Oriole与AMD首测纯光子网络PRISM

  ICC讯  Oriole Networks获得了首个商业部署，与AMD合作测试其PRISM纯光子网络系统。Oriole首席执行官James Regan告诉Fierce，该公司已与AMD就其全光子数据中心网络系统的首个商业部署达成合作，为明年更大规模的部署奠定了基础。

  光子学是光网络的一个分支。光子学和光网络都通过光纤利用光来传输数据。但光网络在交换点将光转换为电，而光子学旨在通过保持信号在光域端到端传输来提高性能和效率。

  PRISM系统：用电交换机换光子架构

  Oriole的PRISM是一个全光子网络系统，旨在提供端口级的全互联连接，消除了对电交换机的需求，并大幅减少了网络中所需的光收发器数量。Regan表示，这一演进大大降低了功耗，减少了延迟，增加了带宽，并通过消除单点故障增强了网络韧性。

  Regan说：“现在电交换机存在一个大问题，它们基本上成为AI流量的瓶颈，而且情况会变得更糟。我们所做的就是替换掉所有的电交换机。”

  PRISM与芯片无关，与AMD的合作利用了该芯片制造商的Instinct GPU和EPYC CPU来评估PRISM系统如何用于扩展推理工作负载。

  是什么推动了对光子学的需求？

  Regan表示，推理性能受限于延迟——它的性能上限取决于最慢组件的延迟。如今，Broadcom提供Tomahawk Ultra交换机，其顶级延迟仅为250纳秒。Regan说：“我们与之相当的产品将是10纳秒。所以，延迟提升了一个数量级以上。”

  除了与AMD的合作，Regan表示Oriole“目前正在筹集大量资金”以扩大公司规模并为批量部署做准备。Regan说，Oriole正在与企业、云提供商（包括超大规模数据中心运营商）以及几家“拥有电话网络和数据中心的公司”进行讨论。Regan说：“有很多事情在进行中，”并补充说预计明年会有更多部署。

  Oriole面临的的最大障碍是克服“光交换没有替代方案”的误解。他将从光网络到光子网络的转变比作从马车到汽车的演变。

  有很多努力在改进比喻中的光学马车，给它装上钛合金马蹄铁和流线型马鞍，“然后有人开着一辆汽车出现了……马车怎么能没有马呢？（对他们来说）这简直是一个疯狂的想法。”

  Regan补充说，Oriole正在与以太网和传统交换供应商竞争。

  Dell‘Oro Group副总裁Sameh Boujelbene告诉Fierce，如果Oriole的技术在大规模部署中被证明可行，“Oriole瞄准的是一个巨大的机会，因为AI后端网络预计到2030年将成为一个接近2000亿美元的市场，而能效正迅速变得与带宽和延迟同等重要。”

  光子学赛道上的其他玩家

  事实上，对光子学感兴趣的并不只有Oriole一家。

  Ciena最近也谈到了其RLS Hyper Rail光子学系统，并在第二季度财报中透露，一家未透露名称的超大规模数据中心运营商是该产品的首个订单客户。然而，Regan表示，这个特定系统仍然假设包含电交换机，并不是纯光子网络的一部分。

  其他公司，包括Google、Omnitron、Lumentum、Calient.AI等，正在尝试使用基于MEMS的光电路交换实现来解决网络瓶颈问题，这是一种基于数据包的电交换的替代方案。

  关于光电路交换，Boujebene表示：“这种方法在AI集群中变得特别有吸引力，因为在这些集群中，大量可预测的东西向流量可能会压垮传统网络，并且节省下来的每一瓦电力都可以重新分配给GPU。虽然光电路交换并不是一个新概念，但很少有供应商在AI基础设施功耗限制已成为关键问题的当下展示过商业部署。”

  就Oriole而言，该公司将其系统定位为一种新颖的方法，旨在解决光电路交换系统中仍然存在的一些挑战。

  与此同时，创新光与无线网络全球论坛一直在推动从电子到光子学的演进。该论坛的成员包括Ciena、AMD、Cisco、Ericsson、Juniper Networks、Microsoft、Nokia、Nvidia、Qualcomm以及多家移动运营商。其实现“全光子网络”的目标似乎与Oriole的发展方向最为一致。

  该论坛在一份白皮书中指出：“全光子网络是下一代光网络，更强大、能力更强、效率更高。”

  创新光与无线网络全球论坛认为，历史上阻碍全光子网络发展的因素——包括过大的光转发器、传输距离的限制、波长交换的困难以及光子网络标准的缺失——已经开始消退。该论坛还列举了光子网络的好处，与Oriole所描述的类似：更低的延迟和功耗、更大的带宽以及更强的网络韧性。

  原文：https://www.fierce-network.com/cloud/oriole-networks-pushes-pure-photonic-networking-ai-data-centers

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