Ayar Labs와 NVIDIA는 미래의 NVIDIA 제품을 위한 고대역폭, 저지연, 초저전력 광학 기반 상호 연결을 통해 확장 가능한 아키텍처를 개발하기 위해 협력하고 있습니다. Ayar Labs의 기술 통합에 중점을 둔 두 회사는 AI/ML 애플리케이션 및 데이터 볼륨의 성장을 지원하기 위해 광학 I/O 기술의 개발 및 채택을 가속화하기를 희망합니다.
Ayar Labs와 NVIDIA는 미래의 NVIDIA 제품을 위한 고대역폭, 저지연, 초저전력 광학 기반 상호 연결을 통해 확장 가능한 아키텍처를 개발하기 위해 협력하고 있습니다. Ayar Labs의 기술 통합에 중점을 둔 두 회사는 AI/ML 애플리케이션 및 데이터 볼륨의 성장을 지원하기 위해 광학 I/O 기술의 개발 및 채택을 가속화하기를 희망합니다.
광학 I/O로 성능 및 전력 요구 사항 충족
광학 I/O는 컴퓨팅, 메모리 및 네트워킹 ASIC가 기존 전기 I/O 솔루션보다 더 먼 거리에서 더 적은 전력으로 통신할 수 있도록 함으로써 시스템 설계의 성능 및 전력 궤적을 변경할 수 있는 위치에 있습니다. 광학 I/O 기술은 새로운 이기종 컴퓨팅 시스템, 분리/풀링된 설계 및 통합 메모리 아키텍처를 지원하여 미래의 데이터 센터 혁신을 주도할 것입니다.
Ayar Labs CEO Charles Wuischpard는 현재의 구리 기반 컴퓨팅 간 상호 연결이 미래를 위한 확장 시스템을 구축하는 데 필요한 최첨단 AI/ML 교육 아키텍처를 제한한다고 생각합니다. Wuischpard에 따르면 Ayar Labs와 NVIDIA와의 협력은 복잡한 문제를 해결하기 위한 AI 기능의 다음 도약을 위해 광학 I/O를 기반으로 하는 차세대 솔루션을 개발하기 위한 기반을 제공할 것입니다.
광학 인터커넥트로 AI를 위한 'Next Million-X' 속도 향상 제공
NVIDIA의 데이터 센터 제품을 위한 최고 플랫폼 설계자인 Rob Ober는 NVIDIA 가속 컴퓨팅이 "지난 XNUMX년 동안 AI에서 백만 배의 속도 향상"을 제공했다고 언급했습니다. 차세대 밀리언-X는 미래의 AI/ML 워크로드에 대한 대역폭, 전력 및 확장 요구 사항을 제공하기 위해 광학 I/O와 같은 고급 기술이 필요할 것이라고 그는 생각합니다.
AI 모델 크기가 계속해서 증가함에 따라 2023년까지 NVIDIA는 모델이 100조 개 이상의 연결(600년보다 2021배 증가)을 통해 기존 플랫폼의 기술 역량을 초과할 것이라고 믿습니다. 기존의 전기 기반 상호 연결은 대역폭 한계에 도달하여 애플리케이션 성능 저하, 대기 시간 증가 및 전력 소비 증가를 초래합니다. Ayar Labs와 NVIDIA 간의 협업은 광학 I/O 기반 아키텍처를 통해 차세대 AI의 규모, 성능 및 전력 수요를 해결하기 위한 새로운 상호 연결 솔루션 및 시스템 아키텍처에 중점을 둘 것입니다.
방문하십시오 아야르 연구소 드리겠습니다.
StorageReview에 참여
뉴스레터 | 유튜브 | 팟캐스트 iTunes/스포티 파이 | 인스타그램 | 트위터 | 페이스북 | 틱톡 서비스 | RSS 피드
