AIデータセンター、MPO相互接続への需要を促進
AIクラスタは超高速GPU相互接続を必要とし、高性能コンピューティングにおけるMPOケーブルの採用を促進しています。パラレルオプティクスと大規模ファイバ数のサポートにより、MPOは、大規模AIモデルのトレーニングや次世代人工知能ワークロードの強化に不可欠な低遅延、高帯域幅接続を保証します。
2025-03
人工知能（AI）コンピューティングはテクノロジーの風景を再形成し続けており、データセンターにおける高速・低遅延インターコネクトの需要は急増しています。深層学習トレーニングや大規模言語モデル（LLM）などのAIワークロードは、テラビット速度でデータが移動する、大規模なGPU間通信を必要とします。この状況において、MPO（マルチファイバープッシュオン）コネクタは、重要なインフラストラクチャソリューションとして台頭しています。
MPOとAIクラスタインターコネクト
AIコンピューティングクラスタは、多くの場合、複数のラックにわたって相互接続された数百または数千のGPUを使用します。これらのGPUはリアルタイムで大量のデータを交換するため、光ファイバーインターコネクトが不可欠になります。パラレル伝送と高ファイバー数をサポートするMPOケーブルは、このようなアプリケーションに最適です。
たとえば、NVIDIA DGXまたはAMD Instinctプラットフォームは、多くの場合、16ファイバーMPOコネクタを備えた800Gトランシーバーを使用して、コンピューティングノード間の高速で低遅延のリンクを確立します。
AIワークロードにおけるMPOの利点
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高密度接続により、ケーブルの乱雑さを軽減し、スペースを節約できます
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パラレルオプティクスにより、マルチレーンデータ転送を同時に行うことができます
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工場で終端処理されたMPOアセンブリは、一貫した性能を保証します
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ホットスワップ可能なアップグレードとモジュール式インフラストラクチャをサポートします
従来の銅ケーブルやデュプレックスLCファイバーリンクとは異なり、MPOは、エアフローや信頼性を損なうことなく、AIインフラストラクチャの膨大なデータ需要をサポートします。
将来への備え
AIモデルは数十億から数兆のパラメータへと拡大し続けているため、スケーラブルで効率的な光インターコネクトの必要性はますます高まっています。MPOは、データセンターがAIの爆発的な成長に先んじて対応するために、今日から導入できる将来を見据えたソリューションを提供します。
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