NVIDIA と Cisco は 10 月 12 日、次世代の AI ファクトリーのネットワーク負荷を担うように設計された、Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP) と呼ばれる新しいプラガブル光学モジュールの共同仕様を発表しました。 NVIDIA のプレス リリースによると、USFP は、レーンあたり 400Gb/s の電気信号をサポートする最初のモジュールとなることを目的としており、最大 12.8Tb/s の総容量を実現します。これにより、通信事業者はネットワーク層を追加したり、電力予算を大幅に増やすことなく、イーサネット AI ファブリックを拡張できると同社は述べています。
この発表は、長らくクラウド コンピューティングの地味な配管であったデータ センター ネットワーキングが、AI 構築における戦略的な戦場となったことを示す最新の兆候です。クラスターが数千から数十万の加速器に成長するにつれて、クラスターを接続する光学系が AI の経済学と物理学の両方を大規模に形成するようになりました。インフラストラクチャ ベンダーがエージェント時代に向けてどのように再配置されているかというより広範な状況について、AI ニュース セクションではその動きを追跡しています。
USFP が実際に変えること
現在の高性能のプラグ可能モジュールは、ほとんどが電気レーンあたり 200Gb/s で動作します。 USFP は、通信事業者が導入とサービスの方法を知っているプラグイン可能なフォーム ファクタを維持しながら、レーンあたり 400 Gb/s に倍増します。 NVIDIA が公開した数値によると、USFP はレーンあたり 200Gb/s のモジュールと比較して 4 倍の帯域幅とフロント パネル密度を実現し、電力効率は約 1.3 倍です。つまり、ワットあたりにより多くのデータが移動することになります。
この組み合わせにより、AI ファクトリー設計における複雑な問題に対処できます。スイッチがそのポート容量に達した場合、コンピューティングを追加する唯一の方法は、スイッチと光リンクの別の層を追加することですが、これにより、層ごとに遅延、資本コスト、消費電力が増加します。 USFP は、レーン数とレーンあたりの帯域幅の両方を 2 倍にすることで、より多くの 1.6Tb/s エンドポイントが同じスイッチング フットプリントを介して接続できるようにし、通信事業者がより多くの層で輻輳を回避する必要がある時点を延期します。
「世界最大の AI 工場の構築は、最小の接続を再考することから始まります」と NVIDIA の上級副社長である Gilad Shainer 氏は発表の中で述べています。
OSFP サイズのフットプリントに 16 レーン
最初に計画されている USFP ベースのトランシーバーは、OSFP モジュールのサイズの設置面積に 16 の全二重レーンを詰め込みます。OSFP モジュールは、AI クラスターの導入においてすでに一般的な主力フォーム ファクターであり、スイッチと SuperNIC の両方をサポートします。 NVIDIA によれば、この設計は将来的には 32 レーン以上に拡張でき、モジュールあたりの容量は今日の上限をはるかに超えることになるという。
機械的に信号密度を高めるには、新しいコネクタの考え方が必要でした。USFP は 2 段階の挿入設計を備えた 2 次元アレイ コネクタを使用し、フロント パネルの保守性を維持することで、はんだ付けされた代替品よりもプラグ可能な光学部品を優先させます。シスコの光学システムおよび光学担当上級副社長兼ゼネラルマネージャーであるビル・ガートナー氏は、「AI ビルダーは、より複雑な運用モデルに縛られることなくパフォーマンスを拡張できる相互接続アーキテクチャを必要としている」と述べ、今回の提携は「プラガブル光学機器の保守性、展開の柔軟性、運用の簡素性」を維持することを目的としていると強調した。
単なるモジュールではなく、エコシステムの再生
NVIDIA と Cisco は、USFP をオープンなマルチベンダーの取り組みとして明確に枠組みに入れています。TE Connectivity と Amphenol はすでに 2 社と協力して、この仕様に基づいたマルチソース ハードウェア エコシステムを構築しています。これが重要なのは、プラガブル光学系は標準としてのみ成功するためです。通信事業者はそれらを数万単位で購入し、単独のベンダーではその量を単独で供給 (または価格設定) することはできません。
マルチソース アプローチにより、導入を検討しているスイッチ メーカーやハイパースケーラーのリスクも軽減されます。 USFP トランシーバーが複数のサプライヤーから入手できる場合、モジュールは以前のプラガブル世代と同じ軌道をたどることができます。つまり、急速なコストの低下、広範な相互運用性、およびネットワークのエッジ層での独自の相互接続またははんだ付けされた相互接続の段階的な置き換えです。
電力が新たなボトルネックになる
電力効率に関する主張は特に注目に値します。 NVIDIA が USFP に対して表明した目標は、「AI 工場全体の電力予算に占めるネットワークのシェア」を縮小することです。これは、コンピューティング密度が増加するにつれて、データの移動にかかるエネルギー コストがコンピューティングのエネルギー コストと競合することを認識したものです。ラック間を移動するギガビットごとにワットがかかり、AI 工場規模では、これらのワットは制約されたグリッド接続と運用コストに直接変換されます。
光学に関する発表は単独で行われたわけではありません。同じ日、NVIDIA は、Vera Rubin ラック アーキテクチャ設計を Open Compute Project コミュニティに公開すると発表しました。また、SiliconANGLE と Wccftech の報道では、Cisco の光学系の作業と並行して、コンピューティング トレイの大幅な簡素化 (ケーブル、ホース、ファンの除去) について説明しました。 FourWeekMBA は、Meta が NVIDIA の Spectrum-6 イーサネット プラットフォームを採用していると報告しました。これらの動きは同時に、物理設計をオープンにし、光学系を高密度化し、イーサネットをハイパースケールの AI に最適なファブリックにするという、協調的な推進を描いています。
何を見るべきか
USFP は計画された製品に関する仕様であり、ハードウェアを出荷するものではありません。NVIDIA の文言 (「最初に計画される USFP ベースのトランシーバー」) では、スケジュールが意図的に緩いままになっています。注目すべき指標は、シスコ以外のスイッチ ベンダーによる採用、レーンあたり 200G の部品と比較したトランシーバの価格設定、およびレーンあたり 400Gb/s の電気信号が量の信頼性目標を満たしているかどうかです。
それが実現すれば、USFP は、歴代の QSFP 世代がクラウド データ センターで行ったことと同じことを AI 時代のネットワーキングでも行うことができ、業界全体の基礎となるコモディティ相互接続のリズムを確立することができます。また、NVIDIA 独自の NVLink ファブリックが主要な固定化議論となっている市場では、最大のネットワーキング ベンダーである Cisco と共同開発されたオープンで高密度のプラガブル標準は、AI ファクトリーの構築方法に関する競争力の表明でもあります。
