Optische Module in GPU-Cluster-Verbindungen: Ermöglichung von KI-Training im großen Maßstab

Einführung

Modernes KI-Training erfordert eine beispiellose GPU-zu-GPU-Kommunikation. Das Training großer Sprachmodelle wie GPT-4, Claude oder Llama mit Hunderten von Milliarden Parametern setzt voraus, dass Tausende von GPUs perfekt synchronisiert zusammenarbeiten und Gradienten, Aktivierungen und Modellparameter in extrem hoher Geschwindigkeit austauschen. Optische Hochgeschwindigkeitsmodule (400G und 800G) bilden die entscheidende Verbindungsstruktur, die dieses verteilte Training im großen Maßstab ermöglicht. Dieser Artikel untersucht, wie optische Module GPU-Clusterarchitekturen ermöglichen, welche spezifischen Anforderungen an GPU-Verbindungen gestellt werden und welche Best Practices für die Entwicklung leistungsstarker KI-Trainingsnetzwerke gelten.

GPU-Kommunikationsmuster im verteilten Training

Verständnis der All-Reduce-Operationen

Das vorherrschende Kommunikationsmuster beim verteilten KI-Training ist die All-Reduce-Operation, bei der jede GPU ihre lokal berechneten Gradienten mit allen anderen GPUs teilt und das aggregierte Ergebnis empfängt. Diese kollektive Kommunikation ist grundlegend für das datenparallele Training, die gängigste Strategie für verteiltes Training.

All-Reduce-Mechanismus: In jeder Trainingsiteration berechnen die GPUs nach der Gradientenberechnung lokaler Daten-Batches die Gradienten aller Worker mittels All-Reduce. Bei einem Cluster mit N GPUs muss jede GPU (N-1)/N der gesamten Gradientendaten senden und empfangen. Bei modernen Modellen mit Milliarden von Parametern entspricht dies Gigabytes an Daten pro Iteration.

Bandbreitenbedarf: Betrachten wir das Training eines Modells mit 175 Milliarden Parametern (wie GPT-3) mit gemischter Präzision (FP16). Jeder Parameter benötigt 2 Byte, die Gesamtgröße des Modells beträgt somit 350 GB. Beim datenparallelen Training auf 1024 GPUs müssen pro Iteration etwa 350 GB an Gradienten ausgetauscht werden. Bei 10 Iterationen pro Sekunde (typisch für große Modelle) beträgt der gesamte Bandbreitenbedarf des Clusters 3,5 TB/s. Dies entspricht durchschnittlich etwa 3,4 Gbit/s pro GPU, wobei der Bandbreitenbedarf während Gradientensynchronisierungsphasen jedoch um das 10- bis 20-Fache ansteigen kann.

Latenzempfindlichkeit: Alle Reduce-Operationen sind synchron – alle GPUs müssen warten, bis die langsamste GPU ihre Berechnung abgeschlossen hat, bevor sie mit der nächsten Iteration fortfahren können. Die Netzwerklatenz beeinflusst den Trainingsdurchsatz direkt. Eine Erhöhung der All-Reduce-Latenz um 1 ms kann die Trainingsgeschwindigkeit bei kommunikationsintensiven Modellen um 5–10 % verringern. Daher sind optische Module mit geringer Latenz entscheidend für eine hohe GPU-Auslastung.

Modell Parallelität Kommunikation

Bei Modellen, die zu groß für den Speicher einer einzelnen GPU sind, wird das Modell durch Modellparallelisierung auf mehrere GPUs aufgeteilt. Dadurch entstehen unterschiedliche Kommunikationsmuster:

Pipeline-Parallelität: Das Modell ist in sequentielle Stufen unterteilt, wobei jede Stufe auf einer separaten GPU ausgeführt wird. Aktivierungen fließen vorwärts durch die Pipeline, Gradienten rückwärts. Dies erfordert eine Punkt-zu-Punkt-Kommunikation mit hoher Bandbreite und geringer Latenz zwischen benachbarten Pipeline-Stufen. Typische Bandbreite: 50–200 Gbit/s pro GPU-Paar.

Tensorparallelität: Einzelne Schichten werden auf mehrere GPUs verteilt, was häufige All-Reduce-Operationen innerhalb jeder Schicht erfordert. Dies ist extrem kommunikationsintensiv und erfordert oft 200–400 Gbit/s pro GPU mit Latenzzeiten im Sub-Mikrosekundenbereich, um GPU-Leerlaufzeiten zu vermeiden.

Mixture-of-Experts (MoE): Verschiedene GPUs spezialisieren sich auf unterschiedliche Teile des Modells, wobei ein Routing-Mechanismus die Eingaben an die jeweils zuständigen Experten weiterleitet. Dies führt zu stark variierenden Kommunikationsmustern mit Spitzenwerten von 100–400 Gbit/s, wenn Routing-Entscheidungen den Datenverkehr auf bestimmte Experten konzentrieren.

GPU-Cluster-Netzwerkarchitekturen

Zweistufige Architektur: Innerhalb eines Knotens und zwischen Knoten

Moderne GPU-Cluster nutzen eine zweistufige Netzwerkarchitektur, die für unterschiedliche Kommunikationsmuster optimiert ist:

Intra-Node Interconnect (NVLink/NVSwitch):

  • Technologie : NVIDIA NVLink bietet eine bidirektionale Bandbreite von 900 GB/s zwischen GPUs innerhalb eines einzelnen Servers (8 GPUs).
  • Latenz : Sub-Mikrosekunden-Latenz für die GPU-zu-GPU-Kommunikation
  • Anwendungsfall : Tensorparallelität, feingranulare Modellparallelität innerhalb eines Knotens
  • Einschränkung : In der aktuellen Generation sind maximal 8 GPUs pro NVSwitch-Domäne zulässig.

Knotenübergreifende Verbindung (optische Module):

  • Technologie : Optische 400G- oder 800G-Module verbinden Server über Ethernet oder InfiniBand.
  • Bandbreite : 400–800 Gbit/s pro Server-Uplink, skalierbar auf Tausende von Servern
  • Latenz : 2-10 Mikrosekunden (End-to-End) innerhalb des Clusters
  • Anwendungsfall : Datenparallelität, Pipeline-Parallelität über Knoten hinweg, groß angelegte All-Reduce-Verarbeitung

Schienenoptimierte Netzwerktopologie

Großflächige GPU-Cluster setzen zunehmend auf schienenoptimierte Topologien, bei denen jede GPU über einen dedizierten Netzwerkpfad verfügt, um die Bisektionsbandbreite zu maximieren:

Architektur:

  • Jeder GPU-Server verfügt über 8 GPUs und 8 Netzwerk-Uplinks (einen pro GPU).
  • Jeder Uplink ist mit einer separaten Netzwerkschiene verbunden (unabhängiges Spine-Leaf-Gewebe).
  • Der gesamte reduzierte Verkehr wird parallel auf alle 8 Gleise verteilt.
  • Gesamte Serverbandbreite: 8 × 400 Gbit/s = 3,2 Tbit/s oder 8 × 800 Gbit/s = 6,4 Tbit/s

Anforderungen an das optische Modul:

  • Pro Server : 8 × 400G oder 8 × 800G optische Module
  • Formfaktor : QSFP-DD oder OSFP, abhängig von den thermischen und Dichteanforderungen
  • Reichweite : Typischerweise SR8 oder DR8 für die Nutzung innerhalb eines Rechenzentrums (bis zu 500 m)
  • Zuverlässigkeit : Kritisch – der Ausfall eines einzelnen Moduls beeinträchtigt 1/8 der Serverbandbreite.

Vorteile:

  • Maximale Bandbreite für die Bisektion: Keine Überbelegung im Netzwerkkern
  • Fehlertoleranz: Der Ausfall einer Schiene reduziert die Bandbreite um 12,5 %, anstatt Server zu isolieren.
  • Lastverteilung: Der Verkehr wird gleichmäßig auf alle Schienen verteilt.
  • Skalierbarkeit: Kann mit vorhersehbarer Leistung auf über 10.000 GPUs skaliert werden.

Fettbaum-Topologie

Traditionelle Fat-Tree-Netzwerke (Clos) sind aufgrund ihrer gut verstandenen Eigenschaften weiterhin beliebt für GPU-Cluster:

Architektur:

  • Blattschicht : Top-of-Rack-Switches mit 400G- oder 800G-Serververbindungen
  • Spine-Layer : Aggregations-Switches mit 800G-Verbindungen zwischen den Switches
  • Überbuchung : Typischerweise 2:1 oder 3:1 (die Bandbreite zwischen Blattknoten und Spine beträgt die Hälfte bzw. ein Drittel der serverseitigen Bandbreite).

Einsatz des optischen Moduls:

  • Server-Netzwerkkarten : 400G oder 800G (1-2 pro Server, abhängig von der Anzahl der GPUs)
  • Leaf-Uplinks : 800G zum Spine (8-16 Uplinks pro Leaf-Switch)
  • Spine-Ports : Alle 800G für maximale Aggregationskapazität

Beispiel: 1024 GPU-Cluster (128 Server × 8 GPUs):

  • Server: 128 × 2 × 400G-Netzwerkkarten = 256 × 400G-Module
  • Blattverteiler: 16 Verteiler × 32 × 400G-Serverports + 16 × 800G-Uplinks = 512 × 400G + 256 × 800G-Module
  • Spine-Switches: 8 Switches × 64 × 800G-Ports = 512 × 800G-Module
  • Insgesamt: 768 × 400G + 768 × 800G optische Module
  • Gesamtbandbreite: 307,2 Tbit/s serverseitig, 409,6 Tbit/s Kernelkapazität

RDMA- und GPU-Direkttechnologien

RDMA über konvergentes Ethernet (RoCE)

RDMA ist für eine effiziente GPU-zu-GPU-Kommunikation über optische Verbindungen unerlässlich:

GPU Direct RDMA: Die GPU Direct-Technologie von NVIDIA ermöglicht es GPUs, über RDMA direkt auf entfernten GPU-Speicher zuzugreifen und diesen zu beschreiben, ohne dass die CPU beteiligt ist. Dadurch werden Speicherkopien und der CPU-Overhead reduziert, wodurch die Latenz von 20–50 Mikrosekunden (TCP/IP) auf 2–5 Mikrosekunden (RDMA) sinkt.

RoCE v2-Anforderungen:

  • Verlustfreies Ethernet : Erfordert Prioritätsflusssteuerung (PFC) oder explizite Staubenachrichtigung (ECN), um Paketverluste zu verhindern.
  • Niedrige Latenz : Optische Module müssen eine konstant niedrige Latenz (Modullatenz < 500 ns) gewährleisten.
  • Hoher Durchsatz : Muss eine Bandbreite in Leitungsgeschwindigkeit (400 Gbit/s oder 800 Gbit/s) für RDMA-Übertragungen gewährleisten.
  • Dienstgüte : Korrekte QoS-Konfiguration zur Priorisierung des RDMA-Datenverkehrs

Optische Modulüberlegungen für RDMA:

  • Geringer Jitter : Die Latenzvarianz muss minimal sein (<100 ns), um eine vorhersagbare RDMA-Leistung zu gewährleisten.
  • Hervorragende Signalqualität : BER vor FEC <10^-12 zur Minimierung von Neuübertragungen
  • Temperaturstabilität : Eine konstante Betriebstemperatur verhindert Latenzschwankungen.

InfiniBand-Alternative

Einige GPU-Cluster nutzen InfiniBand anstelle von Ethernet für die Kommunikation zwischen den Knoten:

InfiniBand-Vorteile:

  • Native RDMA-Unterstützung (keine RoCE-Konfiguration erforderlich)
  • Geringere Latenz: 1–2 Mikrosekunden (Ende-zu-Ende) gegenüber 2–5 Mikrosekunden bei RoCE
  • Integrierte Staukontrolle und adaptives Routing
  • Nachweisliche Erfolgsbilanz in HPC-Umgebungen

InfiniBand-Optikmodule:

  • HDR InfiniBand : 200 Gbit/s mit QSFP56-Modulen
  • NDR InfiniBand : 400 Gbit/s mit QSFP-DD- oder OSFP-Modulen
  • XDR InfiniBand : 800 Gbit/s (in Entwicklung, mit OSFP-Modulen)

Ethernet vs. InfiniBand: InfiniBand bietet geringere Latenz und eine einfachere RDMA-Konfiguration, erfordert jedoch spezielle Switches und verfügt über ein kleineres Anbieter-Ökosystem. Ethernet bietet eine größere Auswahl an Anbietern, eine einfachere Integration in bestehende Infrastrukturen und niedrigere Kosten bei großem Umfang. Für KI-Trainingscluster mit mehr als 1000 GPUs wird Ethernet mit RoCE aufgrund der Kosten- und Ökosystemvorteile zunehmend bevorzugt.

Auswahl optischer Module für GPU-Cluster

Bandbreitendimensionierung

Die Bestimmung der richtigen Geschwindigkeit des optischen Moduls erfordert eine Analyse des Verhältnisses von Kommunikation zu Berechnung:

Rechenintensität: Moderne GPUs wie die NVIDIA H100 erreichen 1000 TFLOPS (FP16 mit Sparsity). Das Training großer Modelle erzielt typischerweise 30–50 % der maximalen FLOPS-Leistung bzw. 300–500 TFLOPS im Dauerbetrieb.

Kommunikationsvolumen: Beim datenparallelen Training müssen in jeder Iteration Modellgradienten ausgetauscht werden. Ein Modell mit 175 Milliarden Parametern benötigt 350 GB Gradientendaten. Bei 10 Iterationen pro Sekunde entspricht dies insgesamt 3,5 TB/s bzw. durchschnittlich 3,4 Gbit/s pro GPU (bei 1024 GPUs).

Bandbreitenempfehlungen:

  • Kleine Modelle (<10 Milliarden Parameter) : 200 GB pro Server ausreichend (niedriges Kommunikations-zu-Rechen-Verhältnis)
  • Mittlere Modelle (10-100B Parameter) : 400 GB pro Server empfohlen
  • Große Modelle (Parameter 100B-1T) : 800 Gbit/s pro Server oder 2 × 400 Gbit/s für Redundanz
  • Mixture-of-Experts-Modelle : 800G oder höher aufgrund von routingbedingten Verkehrsspitzen

Latenzoptimierung

Bei latenzkritischen GPU-Clustern sollte bei der Auswahl des optischen Moduls die geringe Latenz Priorität haben:

Latenzvergleich der Modultypen:

  • Lineare steckbare Optiken (LPO) : 50-100 ns (ohne DSP-Verarbeitung)
  • Kurzreichweite (SR8) : 100-200 ns (minimale digitale Signalverarbeitung)
  • Rechenzentrumsreichweite (DR8) : 200-400 ns (moderates DSP und FEC)
  • Long-Reach (FR4/LR4) : 400-600 ns (umfangreiche DSP und FEC)

Empfehlung: Für GPU-Cluster innerhalb eines einzelnen Gebäudes (Reichweite < 500 m) sollten LPO- oder SR8-Module verwendet werden, um die Latenz zu minimieren. Die Latenzreduzierung von 300–500 ns im Vergleich zu FR4/LR4-Modulen entspricht 0,3–0,5 Mikrosekunden pro Hop, was sich bei großen Clustern über mehrere Hops summiert.

Zuverlässigkeit und Redundanz

GPU-Trainingsprozesse können Tage oder Wochen dauern, weshalb die Netzwerkzuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung ist:

Auswirkungen von Ausfällen: Der Ausfall eines einzelnen optischen Moduls kann einen gesamten Trainingsvorgang unterbrechen. Bei einem Trainingsvorgang mit 1024 GPUs, der 7 Tage läuft, kann ein Netzwerkausfall am 6. Tag einen Neustart vom letzten Prüfpunkt (möglicherweise Tage zuvor) erfordern und so Hunderttausende von Dollar an Rechenzeit verschwenden.

Redundanzstrategien:

  • Dual-Homed-Server : Jeder Server ist über 2 optische Module mit zwei unabhängigen Netzwerk-Fabrics verbunden.
  • Schienenredundanz : In schienenoptimierten Topologien sorgen N+1 Schienen für Redundanz (9 Schienen für 8 GPUs).
  • Schnelles Failover : RDMA-Multipathing oder ECMP ermöglichen ein Failover auf Backup-Pfade in weniger als einer Sekunde.
  • Ersatzteillager : Halten Sie 10–15 % optische Ersatzmodule für einen schnellen Austausch bereit.

Modulqualität: Investieren Sie für GPU-Cluster in hochzuverlässige optische Module mit folgenden Eigenschaften:

  • MTBF >1.500.000 Stunden
  • Umfassender Burn-in-Test (über 500 Stunden)
  • Betrieb im erweiterten Temperaturbereich
  • Hermetische Abdichtung für empfindliche Komponenten

Wärmemanagement in dichten GPU-Clustern

Herausforderungen durch Wärmelast

GPU-Cluster erzeugen eine extrem hohe Wärmedichte, was die Zuverlässigkeit optischer Module beeinträchtigt:

GPU-Wärmeabgabe: Jede NVIDIA H100 GPU gibt 700 W ab. Ein Server mit 8 GPUs erzeugt 5,6 kW Wärme. In einem 42U-Rack mit 6 solcher Server beträgt die Gesamtwärmeabgabe 33,6 kW.

Wärmeentwicklung von Netzwerk-Switches: Ein 64-Port 800G-Switch mit vollständig bestückten OSFP-Modulen benötigt zusätzlich 3-5 kW (Switch-ASIC: 1-2 kW, optische Module: 64 × 20 W = 1,28 kW, Netzteile und Lüfter: 0,5-1 kW).

Wärmedichte auf Rackebene: Gesamtwärmeleistung des Racks: 33,6 kW (GPUs) + 4 kW (Netzwerk) = 37,6 kW. Diese extreme Dichte (900 W pro Höheneinheit) erfordert eine fortschrittliche Kühlung.

Kühlstrategien für optische Module

Optimierung der Luftkühlung:

  • Hochgeschwindigkeits-Luftstrom : 300–500 CFM durch das Switch-Gehäuse zur Kühlung der optischen Module
  • Heißgang-Eindämmung : Verhindern, dass heiße Abluft in die Schalteransaugung zurückströmt.
  • Gezielte Kühlung : Direkter Luftstrom speziell über die Bereiche des optischen Moduls.
  • Temperaturüberwachung : Kontinuierliche DDM-Überwachung zur frühzeitigen Erkennung von Kühlungsproblemen

Integration der Flüssigkeitskühlung:

  • Wärmetauscher an der Rückseite : Flüssigkeitsgekühlte Türen an den Gestellen führen die Wärme ab, bevor sie in den Raum gelangt.
  • In-Row-Kühlung : Flüssigkeitsgekühlte Einheiten zwischen den Racks sorgen für lokale Kühlung.
  • Direkte Flüssigkeitskühlung des Chips : Reduziert bei GPUs die Umgebungstemperatur um die optischen Module herum.
  • Hybridansatz : Flüssigkeitskühlung für GPUs, Luftkühlung für Netzwerk-Switches und optische Module

Formfaktorwahl: In GPU-Clustern mit extrem hoher Dichte ist die überlegene Wärmeleistung von OSFP (halb so hohe Leistungsdichte wie QSFP-DD) entscheidend. OSFP-Module arbeiten 10–15 °C kühler und sind daher in heißen Umgebungen weniger anfällig für thermische Drosselung oder vorzeitigen Ausfall.

Netzwerküberwachung und -optimierung

Leistungstelemetrie

Eine umfassende Überwachung ist unerlässlich für die Aufrechterhaltung der Netzwerkleistung von GPU-Clustern:

Telemetrie des optischen Moduls:

  • Temperatur : Temperaturüberwachung pro Modul, Warnung bei >65 °C
  • Optische Leistung : Überwachung der Sende-/Empfangsleistung aller Lanes, Erkennung von Leistungsverschlechterungstendenzen
  • Fehlerraten : BER vor FEC, BER nach FEC, FEC-korrigierte Fehler
  • Spannung/Strom : Ein Anstieg des Laser-Biasstroms deutet auf Alterung hin.

Netzwerkbezogene Metriken:

  • All-Reduce Latency : Zeit für kollektive Operationen messen, Zielwert <1 ms für 1024 GPUs
  • Bandbreitennutzung : Überwachen Sie die Auslastung pro Verbindung und identifizieren Sie Engpässe
  • Paketverlust : Sollte bei RDMA-Datenverkehr (verlustfreies Ethernet) null sein.
  • Warteschlangenlängen : Überwachung der Switch-Pufferauslastung, Erkennung von Überlastung

Korrelationsanalyse: Setzen Sie Netzwerkmetriken in Beziehung zur Trainingsleistung. Identifizieren Sie Netzwerkprobleme (Latenzspitzen, Paketverluste, optische Leistungsverschlechterung), die den Trainingsdurchsatz beeinträchtigen. Dies ermöglicht gezielte Optimierung und proaktive Wartung.

Verkehrsplanung

Lastverteilung: Der gesamte Datenverkehr wird mithilfe von ECMP oder adaptivem Routing gleichmäßig auf alle verfügbaren Pfade verteilt. Die Auslastung jedes Pfades wird überwacht, um Ungleichgewichte aufgrund von Hash-Artefakten oder Topologieasymmetrien zu erkennen.

Stauvermeidung: Konfigurieren Sie ECN-Schwellenwerte (Explicit Congestion Notification), um Pakete zu markieren, bevor die Puffer voll sind. Verwenden Sie DCQCN (Data Center Quantized Congestion Notification) für RoCE, um die Sender zu drosseln, bevor Paketverluste auftreten.

QoS-Richtlinien: RDMA-Datenverkehr (DSCP EF) hat Vorrang vor Management-Datenverkehr. Trainingsdatenverkehr muss stets Vorrang vor Überwachungs-, Protokollierungs- und Prüfpunktdatenverkehr haben.

Fallstudie: Trainingscluster mit 10.000 GPUs

Cluster-Spezifikationen

Rechenleistung: 10.000 NVIDIA H100 GPUs (1.250 Server × 8 GPUs)

Modell: Sprachmodell mit 1 Billion Parametern

Schulungsstrategie: Datenparallelität mit Pipeline-Parallelität

Ziel: Die Ausbildung in 30 Tagen abschließen

Netzwerkdesign

Architektur: Schienenoptimierte Topologie mit 8 unabhängigen Geweben

Einsatz des optischen Moduls:

  • Server-Netzwerkkarten : 1.250 Server × 8 × 800G OSFP = 10.000 × 800G OSFP-Module
  • Leaf-Switches : 160 Switches (jeder bedient 8 Server mit 64 × 800G-Ports)
  • Rückgratweichen : 64 Weichen pro Schiene × 8 Schienen = 512 Rückgratweichen
  • Gesamtzahl der optischen Module : ~50.000 × 800G OSFP-Module
  • Gesamtbandbreite : 40 Pbps (Petabit pro Sekunde) Bisektionsbandbreite

Modulauswahl:

  • Typ : 800G OSFP-DR8 (500 m Reichweite, ausreichend für den Einsatz in einem einzelnen Gebäude)
  • Begründung : OSFP wurde aufgrund seiner thermischen Leistung in Umgebungen mit hoher Dichte ausgewählt.
  • Leistung : 18 W pro Modul × 50.000 = 900 kW Netzwerkleistung (nur optische Module)
  • Kosten : 50.000 × 1.200 $ = 60 Mio. $ für optische Module (3-jährige Abschreibung: 20 Mio. $/Jahr)

Leistungsergebnisse

Trainingsdurchsatz: Erreichte eine Skalierungseffizienz von 95 % (gegenüber dem theoretischen Maximum) auf 10.000 GPUs.

Netzwerklatenz: Gesamtlatenz 2,8 ms für das 1T-Parametermodell (innerhalb des Zielbereichs)

Zuverlässigkeit: 99,97 % Netzwerkverfügbarkeit während der 30-tägigen Trainingsphase (2 Ausfälle optischer Module, Austausch innerhalb von 1 Stunde)

Auslastung: Durchschnittliche Netzwerkauslastung 65 % während des Trainings, Spitzenwert 85 % während der Gradientensynchronisation

Zukunftstrends: Integrierte Optiken für GPU-Cluster

CPO-Technologieübersicht

Co-Packaged Optics (CPO) integriert optische Module direkt in die Switch-ASICs und macht so steckbare Module überflüssig:

Vorteile von GPU-Clustern:

  • Latenzreduzierung : 50-100 ns gegenüber 200-500 ns bei steckbaren Modulen (eliminiert elektrische SerDes)
  • Energieeffizienz : 50 % geringerer Stromverbrauch (5–10 W gegenüber 15–20 W beim 800G)
  • Bandbreitendichte : 10-mal höhere Bandbreite pro Höheneinheit
  • Zuverlässigkeit : Weniger Steckverbinder und Schnittstellen reduzieren die Fehlerquellen.

Zeitrahmen: CPO für GPU-Cluster wird voraussichtlich 2026-2028 erreicht. Erste Implementierungen werden wahrscheinlich in Hyperscale-KI-Trainingseinrichtungen erfolgen, wo die Vorteile die höheren Anfangskosten und die geringere Flexibilität rechtfertigen.

Abschluss

Optische Hochgeschwindigkeitsmodule sind das Herzstück moderner GPU-Trainingscluster und ermöglichen den massiven Datenaustausch, der für verteiltes KI-Training erforderlich ist. Von 400G bis 800G und darüber hinaus bieten diese Module die Bandbreite, geringe Latenz und Zuverlässigkeit, die es Tausenden von GPUs ermöglichen, zusammenzuarbeiten und die KI-Modelle zu trainieren, die Industrie und Gesellschaft transformieren.

Die Gestaltung von GPU-Clusternetzwerken – von schienenoptimierten Topologien bis hin zu RDMA-fähigen Strukturen – wird grundlegend durch die Leistungsfähigkeit und die Grenzen optischer Module bestimmt. Die Auswahl der richtigen Module (Geschwindigkeit, Formfaktor, Latenzeigenschaften), deren Einsatz in optimalen Architekturen und deren Wartung durch umfassendes Monitoring sind entscheidende Erfolgsfaktoren für KI-Infrastrukturen.

Da KI-Modelle immer größer und komplexer werden, gewinnt die Leistungsfähigkeit optischer Verbindungen zunehmend an Bedeutung. Die optischen Module, die GPUs in Trainingsclustern verbinden, sind keine Massenware – sie sind präzisionsgefertigte Komponenten, die die KI-Revolution ermöglichen. Ihre Rolle für das groß angelegte KI-Training ist von unschätzbarem Wert, und kontinuierliche Innovationen in der optischen Modultechnologie sind unerlässlich, um die nächste Generation von KI-Durchbrüchen zu unterstützen.

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