人工智能正在重新定义数据中心基础设施！

主要观点总结

本文介绍了人工智能（AI）推动数据中心基础设施转型的内容，重点讨论了连接技术、定制硅片解决方案以及光学连接在AI集群部署和运营中的重要性。文章还详细阐述了Chiplet的模块化特性以及芯片生态系统如何助力经济高效地扩展性能。

关键观点总结

关键观点1: AI推动数据中心基础设施转型

随着AI工作负载需求的增长，数据中心基础设施正在经历转型。关键创新如连接技术、定制硅片解决方案和光学连接的普及正在重新定义AI集群的部署和运营方式。

关键观点2: 连接技术实现可扩展的AI集群

高性能连接技术对于扩展AI集群至关重要，依赖于光电链路和灵活、冗余的网络解决方案。创新技术如可插拔光学模块和共封装光学器件（CPO）减少延迟，增加带宽，提高AI处理速度和效率。

关键观点3: Chiplet和芯片生态系统助力性能扩展

Chiplet的模块化特性允许以较低的成本实现可扩展的性能。传统的单片芯片开发成本高昂且耗时，而Chiplet通过预先验证的可重复使用组件缩短开发时间和生产成本。芯片间接口的创新解决信号和电源完整性的挑战。

关键观点4: 光学连接技术的角色和优势

光学连接技术在AI数据中心格局中扮演重要角色，特别是CPO和高密度光学I/O解决方案。通过将光学组件集成到芯片设计中，AI系统能以更低的延迟和更高的能效处理更大的数据量。

文章预览

芝能智芯出品 人工智能 （AI） 正在推动数据中心基础设施的转型，以满足日益增长的AI工作负载需求。 随着AI系统的规模不断扩大，下一代计算服务器、交换机、光电链路以及灵活、冗余的网络解决方案变得至关重要。关键创新，如先进的连接技术、通过Chiplet实现的定制硅片解决方案以及光学连接的普及，正在重新定义AI集群的部署和运营方式。 Part 1 连接技术： 实现可扩展的AI集群 无论是位于单个数据中心还是分布在多个位置，扩展AI集群都依赖于高性能连接技术。 AI的前端网络 （处理数据流） 和后端ML网络 （处理大规模AI计算） 需要低延迟、高速通信。光电链路和灵活、冗余的网络越来越多地支持这一点，确保即使需求增长也能平稳运行。 一项关键创新是从基于铜的系统转向先进的光学连接解决方案，如可插拔光学模块和共封装光学器件 （ ………………………………