# За пределами стойки: как объединенная оптика (CPO) и хранилище нового поколения решают проблему перемещения данных ИИ
На выставке CIOE 2026 в Шэньчжэне между архитекторами центров обработки данных произошел интересный сдвиг в разговорах. Пять лет назад дискуссии были сосредоточены наКоличество терафлопс графического процессора и количество ядер процессора. Сегодня? ОдержимостьПБ/с (петабайт в секунду)ибюджеты наносекундной задержки.
Почему? Потому что в эпоху моделей искусственного интеллекта с триллионами параметров и выводов в реальном времени,узкое место переместилось с вычислений на перемещение данных. Современный графический процессор H200 может обрабатывать 4,8 PFLOPS, но ему не хватает данных. Обучение модели класса GPT-4 требует перетасовки45 петабайт обучающих данныхна тысячах графических процессоров, в миллиарды раз.
В этой статье рассматриваются две конвергентные технологии, представленные на CIOE 2026, которые меняют определение инфраструктуры искусственного интеллекта: 1.Компакованная оптика (CPO) и почтикорпусная оптика (NPO)– устранение узких мест в электроснабжении 2.Корпоративное хранилище нового поколения– SSD-накопители и системы памяти, созданные для ненасытного аппетита ИИ.
Традиционные оптические модули подключаются к переключателям через электрические дорожки на печатной плате. Когда скорость передачи данных превышает 1,6 Тбит/с, эти следы становятся непреодолимыми барьерами:
-Потеря сигнала: 30–40 дБ/м при PAM4 112 Гбит/с (56 ГГц) –Потребляемая мощность: Ретаймеры и DSP потребляют 15-20 Вт на модуль -Задержка: Электрический SerDes добавляет 100-200 нс туда и обратно -Плотность: Лицевая панель QSFP-DD ограничивает ~51 Тбит/с на ASIC коммутатора.
ВходитьКомбинированная оптика: интеграция оптических двигателейвнутри той же упаковкив качестве переключающего кремния.
Прогуливаясь по выставке, CPO перешел от докладов конференции кдоставка кремния:
#### 1.6.4Т НПО «Оптические двигатели»(华工正源/Хуагун Чжунюань) -Конфигурация: 8 линий 800G с использованием лазеров DWDM на квантовых точках -Энергоэффективность: 3,5 пДж/бит (по сравнению с 8 пДж/бит для сменных модулей) -Форм-фактор: Интегрирован в подложку корпуса переключателя -Статус: Отправка выборки в гиперскейлеры уровня 1 в четвертом квартале 2026 г.
#### 2.Платформы кремниевой фотоники(GlobalFoundries) Их45-нм КМОП-совместимый SiPhпроцесс позволяет: -Монолитная интеграциялазеров, модуляторов и фотодетекторов -Тестирование в масштабе пластиныснижение затрат на сборку на 60% -Многоволновые источникидля приложений DWDM
#### 3.Аппаратный прорыв Light联芯科Китайский стартап представилСистема программируемой литографии без маски ZW1000для кремниевой фотоники: -Быстрое прототипирование: Недели вместо месяцев для новых дизайнов -Мелкосерийное производство: Экономичен для <10 тыс. единиц в год -Гибкость: Реконфигурируемые волноводы для индивидуальных приложений.
Это решает самую большую проблему CPO:циклы итерации проектирования. Стоимость традиционных фотомасок (более 200 тысяч долларов) сделала эксперименты непомерно дорогими.
Не все приложения требуют сложности CPO. Вот когда каждая технология имеет смысл:
| Архитектура | Лучшее для | Пропускная способность | Мощность | Стоимость | Наличие | |--------------|----------|-----------|-------|------|--------------| |Сменный (QSFP-DD)| Сети позвоночника | 800Г-1,6Т | 15-20 Вт | $ | Сейчас | |LPO (линейный сменный)| Стойка к стойке <100 м | 800Г | 8-12 Вт | $$ | Сейчас | |НПО (околопакет)| Учебные кластеры по искусственному интеллекту | 3,2-6,4Т | 5-8 Вт | $$$ | 2027 | |CPO (совместный пакет)| Переключатели тканей | 12,8Т+ | 3-5 Вт | $$$$ | 2028 |
Ключевая информация от CIOE: Для развертываний в 2026–2027 гг.гибридные архитектуры доминируют: - CPO для магистральных коммутаторов (51,2 Тбит/с+ на ASIC) - Подключаемый порт 800G для конечных коммутаторов - LPO для межсоединений вычислительной матрицы с графическим процессором
Для инженеров, оценивающих решения CPO, понимание архитектуры имеет решающее значение:
#### Традиционный путь подключаемого модуля: ``` GPU → PCIe → NIC ASIC → трассы печатной платы (30 см) → Retimer → Модуль DSP → Лазер → Оптоволокно → Фотодиод → DSP → Retimer → Трассы печатной платы → Переключатель ASIC ```Общая задержка: ~800нсВласть: ~35 Вт для двунаправленной передачи данных 800G
#### Путь CPO: ``` Переключатель ASIC → Встроенный волновод (3 мм) → Модулятор → Оптоволокно → Фотодиод → Волновод → Переключатель ASIC ```Общая задержка: ~200 нсВласть: ~8 Вт для двунаправленной передачи данных 800G
Снижение задержки имеет решающее значение длясинхронное параллельное обучение(например, ZeRO-3, FSDP), где примитивы коллективной коммуникации (все сокращают, все собирают) доминируют во времени выполнения.
Несмотря на убедительные технические преимущества, CPO сталкивается с препятствиями:
1.Незрелость цепочки поставок: Только 3-4 квалифицированных поставщика по всему миру 2.Редизайн коммутатора ASIC: Требуется совместная разработка с Broadcom/Nvidia/Marvell 3.Управление температурным режимом: 400 Вт + ASIC-переключатели + оптические двигатели = комплексное охлаждение 4.Экономика ремонта: Неработающий оптический механизм = отказ от всего модуля переключателя (более 50 тысяч долларов США)
Отраслевой консенсус в CIOE: CPO захватит15-20% рынка коммутаторов в 2028 году, сконцентрированные в гипермасштабных кластерах ИИ. Подключаемые модули остаются доминирующими на предприятиях и в телекоммуникационных компаниях.
В то время как все зациклены на графических процессорах, экспонаты корпоративных систем хранения данных CIOE рассказали не менее важную историю:Конвейер данных ИИ работает так же быстро, как и его самый медленный компонент.
Для обучения модели с 1 триллионом параметров на 10 ТБ данных требуется:Загрузка набора данных: 10 ТБ чтения из хранилища → Память графического процессора -Контрольно-пропускной пункт: веса моделей объемом 2 ТБ записываются каждую эпоху (10–100 раз за тренировочный прогон) –Операции перемешивания: Шаблоны произвольного доступа по всему набору данных –Синхронизация градиента: Распределенная запись во время обратного распространения ошибки.
Традиционные жесткие диски SAS?Смехотворно неадекватный. Даже твердотельные накопители SATA испытывают трудности. Вот гдеТвердотельные накопители NVMe PCIe 5.0иПостоянная память DDR5войдите в картинку.
#### 1.Корпоративные твердотельные накопители PCIe 5.0: включена выставка New Baseline Topstar.Микрон серии 7500иКингстон DC1500Mдиски, демонстрирующие: -Последовательное чтение: 14 000 МБ/с (против 3 500 МБ/с для PCIe 3.0) -Случайное чтение IOPS: 2,5M (важно для распределенной загрузки обучающих данных) -Выносливость: 3 DWPD (записей на диск в день) в течение 5 лет = общее количество операций записи 82 ПБ на диск емкостью 15 ТБ.
Реальное влияние: JBOF NVMe с 16 дисками может задействовать два канала 100GbE для потоковой передачи наборов данных, устраняя хранилище как узкое место при обучении.
#### 2.Серверная память DDR5-5600: Рабочие нагрузки ИИ Beyond Performance требуют какемкость(512 ГБ–2 ТБ на сервер) ипропускная способность(>400 ГБ/с на сокет). DDR5-5600 обеспечивает:Пропускная способность: 44,8 ГБ/с на каждый модуль DIMM (против 32 ГБ/с для DDR4-3200) -Емкость: Модули RDIMM емкостью 128 ГБ становятся стандартными -Энергоэффективность: 1,1 В против 1,2 В для DDR4 (снижение на 10 %)
В CIOE мы увиделиМодули RDIMM DDR5-5600 Samsung емкостью 512 ГБ– включение 2 ТБ на сокет (16 модулей DIMM) для серверов вывода LLM. Это позволяет целым моделям с параметрами 70B оставатьсярезидент в DRAM, устраняя накладные расходы на замену моделей.
#### 3.Расширение памяти CXL: Game Changer Compute Express Link (CXL) 2.0 позволяетобъединение памяти в пулмежду серверами: -Общий пул памяти: Несколько процессоров получают доступ к общей DRAM/постоянной памяти -Задержка: <200 нс для удаленного доступа к памяти (по сравнению с миллисекундами для NVMe) –Вариант использования: Кластеры вывода LLM совместно используют KV-кэш между узлами.
Хотя расширение памяти CXL все еще находится на стадии разработки (ограниченное производство в 2026 году), оно можетсократить затраты на кластер вывода на 30 %за счет исключения избыточного выделения памяти для каждого узла.
По результатам обсуждений CIOE с архитекторами центров обработки данных, оптимальный стек систем хранения данных с использованием ИИ выглядит следующим образом:
####Уровень 1: GPU HBM (память с высокой пропускной способностью)-Емкость: 80–192 ГБ на графический процессор (H200/B200) -Пропускная способность: 4-5 ТБ/с -Цель: Пакеты активных тренировок, модели веса во время прохода вперед/назад.
####Уровень 2: DRAM хоста (DDR5)-Емкость: 1-2 ТБ на сервер -Пропускная способность: 400–800 ГБ/с на сокет -Цель: предварительная выборка набора данных, накопление градиента, KV-кэш вывода.
####Уровень 3: SSD-накопитель NVMe-Емкость: 60–240 ТБ на сервер (4–16 дисков по 15 ТБ) –Пропускная способность: 50–200 ГБ/с (RAID 0 между дисками) –Цель: Хранение полного набора данных, контрольные точки, долгосрочное управление версиями модели.
Критическое соотношение: Стремитесь кDRAM хоста: NVMe = 1:50(например, 2 ТБ DRAM, 100 ТБ NVMe). Это гарантирует, что предварительная выборка набора данных никогда не останавливает обучение графического процессора.
Рассмотрим учебный кластер искусственного интеллекта на 1000 графических процессоров:Стоимость графического процессора: 30 миллионов долларов США (1000 × 30 тысяч долларов США за полугодие 100) -Годовая мощность: 5 миллионов долларов США (150 долларов США/графический процессор × 1000 × 8760 часов × 0,12 долларов США/кВтч) -Альтернативные стоимость: 5000 долларов США в час за простаивающий кластер (43 миллиона долларов США в год при 100% загрузке).
Теперь представьте, что узкие места хранилища снижают эффективность использования графического процессора до85%(15% простоя в ожидании данных): -Потерянное время графического процессора: $6,45 млн/год -Стоимость устранения узкого места: 500 тысяч долларов США (сеть NVMe премиум-класса + DDR5 + 100GbE)
рентабельность инвестиций: 1200% в первый год. Вот почему гиперскейлеры без колебаний развертывают твердотельные накопители PCIe 5.0 стоимостью 2000 долларов.
Являясь одновременно участником CIOE 2026 и отраслевым поставщиком,Топстар Технологияуникальные возможности клиентов для успеха инфраструктуры искусственного интеллекта:
####Оптическое соединение- Модули 800G/1,6T QSFP-DD/OSFP - Решения 400G/200G для гибридных архитектур - Кабели AOC/DAC для подключения в масштабе стойки - Оптоволоконные жгуты MPO/MTP
####Корпоративное хранилище-твердотельные накопители: Micron, Kingston, Samsung Enterprise NVMe (PCIe 4.0/5.0) —Серверная память: Модули DDR5-4800/5600 RDIMM и LRDIMM -Память графического процессора: HBM2e/HBM3 для ускорителей искусственного интеллекта (производство OEM)
####Компоненты AI-сервера- Графические процессоры NVIDIA H100/H200/B100 (авторизованный дистрибьютор) - Сетевые адаптеры Mellanox ConnectX-7 (400GbE для RDMA) - Коммутаторы Broadcom и SmartNIC
#### 1.Простота использования одного поставщикаПерестаньте управлять 10 разными поставщиками. Мы поставляем комплексные решения для стоек AI: - Оптимизация спецификации материалов (BOM) - Предварительная проверка совместимости - Объединенная доставка и поддержка
#### 2.Гибкие возможности поиска-Компоненты OEM-классадля гипермасштабных развертываний —Оригинальный брендмодули (совместимые с Cisco/Arista/Mellanox) -Решения «белого ящика»для экономически чувствительных проектов
#### 3.Техническое сотрудничествоНаши инженеры сотрудничают в: -Проектирование топологии сети(Клос, Толстянка, Стрекоза) -Определение размера уровня хранилищана основе профилирования рабочей нагрузки –Бюджет мощности и охлаждениядля развертываний на уровне стойки
#### 4.Быстрые сроки развертыванияВ отрасли, где сроки выполнения заказов составляют 16–24 недели, мы поддерживаем: -Инвентаризация стратегических компонентов(акции на сумму более 5 миллионов долларов) -Доставка 4-8 недельдля стандартных конфигураций -Ускоренные вариантыдля срочного развертывания
Недавний клиентский проект иллюстрирует наши комплексные возможности:
Требования:- 500 графических процессоров NVIDIA H100 - 100 ТБ хранилища данных на узел - Задержка в сети <10 мкс для операций полного сокращения
Решение Топстар:-сеть: - 500 сетевых адаптеров Mellanox ConnectX-7 400GbE - 64 оптических модуля 800G QSFP-DD для магистральных коммутаторов - 1024 модуля QSFP-DD 400G для конечных коммутаторов -Хранилище: - 4000 твердотельных накопителей Kingston DC1500M емкостью 15 ТБ NVMe (8 на сервер) - RAID-контроллеры с кэш-памятью 8 ГБ на сервер -Память: - 32 000 модулей RDIMM Samsung DDR5-5600 64 ГБ (64 на сервер, 4 ТБ на узел)
График развертывания:- Недели 1–2: Завершение спецификации и закупки. - Недели 3–6: Доставка и интеграция компонентов. - Недели 7–8: Установка стойки и ввод в эксплуатацию сети. - Неделя 9: Проверка рабочей нагрузки и передача управления.
Результат: Кластер достигнутЗагрузка графического процессора 94,2%во время недельных тренировок — один из самых высоких показателей в отрасли.
Основываясь на знаниях CIOE 2026 и отраслевых дорожных картах, вот что будет:
-Оптические модули 3,2 Тлвойти в серийное производство -Выборка DDR6начинается (7200 МТ/с, 60 ГБ/с на каждый модуль DIMM) -Твердотельные накопители PCIe 6.0обеспечить скорость последовательного чтения 28 ГБ/с -КСЛ 3.0обеспечивает объединение памяти между стойками
-ASIC-переключатели 12,8Tсо встроенным СРО -Сигнализация 400G на полосу(по сравнению с сегодняшним максимумом в 200G) -Переключение оптической схемыдля динамического распределения полосы пропускания -Первые коммерческие фотонные ускорители искусственного интеллекта(аналоговые оптические вычисления)
-Оптическая коммутация на уровне стойкизамена электрораспределения -Кремниевая фотоника становится дешевле медипри >100 Гбит/с -Постоянная память(CXL-прилагается) заменяет NVMe для теплого хранения -Квантово-запутанные безопасные ссылкидля синхронизации моделей AI между ЦОД
Модели искусственного интеллекта, попадающие в заголовки газет, — GPT-5, Gemini Ultra, Claude Opus — способны настолько же, насколькоинфраструктура под ними. На CIOE 2026 послание было недвусмысленным:эпоха искусственного интеллекта строится по одному оптическому модулю, одному SSD и одному DIMM памяти одновременно.
Для организаций, развертывающих инфраструктуру искусственного интеллекта, возникли три императива:
1.Не ждите совершенных технологий– 800G и DDR5 уже готовы к производству 2.Проектируйте для перемещения данных, а не только для вычислений– Хранилище и сеть аналогичны графическим процессорам 3.Сотрудничайте с поставщиками, которые разбираются в этом стеке– Оптика, система хранения и вычисления должны проектироваться вместе.
Топстар Технологиястоит на этом перекрестке, объединяя передовые компоненты, глубокие технические знания и гибкость цепочки поставок для обеспечения сжатых сроков развертывания. Независимо от того, создаете ли вы свой первый кластер искусственного интеллекта или масштабируете его до 100 000 графических процессоров, мы готовы стать вашим партнером по инфраструктуре.
Будущее разведки строится сегодня. Давайте построим его вместе.
---
Топстарявляется ведущим поставщиком компонентов инфраструктуры искусственного интеллекта, специализирующимся на: -Оптические модули: решения 800G/1,6T QSFP-DD, 400G OSFP, CPO/NPO -Корпоративное хранилище: Твердотельные накопители NVMe (PCIe 4.0/5.0), Enterprise SATA, форм-факторы U.2/U.3 —Серверная память: DDR5 RDIMM/LRDIMM, HBM для ускорителей искусственного интеллекта -Графический процессор и сеть: Графические процессоры NVIDIA AI, Mellanox SmartNIC, коммутаторы Broadcom.
Обладая более чем 15-летним опытом обслуживания гипермасштабных центров обработки данных, операторов связи и корпоративных клиентов, мы объединяемКачество OEM-уровнясэкономика белого ящика.
📧Инженерные запросы: dsale@topsfp.com 🌐Каталог продукции: www.opticalmodulemanufacturers.com | www.qsfp28module.com 📱Соединять: [Facebook](https://www.facebook.com/topstar.sfp/) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/13177171/)
---
Ключевые слова: Объединенная оптика, CPO, NPO, центр обработки данных AI, корпоративный твердотельный накопитель, серверная память DDR5, NVMe PCIe 5.0, кремниевая фотоника, оптическое соединение, хранилище графических процессоров, CIOE 2026, высокоскоростная сеть, инфраструктура искусственного интеллекта.
SEO-теги: #CoPackagedOptics #CPO #NPO #AIInfrastructure #EnterpriseSSD #DDR5Memory #DataCenter #CIOE2026 #SiliconPhotonics #GPUStorage #OpticalModules #NVMe
Контактное лицо: Ms. Vicky Tian
Телефон: +86 19860146913
Факс: 86-0755-82552969
Russian
