الربط الحاسوبي البصري

المُقدّمة

في ظل التطور السريع للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يتزايد الطلب على البنية الأساسية للحوسبة الأسرع والأكثر كفاءة وقابلية للتطوير بسرعة. ومع استمرارنا في دفع حدود ما هو ممكن مع الذكاء الاصطناعي، تظهر تحديات جديدة في نقل البيانات ومعالجتها. كما ظهرت تقنية الربط البصري للحوسبة (OCI) كتقنية رائدة من المتوقع أن تحدث ثورة في الطريقة التي نبني بها أنظمة الذكاء الاصطناعي ونربطها.

التحدي: الاختناقات في المدخلات والمخرجات في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وكبر حجمها، تتزايد كمية البيانات التي يتعين نقلها بين عقد الحوسبة بشكل كبير. وتواجه شبكات الربط الكهربائية التقليدية صعوبة في تلبية هذه المطالب، مما يؤدي إلى خلق اختناقات تحد من الأداء العام لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

التحديات المعروفة أصبحت الآن أسرع بفضل الذكاء الاصطناعي

يوضح هذا الرسم البياني بوضوح كيف تأخرت شبكات الحوسبة تاريخيًا عن متطلبات النطاق الترددي المتطورة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ومع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تتسع هذه الفجوة بشكل أكبر، مما يخلق حاجة ملحة إلى حلول جديدة.

الحل: التكامل الكهروضوئي والتكامل البصري

ولمعالجة هذه التحديات، يتجه الباحثون والمهندسون إلى التكامل الضوئي الإلكتروني، وتحديدًا تكنولوجيا الربط الحاسوبي البصري (OCI). تستخدم تقنية الربط الحاسوبي البصري الضوء لنقل البيانات، وهو ما يتمتع بالعديد من المزايا الرئيسية مقارنة بالربط الكهربائي التقليدي:

• نطاق ترددي أعلى

• انخفاض استهلاك الطاقة مع انخفاض الكثافة

• الكمون المنخفض

• مسافة نقل أطول

تطبيق OCI في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

تحتوي تقنية OCI على تطبيقين رئيسيين في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: نسيج الحوسبة (مجموعة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي) وتحليل الموارد.

نسيج الحوسبة (مجموعة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي)

في مجموعات AI/ML، يمكن استخدام OCI لتوصيل الخوادم المستندة إلى وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات، إما كاتصالات من عقدة إلى عقدة أو في تكوينات النسيج المحول.

يقدم هذا التطبيق العديد من المزايا:

• إنه يوفر نطاق ترددي متزايدًا لمجموعات أكبر

• تعمل وصلات النحاس على تمديد مسافات النقل

• الكمون المنخفض

• انخفاض استهلاك الطاقة

تطبيق OCI في الحوسبة العنقودية AI/ML Fabric

يوضح هذا الرسم التخطيطي كيفية استخدام OCI لتوصيل عدة عقد XPU (CPU/GPU) في مجموعة AI/ML، مما يتيح الاتصال عالي النطاق الترددي ومنخفض الكمون بين موارد الحوسبة.

تقسيم الموارد

يتيح OCI أيضًا تحليل الموارد، مما يسمح بإنشاء مجموعات موارد مشتركة أكبر عبر عقد حوسبة متعددة. يوفر هذا النهج العديد من المزايا:

• موارد مجانية من قيود التعبئة والفتحة

• تحسين استخدام الموارد والكفاءة

• الاتصالات الحساسة للزمن

• كثافة النطاق الترددي العالية

• انخفاض استهلاك الطاقة

تطبيق OCI في تفكيك الموارد

يوضح هذا الرسم التخطيطي كيف يعمل OCI على تمكين تحلل موارد الحوسبة المختلفة مثل وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات (XPU)، والذاكرة، والمعجلات، والتخزين، مما يسمح باستخدام أكثر مرونة وكفاءة لهذه المكونات في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

نهج OCI لشركة Intel

تعتبر شركة Intel رائدة في تطوير OCI، حيث تستفيد من خبرتها في مجال الفوتونيات القائمة على السيليكون والتغليف المتقدم لإنشاء حلول قابلة للتطوير للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

يركز نهجهم على ثلاثة مجالات رئيسية:

• دمج المزيد من الوظائف الكهروضوئية على الرقائق الكهروضوئية المتكاملة (PICs)

• دمج PIC مع أفضل الدوائر الإلكترونية المتكاملة (EIC) في فئتها باستخدام تكنولوجيا التغليف المتقدمة

• تكامل أكثر إحكامًا للشرائح الضوئية مع المضيف (XPU، والمفتاح)

شريحة OCI Chiplet-Gen1 من Intel

يوضح هذا الرسم التخطيطي مفهوم شريحة OCI من Intel، والتي تعمل على دمج xPU (وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات) بشكل وثيق مع وحدة OCI لتمكين الاتصال البصري عالي النطاق الترددي ومنخفض الكمون مباشرة من وحدة الحوسبة.

OCI ومستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وزيادة الطلب على قوة حوسبة أقوى، ستلعب تقنية OCI دورًا رئيسيًا في تمكين الجيل التالي من البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. تتضمن خارطة طريق تطوير تقنية OCI من Intel ما يلي:

• توسيع عدد الأطوال الموجية

• زيادة معدل الخط

• توسيع عدد الألياف البصرية

• استخدم تقنية الاستقطاب

ستتيح هذه التطورات مواصلة تحسين النطاق الترددي وكفاءة الطاقة وقابلية التوسع، مما يتيح في نهاية المطاف أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وكفاءة.

خريطة طريق التوسع في Intel OCI

يوضح هذا الرسم البياني الخطة الكبرى لشركة Intel لتوسيع تكنولوجيا OCI، والتي من المتوقع أن تزيد النطاق الترددي بشكل كبير من 2 تيرابايت في الثانية PCIe5/CXL إلى 16 تيرابايت في الثانية UCIe/DWDM في الإصدارات المستقبلية.

باختصار، تمثل تقنية OCI تقدمًا كبيرًا في حل تحديات الترابط بين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الحديث. ومن خلال الاستفادة من قوة الفوتونيات المتكاملة، من المتوقع أن توفر تقنية OCI النطاق الترددي ووقت الاستجابة وكفاءة الطاقة المطلوبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من الجيل التالي. ومع استمرار شركات مثل إنتل في الاستثمار في هذه التقنية وتطويرها، يمكننا أن نتوقع رؤية أنظمة ذكاء اصطناعي قوية وفعالة بشكل متزايد من شأنها أن تدفع إمكانيات الذكاء الاصطناعي إلى الأمام.

التنفيذ المحدد لتقنية OCI لقد أحرزت شركة Intel تقدمًا كبيرًا في تنفيذ تقنية OCI. وفيما يلي بعض التفاصيل الفنية الرئيسية:

الدائرة المتكاملة الفوتونية (PIC)

قامت شركة Intel بتطوير شريحة PIC مدمجة بالكامل بسرعة 8 تيرابايت في الثانية مع الميزات التالية:

• واجهة بصرية بتقنية تقسيم الطول الموجي الكثيف (DWDM)

• 8 أزواج من الألياف × 8 أطوال موجية × 64 جيجابت، متوافقة مع معايير CW-WDM MSA

• معدل نقل بيانات 4 تيرابايت في الثانية في كل اتجاه

• مخرج ألياف أحادي الوضع القياسي بفتحة عددية منخفضة وأخدود على شكل حرف V للمحاذاة السلبية

 دائرة متكاملة فوتونية بسرعة 8 تيرابايت في الثانية من إنتل

تحتوي هذه الدائرة المتكاملة عالية التكامل على نظام فرعي بصري كامل، بما في ذلك مصدر ليزر على الشريحة، ومعدل حلقي دقيق عالي الكفاءة، وكاشف ضوئي من الجرمانيوم، ومضخم بصري أشباه الموصلات. لا يعمل هذا المستوى العالي من التكامل على تحسين الأداء فحسب، بل يقلل أيضًا من التكلفة واستهلاك الطاقة.

تكامل غير متجانس

تستخدم شركة Intel تقنية التكامل غير المتجانس على مستوى الرقاقة لدمج مواد III-V (مثل InP) مع الأجهزة البصرية الإلكترونية القائمة على السيليكون. يتمتع هذا النهج بالمزايا التالية:

• الأداء: تقليل خسائر الاقتران

• الموثوقية: موثوقية الليزر < 0.1 FIT

• قابلية التصنيع: مستوى الرقاقة إلى القالب الجيد المعروف (KGD)

• التكلفة: لا يتطلب وجود ليزر باهظ الثمن

• إمكانية التوسع: عدد كبير من القنوات ومشاركة الموارد

• المرونة: القدرة على استخدام أطوال موجية متعددة، والنسخ الاحتياطي

التكامل غير المتجانس لليزر III-V/SOA

تم إثبات تقنية التكامل غير المتجانسة هذه في أكثر من 8 ملايين دائرة متكاملة PIC تم نشرها لدى مقدمي خدمات السحابة الضخمة، والتي تحتوي على أكثر من 32 مليون ليزر على الشريحة.

شريحة OCI

شريحة OCI من Intel عبارة عن مجموعة شرائح توفر الإدخال/الإخراج البصري باستخدام تقنية الفوتونيات السيليكونية من Intel ويمكن دمجها مع xPU. تتضمن المعلمات الرئيسية لشريحة OCI من الجيل الأول ما يلي:

• واجهة المضيف: واجهة PCIe gen5 SerDes

• الجانب البصري: 8 ألياف × 8 أطوال موجية × 32G NRZ، إرسال متعدد بتقسيم الطول الموجي الكثيف عبر الألياف أحادية الوضع

• إجمالي النطاق الترددي: 4 تيرابايت في الثانية (2 تيرابايت في الثانية في كل اتجاه)

• معدل خطأ البت من البداية إلى النهاية: < 1E-12

• كفاءة الطاقة: ~5 بيكوجول/بت

أظهر مفهوم وحدة المعالجة المركزية من Intel المزودة بتقنية OCI المدمجة في OFC 2024 التطبيق العملي لهذه التقنية. وأظهر العرض التوضيحي أنه من حيث الروابط الضوئية وحدها، توفر تقنية OCI أكثر من 3 أضعاف الطاقة و5 أضعاف تحسين الكثافة مقارنة بالوحدات القابلة للتوصيل.

التطور المستقبلي لتكنولوجيا OCI

لدى Intel خريطة طريق واضحة لتطوير تقنية OCI، بما في ذلك الاتجاهات الرئيسية التالية:

• توسيع عدد الأطوال الموجية: من 8 أطوال موجية حالية إلى 16 طولًا موجيًا أو حتى أكثر

• زيادة معدل الخط: من 32G NRZ إلى 64G PAM4، وقد يصل إلى 128G أو أعلى في المستقبل.

• زيادة عدد الألياف البصرية: زيادة عدد الألياف البصرية مع الحفاظ على التصغير، وبالتالي زيادة النطاق الترددي الإجمالي.

• الاستفادة من تقنية الاستقطاب: زيادة كثافة النطاق الترددي بشكل أكبر من خلال الإرسال المتعدد الاستقطاب.

ستمكن هذه التطورات تقنية OCI من دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء بنطاق ترددي أعلى ووقت انتقال أقل وكفاءة طاقة أكبر.

الخاتمة

تمثل تقنية OCI تقدمًا كبيرًا في ربط البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من مزايا الإلكترونيات الضوئية المتكاملة، توفر تقنية OCI النطاق الترددي العالي وزمن الوصول المنخفض وكفاءة الطاقة العالية المطلوبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من الجيل التالي. ومع استمرار شركات مثل Intel في الاستثمار في هذه التقنية وتطويرها، يمكننا أن نتوقع ظهور أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وكفاءة، مما يدفع التقدم المستمر في مجال الذكاء الاصطناعي.

لا تعمل تقنية OCI على حل التحديات التي تواجه البنية التحتية الحالية للذكاء الاصطناعي فحسب، بل توفر أيضًا حلاً قابلاً للتطوير في المستقبل. ومن خلال الابتكار التكنولوجي المستمر والتعاون الصناعي، تتمتع تقنية OCI بالقدرة على أن تصبح تقنية رئيسية تدعم الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للحوسبة عالية الأداء.

تقدم هذه المقالة مبادئ وتطبيقات وآفاق تطوير تقنية OCI بالتفصيل، على أمل تزويد القراء بفهم شامل لهذه التقنية الناشئة. ومع استمرار تقدم التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع أن تلعب تقنية OCI دورًا متزايد الأهمية في تطوير مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.