es.wedoany.com Noticia: El 2 de junio, la empresa sueca Sivers Semiconductors anunció una alianza estratégica con GlobalFoundries (GF) de EE. UU., mediante la cual integrará su tecnología de matrices láser en la plataforma de fotónica de silicio de GF y en su solución de motor óptico SCALE, dirigida al mercado de interconexiones ópticas de alta velocidad, óptica coempaquetada y módulos ópticos enchufables para centros de datos de IA, ofreciendo soluciones de conectividad de nueva generación.
El enfoque de esta colaboración se centra en los enlaces de interconexión óptica dentro de los centros de datos de IA. Las matrices láser de Sivers se incorporarán al diseño de referencia de la plataforma de fotónica de silicio de GF y formarán parte de la solución de motor óptico SCALE de GF, destinada a subsistemas fotónicos y arquitecturas de motores ópticos de próxima generación. La solución SCALE de GF, cuyo nombre completo es Silicon Photonics Co-packaged Advanced Light Engine, está orientada a aplicaciones de óptica coempaquetada, combinando dispositivos fotónicos integrados, multiplexación por división de longitud de onda gruesa (CWDM), multiplexación por división de longitud de onda densa (DWDM) y capacidades de empaquetado avanzado para mejorar la densidad de ancho de banda y la escalabilidad del sistema. Para los centros de datos de IA, el flujo de datos entre servidores, aceleradores, chips de conmutación y sistemas de almacenamiento está aumentando rápidamente, y las interconexiones tradicionales de cobre enfrentan mayores presiones en términos de distancia, consumo de energía, integridad de la señal y disipación de calor del sistema. El valor de la fotónica de silicio y las soluciones de motores ópticos radica en utilizar señales ópticas para asumir más tareas de transmisión de datos a alta velocidad, mejorando aún más la eficiencia de las conexiones dentro de los racks, entre racks y entre nodos de conmutación. Sivers tiene una amplia experiencia en la formación de haces láser de alta precisión y radiofrecuencia, mientras que GF posee capacidades de fabricación de fotónica de silicio, empaquetado avanzado y fabricación global de obleas. La combinación de las matrices láser con la plataforma de fotónica de silicio de ambas empresas indica que el hardware subyacente de las redes de centros de datos de IA está pasando de simplemente mejorar el rendimiento de los chips de conmutación a una colaboración más amplia que abarca fuentes láser, módulos ópticos, empaquetado y arquitecturas de interconexión a nivel de sistema.
Esta colaboración cubre la óptica coempaquetada, la óptica lineal enchufable y otras soluciones de interconexión emergentes para centros de datos, y apunta al mercado de módulos ópticos enchufables, cuyo valor se estima en aproximadamente 25 mil millones de dólares para 2030.
La expansión de los clústeres de computación de IA está transformando la estructura de las redes de centros de datos. En el pasado, el tráfico de los centros de datos se centraba más en el acceso externo, los servicios en la nube y los clústeres de servidores tradicionales, pero el entrenamiento y la inferencia de modelos grandes han generado una proporción mucho mayor de tráfico este-oeste. Una gran cantidad de GPU, XPU y equipos de conmutación necesitan completar la sincronización de parámetros, la distribución de datos y la programación de tareas en un tiempo extremadamente corto. Si la capa de red presenta un ancho de banda insuficiente o fluctuaciones de latencia, los aceleradores costosos se verán obligados a esperar la comunicación, lo que reducirá la utilización general de la potencia de cómputo. Por lo tanto, la tecnología de fotónica de silicio se ha convertido en un eslabón clave en la infraestructura de IA, ya que permite integrar más estrechamente la capacidad de comunicación óptica en chips, empaquetados y sistemas de conmutación, reduciendo las pérdidas de transmisión y la presión de consumo de energía de las interconexiones eléctricas tradicionales. La óptica coempaquetada acerca aún más el motor óptico al chip de conmutación o al chip de computación, de modo que las conexiones de alto ancho de banda ya no dependen completamente de la transmisión de señales eléctricas de larga distancia a nivel de placa. A medida que las redes de 800G, 1.6T y velocidades aún más altas entren en el ciclo de implementación de los centros de datos, la cantidad de módulos ópticos, la complejidad del cableado, el consumo de energía y la disipación de calor afectarán la eficiencia de expansión de toda la sala de servidores. La colaboración entre Sivers y GF demuestra que la competencia en los centros de datos de IA ha entrado en una nueva etapa de avance conjunto de "chips de computación + chips de conmutación + fotónica de silicio + empaquetado avanzado". Quien logre un equilibrio entre la densidad de ancho de banda, el control del consumo de energía y la estabilidad de la producción en masa tendrá más oportunidades de ingresar a la cadena de suministro central de los grandes proveedores de nube y operadores de infraestructura de IA.
Esta colaboración también continúa la trayectoria reciente de GF de fortalecer sus capacidades en fotónica de silicio. GF ya había lanzado previamente su solución de óptica coempaquetada SCALE y, a través de la tecnología de fotónica de silicio, ofrece una plataforma de fabricación para satisfacer las necesidades de interconexión de alto ancho de banda y bajo consumo en centros de datos de IA. Con la incorporación de las matrices láser de Sivers, los diseños de referencia y las soluciones de motores ópticos relacionados podrán contar con un soporte de fuente láser más completo. Las variables futuras se centran en la validación de los diseños de referencia, el ritmo de adopción por parte de los clientes, la velocidad de comercialización de la óptica coempaquetada, el costo de la cadena de suministro de módulos ópticos y el grado de aceptación de la fotónica de silicio en diferentes arquitecturas de centros de datos. Si las soluciones relacionadas entran en una implementación a gran escala, las interconexiones ópticas pasarán de ser componentes auxiliares de las redes de centros de datos a convertirse en la base de hardware central para la expansión de la infraestructura de IA.
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