Fabric.AI и Kopin смоделировали оптический интерконнект: плюс 60% утилизации GPU

Две компании, Fabric.AI и Kopin, 19 октября опубликовали белую книгу «The Data Center in a SerDes-Free World». Их тезис: медные линии упёрлись в физику, и дальше масштабировать ИИ-кластеры можно только оптикой. Вместо гонки за скоростью отдельных линий они предлагают тысячи параллельных оптических каналов на MicroLED: 2,025 физических каналов по два гигабита в секунду на кристалле около квадратного миллиметра. Из них 1,600 несут 3.2 Тбит/с полезной нагрузки, 425 оставлены про запас и под служебные функции.

По модели компаний, для системы на 10,000 GPU такая архитектура поднимает утилизацию обучения с типичных 35-45% для плотных моделей примерно до 50-60%, то есть даёт в 1.3-1.6 раза больше полезной пропускной способности на GPU. Тот же прогон обучения заканчивается на 23-38% быстрее. Запасные каналы при этом не простаивают: они исправляют ошибки, держат в синхроне до 1,000 GPU в ряду и следят за здоровьем системы, а выделенная оптическая сеть барьерной синхронизации синхронизирует ряд из 1,000 GPU заметно быстрее микросекунды.

Энергия - второй аргумент: около одного пикоджоуля на бит против четырёх-шести у меди с SerDes, то есть из энергозатрат интерконнекта убирается 75-83%. Дальность в десятки метров позволяет вынести коммутаторы из стоек в центр ряда, а один синхронный домен вырастает с 72 GPU примерно до 576-1,152. Компании уже начали тесты передающего линка, публичную демонстрацию технологии намечают на январь 2027 года, а серийный кремний первого поколения - на 2028 год.

Важная оговорка: все цифры выше - результаты моделирования из белой книги, а не замеры серийного железа. Это прямо сказано в самом пресс-релизе. Технология существует пока в виде начавшихся тестов линка, и ей ещё предстоит доказать микронную точность оптического выравнивания в полевых условиях.