KI-Infrastruktur der nächsten Generation: Netzwerkanforderungen und Anforderungen an optische Module

Einführung

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant. Vom Wandel von GPT-3s 175 Milliarden Parametern hin zu Modellen mit Billionen von Parametern, von unimodalen zu multimodalen KI-Systemen und von zentralisiertem Training zu föderierten Lernarchitekturen – die Anforderungen an die Netzwerkinfrastruktur verändern sich grundlegend. Dieser Artikel untersucht die neuen Netzwerkanforderungen der KI-Infrastruktur der nächsten Generation und wie sich die optische Modultechnologie weiterentwickeln muss, um diesen Herausforderungen gerecht zu werden. Im Fokus stehen dabei Bandbreitenskalierung, Latenzreduzierung, Energieeffizienz und architektonische Innovationen, die KI-Rechenzentren im kommenden Jahrzehnt prägen werden.

Die Evolution von KI-Modellarchitekturen

Von dichten zu spärlichen Modellen

Die moderne KI vollzieht den Übergang von dichten neuronalen Netzen zu spärlichen Architekturen, was die Netzwerkverkehrsmuster grundlegend verändert:

Dichte Modelle (traditionell): Jedes Neuron ist mit jedem Neuron in benachbarten Schichten verbunden, wodurch vorhersagbare, einheitliche Kommunikationsmuster entstehen. Beispiele hierfür sind GPT-3, BERT und ResNet. Der Netzwerkverkehr wird während des Trainings gleichmäßig auf alle GPUs verteilt, was die Bandbreitenbereitstellung vereinfacht.

Sparse-Modelle (im Aufkommen): Mixture-of-Experts-Architekturen (MoE) wie Switch Transformer und GLaM aktivieren für jede Eingabe nur eine Teilmenge der Parameter. Dies reduziert den Rechenaufwand drastisch, führt aber zu stark schwankendem Netzwerkverkehr. Ein Routing-Mechanismus leitet jede Eingabe an spezifische Expertenmodule weiter und konzentriert so potenziell den Datenverkehr auf häufig genutzte Experten.

Netzwerkimplikationen:

• Bandbreitenvariabilität : Der Datenverkehr kann je nach Routing-Entscheidungen zwischen den Iterationen um das 10- bis 100-Fache schwanken.
• Hotspot-Erstellung : Bekannte Experten erstellen Netzwerk-Hotspots, die 5- bis 10-mal mehr Bandbreite benötigen als der Durchschnitt.
• Burst-Toleranz : Das Netzwerk muss kurzzeitige Datenspitzen im Mikrosekundenbereich ohne Paketverlust verarbeiten können.
• Anforderungen an das optische Modul : Intelligente Pufferung, latenzarmes Schalten und dynamische Bandbreitenzuweisung erforderlich.

Multimodale KI-Systeme

Künstliche Intelligenz der nächsten Generation kombiniert Bild, Sprache, Audio und andere Modalitäten in einheitlichen Modellen:

Beispiele: GPT-4 (Text + Bilder), Gemini (Text + Bilder + Video + Audio), verkörperte KI für Robotik (Vision + Sprache + Sensorfusion)

Netzwerkmerkmale:

• Heterogene Datentypen : Text-Tokens (Bytes), Bildausschnitte (Kilobytes), Videoframes (Megabytes), Audiospektrogramme (Kilobytes)
• Variable Losgrößen : Unterschiedliche Modalitäten erfordern unterschiedliche Losgrößen für eine effiziente Durchführung.
• Crossmodale Aufmerksamkeit : Erfordert den Austausch von Aktivierungen zwischen modalitätsspezifischen Verarbeitungseinheiten
• Bandbreitenbedarf : 2- bis 5-mal höher als bei unimodalen Modellen aufgrund der crossmodalen Kommunikation.

Auswirkungen auf das optische Modul: Multimodale Trainingscluster benötigen eine Bandbreite von mindestens 800 Gbit/s pro Server, für großflächige Implementierungen (über 10.000 GPUs) sind sogar 1,6 Tbit/s erforderlich. Die effiziente Verarbeitung von Paketen unterschiedlicher Größe ist daher von entscheidender Bedeutung.

Kontinuierliches Lernen und Online-Schulung

KI-Systeme bewegen sich vom Batch-Training zum kontinuierlichen Lernen aus Streaming-Daten:

Traditionelles Batch-Training: Training mit einem festen Datensatz, Bereitstellung des Modells, regelmäßiges Nachtrainieren (Wochen/Monate).

Kontinuierliches Lernen: Ständige Aufnahme neuer Daten, Aktualisierung des Modells in Echtzeit, kontinuierliche Bereitstellung von Aktualisierungen

Netzwerkanforderungen:

• Bidirektionaler Datenverkehr : Gleichzeitige Datenaufnahme (Inferenz) und Modellaktualisierungen (Training)
• Geringe Latenz : Modellaktualisierungen müssen schnell verbreitet werden, um die Konsistenz zu gewährleisten.
• Hohe Verfügbarkeit : Mindestens 99,99 % Verfügbarkeit erforderlich, da Schulungen nie enden.
• Bandbreite : Der kombinierte Datenverkehr für Inferenz und Training benötigt das 1,5- bis 2-Fache der Bandbreite von reinen Trainingsclustern.

Skalierung auf Exascale-KI-Training

100.000 GPU-Cluster und mehr

Die nächste Herausforderung besteht darin, Cluster mit mehr als 100.000 GPUs zu trainieren – eine Größenordnung größer als die heutigen größten Installationen:

Kommunikationsherausforderungen:

• All-Reduce-Skalierung : Bei 100.000 GPUs erfordert naives All-Reduce, dass jede GPU mit 99.999 anderen GPUs kommuniziert.
• Bisektionsbandbreite : Cluster benötigt Petabit pro Sekunde Bisektionsbandbreite.
• Latenzakkumulation : Mehrhop-Pfade führen zu kumulativer Latenz, die die Trainingszeit dominieren kann.
• Ausfallwahrscheinlichkeit : Bei 100.000 GPUs und der zugehörigen Netzwerkinfrastruktur treten Ausfälle häufig auf.

Entwicklung der Netzwerkarchitektur:

Hierarchisches All-Reduce: Anstelle des flachen All-Reduce-Verfahrens sollte ein hierarchischer Ansatz verwendet werden:

• Stufe 1: All-Reduce innerhalb eines 8-GPU-Servers mit NVLink (900 GB/s)
• Stufe 2: Komplettreduzierung innerhalb eines Racks (32 Server) mit 800G-Optikmodulen
• Stufe 3: Komplettreduzierung innerhalb des Pods (1024 Server) unter Verwendung von 1,6-T-Optikmodulen
• Stufe 4: Reduzierung aller Signale über alle Pods hinweg mithilfe von 3,2-T-Optikmodulen oder optischer Schaltungsschaltung

Anforderungen an das optische Modul:

• Intra-Rack : 800G OSFP oder QSFP-DD, Latenz <100ns (LPO bevorzugt)
• Intra-Pod : 1,6T OSFP, <500 ns Latenz
• Inter-Pod : 3,2T oder optische Schaltungsschaltung, <1μs Latenz
• Zuverlässigkeit : MTBF >2.000.000 Stunden (Ausfälle sind in diesem Umfang zu störend)

Bandbreitendichteanforderungen

Exascale-Cluster erfordern eine beispiellose Bandbreitendichte:

Berechnung für einen Cluster mit 100.000 GPUs:

• GPUs: 100.000 × 1000 TFLOPS = 100 ExaFLOPS Rechenkapazität
• Netzwerk: Bei einem Rechen-zu-Kommunikations-Verhältnis von 1:1 wird eine Gesamtbandbreite von 100 Exabit/s benötigt.
• Pro GPU: 100 Exabit/s ÷ 100.000 = 1 Tbps pro GPU
• Pro Server (8 GPUs): 8 Tbit/s = 10 × 800G oder 5 × 1,6T optische Module

Rackdichte: Ein 42U-Rack mit 6 Servern (48 GPUs) benötigt eine Netzwerkbandbreite von 48 Tbit/s. Bei Verwendung von 800G-Modulen sind dies 60 optische Module pro Rack allein für die Server-Uplinks, zuzüglich der Spine-Verbindungen. Insgesamt werden 80–100 optische Module pro Rack benötigt.

Rechenzentrumsmaßstab: Ein Cluster mit 100.000 GPUs (2.083 Racks) benötigt etwa 180.000 optische Module. Bei 1.200 US-Dollar pro 800G-Modul belaufen sich die Kosten allein für die optischen Module auf 216 Millionen US-Dollar, was 15–20 % der gesamten Infrastrukturkosten entspricht.

Energieeffizienz-Gebote

Krise des Stromverbrauchs

KI-Rechenzentren stoßen an ihre Grenzen beim Stromverbrauch:

Aktueller Stand:

• NVIDIA H100 GPU: 700 W pro GPU
• Server mit 8 GPUs: 5,6 kW (GPUs) + 1 kW (CPU, Arbeitsspeicher, Speicher) + 0,5 kW (Netzwerk) = 7,1 kW
• 100.000-GPU-Cluster: 88,75 MW (GPUs + Server) + 10–15 MW (Netzwerk) = ~100 MW gesamt
• Bei einem PUE-Wert von 1,3: 130 MW Gesamtleistung der Anlage

Aufschlüsselung der Netzwerkleistung:

• Optische Module: 180.000 × 18W = 3,24 MW
• Schalter: 10.000 Schalter × 3 kW = 30 MW
• Kühlung (Netzwerkanteil): 10 MW
• Gesamtnetz: 43,24 MW (43 % der gesamten Infrastrukturleistung!)

Nachhaltigkeitsherausforderung: Bei den derzeitigen Wachstumsraten könnte das KI-Training bis 2030 1 % des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen. Die Netzwerkinfrastruktur stellt einen erheblichen Teil dieses Verbrauchs dar, weshalb energieeffiziente optische Module von entscheidender Bedeutung sind.

Technologien für optische Module mit geringem Stromverbrauch

Lineare steckbare Optiken (LPO):

• Energieeinsparung : 8-12 W für 800G gegenüber 15-20 W für DSP-basierte Module (40-50 % Reduzierung)
• Mechanismus : Eliminiert energiehungrige DSP-Chips durch Verwendung linearer Treiber und Empfänger.
• Einschränkung : Die Entfernung ist auf 500 m bis 2 km begrenzt und eignet sich nur für die Nutzung innerhalb eines Rechenzentrums.
• Einsatzbereich : Ideal für 80 % der Verbindungen in KI-Clustern (innerhalb eines Gebäudes)
• Auswirkung : Bei 180.000 Modulen ergibt sich eine Einsparung von 1,44 MW (180.000 × 8 W Einsparung).

Co-Packaged Optics (CPO):

• Energieeinsparung : 5-8 W für 800G-Äquivalent (60-70 % Reduzierung gegenüber steckbaren Modulen)
• Mechanismus : Integriert optische Engines direkt in den Switch-ASIC, wodurch elektrische SerDes entfallen.
• Weitere Vorteile : 50 % Latenzreduzierung, 10-fache Bandbreitendichte
• Zeitplan : Kommerzielle Markteinführung 2026-2028
• Auswirkung : Könnte den Stromverbrauch des Netzwerks für einen Cluster mit 100.000 GPUs von 43 MW auf 20 MW reduzieren.

Effizienzverbesserungen in der Siliziumphotonik:

• Aktuelle Generation : 15–20 W für 800G-Siliziumphotonikmodule
• Nächste Generation (2025–2026) : 10–15 W durch verbesserte Modulatoreffizienz und integrierte Laser
• Zukunft (ab 2027) : 5–10 W durch fortschrittliche Materialien (Lithiumniobat-Dünnschicht) und heterogene Integration

Strategien zur Latenzreduzierung

Die Latenzwand

Mit dem Wachstum von KI-Modellen schränkt die Netzwerklatenz zunehmend die Trainingsgeschwindigkeit ein:

Latenzkomponenten im GPU-Cluster:

• GPU-Berechnung: 10-50 ms pro Iteration (modellabhängig)
• Kommunikation mit reduzierter Geschwindigkeit: 1-10 ms (netzwerkabhängig)
• Bei kommunikationsintensiven Modellen kann die Netzwerklatenz 20-50 % der gesamten Iterationszeit betragen.

Auswirkungen auf die Trainingsgeschwindigkeit: Durch die Reduzierung der All-Reduce-Latenz von 5 ms auf 2 ms (60 % Reduzierung) kann der Trainingsdurchsatz für große Modelle um 15–25 % gesteigert werden. Über einen 30-tägigen Trainingslauf spart dies 4,5–7,5 Tage Rechenzeit im Wert von Hunderttausenden von Dollar.

Optische Technologien mit extrem niedriger Latenz

LPO zur Latenzreduzierung:

• Latenz: 50–100 ns gegenüber 200–500 ns bei DSP-basierten Modulen
• Vorteil: 150–450 ns Einsparung pro Hopfengang × 2–4 Hopfengänge = 300–1800 ns Gesamteinsparung
• Auswirkung: Bei 1000 All-Reduce-Operationen pro Sekunde werden 0,3-1,8 ms pro Sekunde eingespart (was bei großem Umfang erheblich ist).

Optische Schaltungsschaltung:

• Konzept : Dynamische Rekonfiguration optischer Pfade ohne elektrische Umschaltung
• Latenz : Nahezu keine Schaltverzögerung (Photonen bewegen sich in der Faser mit Lichtgeschwindigkeit)
• Rekonfigurationszeit : 1–10 Mikrosekunden bei Verwendung von MEMS oder 10–100 Nanosekunden bei Verwendung von Silizium-Photonik-Schaltern
• Anwendung : Für vorhersehbare Kommunikationsmuster (z. B. geplante All-Reduce-Operationen)
• Status : Forschungsphase, begrenzte kommerzielle Nutzung

In-Network-Computing:

• Konzept : Aggregationsoperationen (Summe, Durchschnitt) innerhalb von Netzwerk-Switches durchführen
• Technologie : Programmierbare Switches (P4), SmartNICs oder spezialisierte Aggregations-ASICs
• Latenzreduzierung : 50-80% Reduzierung der Gesamtlatenz durch Eliminierung von Roundtrips
• Beispiel : SwitchML erreicht eine 5- bis 10-mal schnellere All-Reduce-Operation für kleine Nachrichten.
• Einschränkung : Beschränkt auf bestimmte Anwendungen, erfordert spezielle Hardware

föderiertes und verteiltes KI-Training

Geo-verteiltes Training

Das Training von KI-Modellen über mehrere Rechenzentren oder geografische Regionen hinweg bringt neue Herausforderungen für das Netzwerk mit sich:

Motivationen:

• Datensouveränität: Trainingsdaten dürfen bestimmte Rechtsordnungen nicht verlassen.
• Ressourcenverfügbarkeit: GPU-Kapazität an mehreren Standorten optimal nutzen
• Fehlertoleranz: Geografische Redundanz für kritische Schulungsaufgaben
• Kostenoptimierung: Günstigere Strom-/Kühlmittel in verschiedenen Regionen einsetzen

Netzwerkanforderungen:

• Inter-DC-Bandbreite : 400G-800G-Verbindungen zwischen Rechenzentren
• Latenz : 1-50 ms je nach Entfernung (gegenüber <1 ms innerhalb des Rechenzentrums)
• Zuverlässigkeit : Redundante Pfade, automatisches Failover
• Sicherheit : Verschlüsselung der Daten während der Übertragung (MACsec für Schicht 2, IPsec für Schicht 3)

Auswahl des optischen Moduls:

• Metro-Entfernungen (10–80 km) : 400G/800G LR4 oder kohärente Module
• Langstrecke (>80 km) : Kohärentes 400G/800G mit abstimmbaren Wellenlängen
• Unterseekabel : Für interkontinentale Schulungen, spezialisierte, zusammenhängende Module

Föderierte Lernnetzwerke

Föderiertes Lernen trainiert Modelle auf verteilten Geräten, ohne Daten zu zentralisieren:

Architektur:

• Edge-Geräte (Smartphones, IoT-Sensoren) führen lokales Training durch
• Regelmäßig Modellaktualisierungen (nicht Rohdaten) an den zentralen Aggregator hochladen.
• Der Aggregator kombiniert Aktualisierungen und verbreitet das neue globale Modell.

Netzwerkmerkmale:

• Asymmetrischer Datenverkehr : Millionen kleiner Uploads (Modellaktualisierungen), wenige große Downloads (globales Modell)
• Zeitweise Verbindungsprobleme : Edge-Geräte verbinden sich sporadisch.
• Bandbreitenbeschränkungen : Edge-Geräte verfügen über eine begrenzte Uplink-Bandbreite.
• Aggregationsengpass : Der zentrale Aggregator muss Millionen gleichzeitiger Verbindungen verarbeiten.

Anforderungen an das Rechenzentrumsnetzwerk:

• Hohe Verbindungsdichte : Unterstützung von Millionen gleichzeitiger TCP/QUIC-Verbindungen
• Asymmetrische Bandbreite : Hohe Eingangskapazität für Modellaktualisierungen
• Lastverteilung : Verteilung der Aggregation auf mehrere Server
• Optische Module : 400G/800G für die Aggregationsebene, 100G/200G für die Edge-Datenerfassung

KI-Inferenz im Hypermaßstab

Inferenzspezifische Netzwerkanforderungen

Da KI-Modelle für Milliarden von Nutzern eingesetzt werden, übertrifft die Inferenzinfrastruktur die Trainingsinfrastruktur bei Weitem:

Skalenvergleich:

• Training: 10.000–100.000 GPUs für die größten Modelle
• Inferenz: 100.000–1.000.000 GPUs/TPUs/kundenspezifische Beschleuniger für gängige Dienste

Netzwerkunterschiede:

• Priorität der Latenz : Inferenz erfordert eine End-to-End-Latenz von <100 ms für benutzerorientierte Anwendungen.
• Anfrage-Antwort-Muster : Milliarden kleiner, unabhängiger Anfragen vs. synchronisiertes Batch-Training
• Geografische Verteilung : Inferenz wird global für geringe Latenz eingesetzt, Training zentralisiert
• Bandbreite pro Knoten : Geringer als beim Training (10–100 Gbit/s gegenüber 400–800 Gbit/s), aber deutlich mehr Knoten.

Strategie für optische Module:

• Edge-Inferenz : 100G/200G-Module für Kosteneffizienz
• Regionale Aggregation : 400G-Module
• Zentrale Inferenzcluster : 800G für die Inferenz großer Modelle (GPT-4-Klasse)
• Gesamteinsatz : 10- bis 100-mal mehr optische Module als die Trainingsinfrastruktur

Edge-KI- und 5G-Integration

KI-Inferenz wandert an den Netzwerkrand und wird in die 5G-Infrastruktur integriert:

Edge-KI-Implementierung:

• KI-Beschleuniger am selben Standort wie 5G-Basisstationen
• Inferenz mit extrem niedriger Latenz (<10 ms) für AR/VR, autonome Fahrzeuge und industrielle Automatisierung
• Verteilt auf Tausende von Edge-Standorten

Netzwerkanforderungen:

• Edge-to-Aggregation : Optische 10G/25G-Module (kostensensitiv)
• Aggregation zu regionalem Rechenzentrum : 100G/400G-Module
• Fronthaul/Midhaul : Spezialisierte optische Module für 5G RAN (25G/100G)

Auswirkungen auf das Volumen: Edge-KI könnte die Nachfrage nach optischen Modulen mit über 10 Millionen Transistoren (gegenüber ca. 1 Million für zentralisiertes KI-Training) steigern, allerdings bei geringeren Geschwindigkeiten und Preisen. Dadurch entsteht ein zweigeteilter Markt: Hochleistungsfähige 800G/1,6T-Module für das Training und kostenoptimierte 10G/100G-Module für Edge-Inferenz.

Quanten-KI-Hybridsysteme

Neue Quanten-Klassische Integration

Quantencomputer werden zunehmend mit klassischen KI-Systemen für hybride Algorithmen integriert:

Architektur:

• Der Quantenprozessor führt spezifische Berechnungen durch (Optimierung, Sampling).
• Klassische KI-Systeme (GPUs) übernehmen die Datenvorverarbeitung, die Nachbearbeitung und den Großteil des Algorithmus.
• Enge Kopplung erforderlich für iterative quantenklassische Algorithmen

Netzwerkanforderungen:

• Latenz : <1 Mikrosekunde für quantenklassische Rückkopplungsschleifen
• Bandbreite : 10–100 Gbit/s für Quantenmessdaten und Steuersignale
• Zuverlässigkeit : Die Quantenkohärenzzeiten sind kurz (Mikrosekunden bis Millisekunden), Netzwerkausfälle führen zum Abbruch der Berechnungen.
• Spezialisierte Protokolle : Deterministische Latenz, zeitsynchronisierte Kommunikation

Auswirkungen auf optische Module: Quanten-KI-Systeme benötigen Module mit extrem niedriger Latenz (<100 ns) und deterministischem Verhalten. Dies könnte die Verwendung spezialisierter optischer Module mit hardwarebasierten Latenzgarantien vorantreiben, möglicherweise unter Nutzung von TSN-Erweiterungen (Time-Sensitive Networking).

Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft

Lebenszyklusmanagement von optischen Modulen

Da Millionen von optischen Modulen in der KI-Infrastruktur eingesetzt werden, wird Nachhaltigkeit zu einem entscheidenden Faktor:

Aktuelle Herausforderungen:

• Durchschnittliche Lebensdauer: 5–7 Jahre vor dem Austausch
• Entsorgung: Die meisten Module landen im Elektroschrott und enthalten wertvolle Materialien (Gold, Seltene Erden).
• Auswirkungen auf die Fertigung: Erheblicher CO2-Fußabdruck durch die Halbleiterherstellung

Ansätze der Kreislaufwirtschaft:

Sanierung und Wiederverwendung:

• Gebrauchte Module für den Sekundärmarkt prüfen und neu zertifizieren
• Umstellung der 800G-Module auf 400G-Betrieb zur Verlängerung der Lebensdauer
• Wiederverwendung in weniger anspruchsvollen Anwendungen (Edge, Enterprise)

Materialrückgewinnung:

• Gewinnung von Edelmetallen (Goldverbinder, Bonddrähte)
• Seltene Erden aus Lasern gewinnen
• Silizium und Germanium aus photonischen Chips recyceln

Nachhaltiges Design:

• Modulare Bauweise, die den Austausch von Komponenten ermöglicht (z. B. austauschbare Laserarrays).
• Standardisierte Schnittstellen ermöglichen generationsübergreifende Kompatibilität
• Verringerter Einsatz gefährlicher Stoffe

Schlussfolgerung: Der kritische Weg nach vorn

Die KI-Infrastruktur der nächsten Generation erfordert einen Quantensprung in der optischen Modultechnologie. Von 800G auf 1,6T und darüber hinaus, von steckbaren Modulen zu integrierten Optiken, von energieintensiven DSPs zu energieeffizienten LPOs – die Entwicklung optischer Verbindungen wird das Tempo des KI-Fortschritts bestimmen.

Wichtigste Gebote:

• Bandbreitenskalierung : 1,6 Billionen Module bis 2025, 3,2 Billionen bis 2027 zur Unterstützung von über 100.000 GPU-Clustern
• Energieeffizienz : 50–70 % Energieeinsparung durch LPO und CPO für nachhaltige Exascale-KI
• Latenzreduzierung : Modullatenz unter 100 ns zur Minimierung des Kommunikationsaufwands
• Zuverlässigkeit : MTBF > 2 Mio. Stunden zur Unterstützung von kontinuierlichen Lernsystemen mit permanentem Betrieb
• Kostenreduzierung : 30-50 % Kostensenkung pro Gigabit, um KI im großen Maßstab wirtschaftlich rentabel zu machen

Die optischen Module, die KI-Beschleuniger verbinden, sind nicht bloß Komponenten – sie sind die entscheidenden Wegbereiter der KI-Revolution. Auf dem Weg zu künstlicher allgemeiner Intelligenz, Quanten-KI-Hybriden und allgegenwärtiger Edge-KI ist die Bedeutung leistungsstarker, energieeffizienter und zuverlässiger optischer Verbindungen nicht hoch genug einzuschätzen. Die Zukunft der KI ist untrennbar mit der Zukunft der optischen Modultechnologie verbunden, und kontinuierliche Innovationen in diesem Bereich sind unerlässlich, um das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz auszuschöpfen.