Hoy quiero escribir sobre la Comunicación Óptica, inspirada en la conversación entre @woodycryptow y @xingpt. ¿Qué es la comunicación óptica? Se inspira en su diálogo con la @woodycryptow y la @xingpt tradicionales. Esta es la primera vez que estudias esta pista, bienvenido a corregirla. 1️⃣ ¿Qué es la comunicación óptica? ¿En qué se diferencia de la comunicación tradicional? La comunicación óptica generalmente se basa en fibras ópticas para transmitir datos, lo cual es rápido y tiene pocas pérdidas. Desde redes multinacionales hasta centros de datos, las comunicaciones ópticas son la columna vertebral de las telecomunicaciones modernas e Internet, lo que nos ayuda a lograr una transmisión de datos rápida y estable. En el pasado, utilizábamos la transmisión por cable de cobre (interconexión eléctrica), que es una de las fuerzas impulsoras detrás del aumento de los precios del cobre este año. 2️⃣ ¿Por qué la comunicación óptica se elevó y la luz avanzó y el cobre retrocedió? El crecimiento explosivo de la potencia informática de la IA (especialmente el entrenamiento de modelos grandes) ha presentado requisitos sin precedentes para el ancho de banda de transmisión de datos dentro y entre los centros de datos. La transmisión tradicional por cable de cobre ya no puede cumplir con los requisitos de velocidad, consumo de energía y distancia; Por lo tanto, el centro de potencia de computación de IA ha cambiado rápidamente de "transmisión de señales eléctricas" a "transmisión de señales ópticas", que es el llamado "retroceso de luz y cobre". 3️⃣ Tres etapas clave impulsadas por IA de "entrada de luz y regreso de cobre" Transmisión de información dentro de los centros de datos - Transmisión de información entre centros de datos - Interconexión óptica a nivel de chip (la próxima generación de dirección revolucionaria) 🌟 Hablemos primero de la transmisión de información en el centro de datos: Comunicación interna entre servidores → GPU → conmutadores Cada clúster de entrenamiento de IA contiene miles de tarjetas GPU (H100/B200) y se requiere comunicación de alta velocidad y baja latencia entre GPU. Eg. Un clúster NVIDIA Hopper puede contener 10,000 GPU H100 que necesitan intercambiar cientos de terabytes de datos por segundo. Si el retraso de la comunicación o el ancho de banda son insuficientes, la eficiencia del entrenamiento disminuirá entre un 30 y un 50%. Dirección de tecnología convencional: Transceptor óptico 400G → 800G → 1.6T Óptica coempaquetada (CPO) Óptica de accionamiento lineal (LPO, sin DSP) Empresas beneficiarias: Estados Unidos: Broadcom ($AVGO), Coherent ($COHR), Marvell ($MRVL) China: Zhongji Innolight, Xinyisheng, Tianfu Communications, Guangxun Technology 4️⃣ ¿Dónde ha progresado ahora? Red de IA totalmente óptica NVIDIA Spectrum-X Lanzamiento de GTC 2024, basado en la arquitectura totalmente óptica InfiniBand / Ethernet de 400 G. Objetivo: Admitir el entrenamiento sincrónico de decenas de miles de GPU, reducir la latencia en un 30 % y aumentar la eficiencia energética en un 40 %. Fuente: Lanzamiento de red óptica NVIDIA GTC 2025 Broadcom presenta una solución de interconexión óptica de 1,6 Tbps Impulse la transición de 800 G a 1,6 T en el centro de datos para interconexiones de IA. Fuente: – Broadcom avanza en la tecnología de interconexión de centros de datos de IA Producción en masa de Marvell LPO (transceptor óptico lineal) La eliminación de los costosos chips DSP reduce el consumo de energía en un 30%, lo que ha sido adoptado por múltiples clústeres de IA. Fuente: Comunicado de prensa oficial de Marvell 2025. Zhongji Innolight / Comunicaciones Tianfu Los módulos ópticos de 800G se han suministrado en grandes cantidades a los fabricantes de la nube de América del Norte (Microsoft, Amazon, Google). Se espera que haga la transición a una nueva línea de productos de 1,6 toneladas en 2025-2026. Fotónica de silicio Intel, Ayar Labs, etc. están promoviendo "E/S ópticas de chip a chip", En el futuro, las GPU / CPU estarán directamente interconectadas por la luz, lo que reducirá la latencia en un 90%.

$COHR y $MRVL analogías