطة مثالية:
نضج النظام البيئيمعالجات الإشارات الرقمية، والمحركات البصرية، والموصلات، ومعايير الاختبار لـ800 غرامراسخة جيداً.
إنتاجية التصنيعمقارنة بـ1.6 تيرابايت،800 غرامتوفر الوحدات إنتاجية أعلى واتساقًا أفضل.
قابلية التشغيل البينيتتطلب مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي عددًا هائلاً من المنافذ، و800 غراميتكامل بسلاسة مع رقائق السيليكون الخاصة بالتبديل الموجودة.
في المقابل،1.6 تيرابايتلا يزال في مرحلة التبني المبكرة. ورغم أنه مثير للإعجاب من الناحية التقنية، إلا أنه ينطوي على مخاطر أكبر في عمليات نشر مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
تُفضّل خصائص الطاقة والحرارة 800G
تُعد كفاءة الطاقة قيدًا صامتًا في كل مجموعة تدريب للذكاء الاصطناعي.
أ1.6 تيرابايتلا يقتصر دور الوحدة البصرية على مضاعفة عرض النطاق الترددي فحسب، بل غالباً ما يزيد كثافة الطاقة بشكل غير متناسب. وهذا يخلق تحديات في تصميم تدفق الهواء، والميزانيات الحرارية، والتخطيط على مستوى الرف.
800 غرامبالمقارنة، يوفر ملف تعريف طاقة أكثر قابلية للتحكم، مما يسهل توسيع نطاق مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي دون إعادة تصميم البنية التحتية للتبريد.
لا تزال بنية الشبكة متوافقة مع 800G
تعتمد معظم مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي اليوم على بنى يغلق أو اليعسوب+ المُحسّنة لـ800 غرامتجميع المسارات. التبديل إلى1.6 تيرابايتيتطلب ذلك:
أجيال جديدة من الدوائر المتكاملة الخاصة بالمفاتيح
تغليف بصري عالي المخاطر
إعادة تقييم ميزانيات الخسائر وإدارة الألياف
بالنسبة للعديد من المشغلين، الترقية800 غرامالكثافة ببساطة أكثر كفاءة من التسرع في1.6 تيرابايت.
أين تندرج تقنية بصري في واقع 800G؟
فيبصرينرى بشكل مباشر كيف يصمم العملاء مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الحقيقية.وحدات بصرية 800G، وحلول ألكساندريا أوكاسيو كورتيز وDACتم تصميمها لدعم عمليات النشر عالية الكثافة وعالية الاستقرار - وهو بالضبط ما تتطلبه مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي اليوم.
بدلاً من التركيز على المواصفات فقط، تركز شركة بصري علىالأداء القابل للنشروالموثوقية، واستقرار دورة الحياة، وهذا هو السبب800 غراملا تزال تهيمن على مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
هل سيحل معالج 1.6 تيرابايت محل معالج 800 جي؟ نعم — ولكن ليس بعد
1.6 تيرابايتسيحظى هذا الأمر بفرصته بالتأكيد، لا سيما بالنسبة لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي بعد عام 2026. ولكن إلى أن تتواءم كفاءة الطاقة ونضج النظام البيئي ومنحنيات التكلفة،800 غراملا يزال هذا هو العمود الفقري الأكثر عملية لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم.
التعليمات
1. لماذا تحظى سعة 800 جيجا بايت بشعبية أكبر من سعة 1.6 تيرابايت في مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي؟
لأن الجيل 800G يوفر توازناً أفضل بين الأداء وكفاءة الطاقة والنضج والتكلفة.
2. هل سعة 1.6 تيرابايت متفوقة تقنياً على سعة 800 جيجابت؟
نعم من حيث عرض النطاق الترددي الخام، ولكن ليس بعد جاهزية النشر لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
3. هل يحدّ 800G من أداء تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي؟
لا. بالنسبة لهياكل التدريب الموزعة الحالية، يوفر 800G عرض نطاق ترددي كافٍ عند توسيعه بشكل صحيح.
4. متى ستصبح محركات 1.6T شائعة الاستخدام؟
من المرجح أن يحدث ذلك بعد اكتمال نضوج أنظمة السيليكون والبصريات والتبريد - بعد عام 2026.
5. ما الذي تقدمه بصري لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي؟
توفر بصري وحدات بصرية مستقرة وعالية الكثافة بسرعة 800 جيجابت في الثانية، وحلول ألكساندريا أوكاسيو كورتيز وDAC مُحسّنة لنشر مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي.
