Turkish
WhiteFiber, coğrafi açıdan ayrı veri merkezlerini kapsayan dağıtılmış bir GPU süper kümesi mimarisi olan Project Redwood için ön araştırma ve geliştirme sonuçlarını açıkladı.Garanti 0 ile 83 km'lik koyu fiber üzerinden 2 Tbps verimlilik.9 ms dönüş gecikme.
WhiteFiber, gecikmenin fiber'ın teorik fiziksel yayılma sınırının %8'i içinde olduğunu belirtti.Yine de yayınlanan tam spektrumlu rekabetçi saha denemelerinin yaklaşık iki katı kapasitesini sağladı.Şirket, 2026'nın üçüncü çeyreğinde ticari olarak kullanıma sunulmasından önce tüm spektrumları etkinleştirmeyi planlıyor.
WhiteFiber Projesi Kızıl Ağacı
DriveNets ve WEKA ile ortak araştırma tamamlandı. DriveNets, siteler arası Ethernet AI kumaşını sunarken, WEKA NeuralMesh, çapraz kümelenmiş depolama ve bellek katmanlarını güçlendirir.WhiteFiber, tasarım için ilgili patent başvuruları yaptı..
Birden fazla siteyi tek mantıksal GPU kümesine birleştirmek
Bu mimari, iki veri merkezinin standart DCI bağlantıları üzerinden birbirine bağlı ayrı kapsüllerden farklı olarak tek bir mantıksal GPU süper kümesi olarak çalışmasını sağlar.Bu fark, yapay zeka eğitimi ve çıkarım iş yükleri için kritik bir durumdur., GPU arasındaki senkronizasyon, kolektif iletişim ve paylaşılan veri erişiminin doğrudan maksimum kümeler ölçeğini sınırladığı.
Hedef iş yükleri, kenar, telekom ve egemen yapay zeka kullanım durumlarının yanı sıra tek bir sitede güç, soğutma, zemin alanı, esneklik kuralları veya veri egemenliği yetkileri ile sınırlanan dağıtımları içerir.
DriveNets donanım kurulumunu doğruladı. Kumaş 52 mil uzaklıkta iki WhiteFiber NVIDIA H200 GPU kümesini birbirine bağlıyor.endüstrinin laboratuvar ortamlarının dışında onaylanan ilk üretim düzeyinde uzun mesafe ölçeğinde AI süper kümesiRack içi ve site çapındaki performansı karşılaştıran ölçütler, DriveNets'in beyaz kitabında ayrıntılı olarak bulunmaktadır.
DriveNets AI Kumaş Mimarlığı
DriveNets AI Fabric ile eşleştirilen redundant karanlık fiber, GPU ve depolama trafiğini tesisler arasında taşıyor.tutarlı dağıtılmış AI iletişimi için inşa edilmiş planlı Ethernet'i benimsiyor.
Site çaplı katman, DriveNets Fabric Scheduled Ethernet'i 9300F, 5300R ve 5301R anahtarlarında kullanıyor.Son-son Sanal Çıktı Kuyruklama ve derin tamponlu bağlantılar, bağlantı tıkanıklığını ortadan kaldırmak için senkronize AI trafik piklerini emerTasarım, tek tesis dağıtımlarıyla karşılaştırılabilir yüksek GPU kullanımını sürdüren kayıpsız, öngörülebilir site çaplı bağlantı sağlar.
Bu mekanizmalar, yerel çoklu kiracı izolasyonu ile birleşik bir hesaplama depolama dokusu oluştururken mesafe boyunca kolektif iletişim gecikmesini istikrarlandırır.Fiber bağlantısı bağımsız bir nakliye borusu yerine AI kumaşının entegre bir segmenti olarak çalışır, fiziksel veri merkezi sınırlarının neden olduğu performans ve operasyonel boşlukları en aza indirir.
NVIDIA Spectrum-XGS'den Farklılık
WhiteFiber'in test yatağı mimari olarak NVIDIA Spectrum-XGS'den farklıdır, ancak daha geniş bir endüstrinin ölçek çapında yapay zeka altyapısına doğru ilerlemesiyle uyumludur.
Hot Chips 2025'te, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, büyük ölçekli AI fabrikaları inşa etmek için şehirlerarası, ülke çapında ve kıtalararası veri merkezi bağlantılarına olan talebi vurguladı.Spektrum-XGS, mesafe bilinçli tıkanıklık kontrolüne dayanır, istikrarlı dağıtılmış GPU trafiği için hassas gecikme ayarlaması ve telemetri, CoreWeave'in erken kullanıcısı olarak.
WhiteFiber, NVIDIA'nın kamuya açık Spektrum-XGS verilerinden daha ayrıntılı metro ölçeği alan ölçümleri yayınladı; 83 km denemesi 111.2 Tbps ve 0.9 ms dönüş gecikme ile sonuçlandı.farklı mimariler doğrudan yan yana performans karşılaştırmasını engeller.
Endüstri çapında çoklu yerlerdeki yapay zeka eğitimi ilerlemeleri
WhiteFiber'in lansmanı, büyük bulut ve donanım satıcıları arasında paralel çoklu siteli AI altyapısı geliştirmesiyle eş zamanlı.
Oracle Cloud Infrastructure ve NVIDIA, NeMo Framework ve Megatron-Core aracılığıyla yaklaşık 1.000 km uzaklıkta bulunan tesislerde LLM eğitimi gösterdi.Hiyerarşik tümüyle azaltılmış ve segmentli veri merkezi arasındaki iletişim yoluyla% 96'dan fazla eğitim ölçeklenebilirliği elde etmekBu çalışma, metro taşımacılığı ölçütleri yerine yazılım ve sistem doğrulamalarına odaklanmaktadır.
Google, iç veri merkezi optik ağları üzerinden birden fazla TPU dilimini birleşik dağıtılmış eğitim havuzlarına birleştirmek için TPU Multislice'i inşa etti.Gemini eğitiminde coğrafi açıdan dağılmış birçok yer kullanıldı., platform iş yükü bölünmesi ve büyük ölçekli hata toleransı ile.
WhiteFiber, ultra yüksek bant genişliği, düşük gecikme metro bağlantısına öncelik vererek GPU bulut yığınlarına karşılaştırılabilir çapraz site orkestrasyonu getirmeyi amaçlamaktadır.Daha fazla mimari özellikleri ve piyasaya sürülme zaman çizelgeleri yayınlayacaktır..
Pekin Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Küresel Strateji Direktörü
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-posta: yangyd@qianxingdata.com
Site: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
İş odaklı:
İKT Ürün dağıtım/Sistem entegrasyonu ve hizmetler/altyapı çözümleri
20+ yıllık BT dağıtım deneyimiyle, güvenilir ürünler ve profesyonel hizmetler sunmak için önde gelen küresel markalarla ortaklık kuruyoruz.
Akıllı bir dünya inşa etmek için teknolojiyi kullanmak güvenilir İKT ürün hizmet sağlayıcınız!
Sandy Yang, Küresel Strateji Direktörü
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-posta: yangyd@qianxingdata.com
Site: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
İş odaklı:
İKT Ürün dağıtım/Sistem entegrasyonu ve hizmetler/altyapı çözümleri
20+ yıllık BT dağıtım deneyimiyle, güvenilir ürünler ve profesyonel hizmetler sunmak için önde gelen küresel markalarla ortaklık kuruyoruz.
Akıllı bir dünya inşa etmek için teknolojiyi kullanmak güvenilir İKT ürün hizmet sağlayıcınız!