AI 데이터 센터, MPO 상호 연결 수요 견인
AI 클러스터에는 초고속 GPU 상호 연결이 필요하며, 이는 고성능 컴퓨팅에서 MPO 케이블링 채택을 이끌고 있습니다. 병렬 광학 및 대규모 광섬유 개수 지원을 통해 MPO는 대규모 AI 모델 훈련 및 차세대 인공지능 워크로드 구동에 필수적인 낮은 지연 시간, 높은 대역폭 연결을 보장합니다.
2025-03
인공지능(AI) 컴퓨팅은 계속해서 기술 환경을 재편하고 있으며, 데이터 센터에서 고속, 저지연 인터커넥트에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 딥러닝 훈련 및 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 워크로드는 테라비트 속도로 데이터가 이동하는 방대한 GPU-GPU 통신을 필요로 합니다. 이러한 맥락에서 MPO(Multi-Fiber Push-On) 커넥터는 중요한 인프라 솔루션으로 부상하고 있습니다.
MPO 및 AI 클러스터 인터커넥트
AI 컴퓨팅 클러스터는 종종 여러 랙에 걸쳐 상호 연결된 수백 또는 수천 개의 GPU를 사용합니다. 이 GPU들은 실시간으로 대량의 데이터를 교환하므로 광섬유 인터커넥트가 필수적입니다. 병렬 전송 및 높은 광섬유 수를 지원하는 MPO 케이블링은 이러한 애플리케이션에 이상적입니다.
예를 들어, NVIDIA DGX 또는 AMD Instinct 플랫폼은 컴퓨팅 노드 간에 빠르고 낮은 지연 시간의 링크를 설정하기 위해 16개 광섬유 MPO 커넥터가 있는 800G 트랜시버에 의존하는 경우가 많습니다.
AI 워크로드에서 MPO의 이점
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고밀도 연결로 케이블 혼란을 줄이고 공간을 절약합니다
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병렬 광학으로 동시 다중 레인 데이터 전송이 가능합니다
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공장에서 종단 처리된 MPO 어셈블리는 일관된 성능을 보장합니다
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핫스왑 가능한 업그레이드 및 모듈형 인프라를 지원합니다
기존의 구리 케이블이나 이중 LC 광섬유 링크와 달리 MPO는 공기 흐름이나 신뢰성을 저하시키지 않으면서 AI 인프라의 방대한 데이터 요구 사항을 지원합니다.
미래를 대비하며
AI 모델이 수십억에서 수조 개의 매개변수로 계속 확장됨에 따라 확장 가능하고 효율적인 광학 인터커넥트에 대한 필요성은 더욱 커질 것입니다. MPO는 오늘날 데이터 센터가 AI의 폭발적인 성장에 앞서 나가기 위해 배포할 수 있는 미래 지향적인 솔루션을 제공합니다.
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