Trong những năm gần đây, các cụm máy chủ huấn luyện AI đã trở thành chiến trường khắt khe nhất đối với các kết nối tốc độ cao. Khi số lượng tham số mô hình tăng từ hàng tỷ lên hàng nghìn tỷ, yêu cầu về băng thông cũng tăng mạnh. Nhìn từ bên ngoài, có vẻ hợp lý khi1.6Tnên nhanh chóng thay thế800G.
Tuy nhiên, trong các cụm máy chủ huấn luyện AI thực tế,800GĐây vẫn là lựa chọn phổ biến — và đây không phải là sự tụt hậu về công nghệ, mà là một quyết định kỹ thuật hợp lý.
Các cụm máy chủ huấn luyện AI ưu tiên sự cân bằng, chứ không chỉ tốc độ tối đa.
Trong một cụm máy chủ huấn luyện AI, hiệu suất mạng không chỉ được xác định bởi tốc độ của một liên kết duy nhất. Nó được xác định bởi...cân bằng hệ thốngCác yếu tố bao gồm: khả năng tính toán, bộ nhớ, dung lượng chuyển mạch, công suất, hệ thống làm mát và chi phí.
Kiến trúc cụm máy chủ huấn luyện AI hiện nay đã rất phù hợp với...800GCác nút GPU, kiến trúc lá-xương sống và các kết nối quang học được thiết kế dựa trên...800Gcác làn, cho phép mở rộng hiệu năng một cách có thể dự đoán được. Chuyển trực tiếp sang1.6TViệc này thường phá vỡ sự cân bằng thay vì cải thiện nó.
800G cung cấp tỷ lệ băng thông trên độ hoàn thiện tốt nhất.
Từ góc độ triển khai,800GNằm ở vị trí lý tưởng:
Sự trưởng thành của hệ sinh thái: Các bộ xử lý tín hiệu số (DSP), bộ xử lý quang học, đầu nối và tiêu chuẩn kiểm tra cho800Gđã được thiết lập vững chắc.
Năng suất sản xuấtSo với1.6T,800GCác mô-đun mang lại năng suất cao hơn và độ ổn định tốt hơn.
Khả năng tương tácCác cụm máy chủ huấn luyện AI đòi hỏi số lượng cổng khổng lồ, và800GTích hợp mượt mà với các chip chuyển mạch hiện có.
Ngược lại,1.6THiện tại, công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn áp dụng ban đầu. Mặc dù về mặt kỹ thuật rất ấn tượng, nhưng nó lại tiềm ẩn rủi ro cao hơn khi triển khai các cụm máy chủ huấn luyện AI quy mô lớn.
Về mặt công suất và khả năng tản nhiệt, 800G là lựa chọn tối ưu.
Hiệu suất năng lượng là một hạn chế thầm lặng trong mọi cụm máy chủ huấn luyện AI.
MỘT1.6TMô-đun quang học không chỉ đơn thuần là tăng gấp đôi băng thông mà còn thường làm tăng mật độ công suất một cách không cân xứng. Điều này tạo ra những thách thức trong thiết kế luồng không khí, ngân sách nhiệt và lập kế hoạch ở cấp độ giá đỡ.
800GNgược lại, giải pháp này cung cấp cấu hình năng lượng dễ kiểm soát hơn, giúp dễ dàng mở rộng quy mô các cụm huấn luyện AI mà không cần thiết kế lại cơ sở hạ tầng làm mát.
Cấu trúc mạng vẫn tương thích với chuẩn 800G.
Hầu hết các cụm máy chủ huấn luyện AI hiện nay đều dựa trên các cấu trúc liên kết Clos hoặc Dragonfly+ được tối ưu hóa cho mục đích này.800GGộp làn đường. Chuyển sang1.6Tsẽ yêu cầu:
Thế hệ ASIC chuyển mạch mới
Bao bì quang học có rủi ro cao hơn
Đánh giá lại ngân sách tổn thất và quản lý cáp quang.
Đối với nhiều nhà mạng, việc nâng cấp là một giải pháp.800GViệc tập trung nguồn lực đơn giản là hiệu quả hơn so với việc vội vàng lao vào.1.6T.
ESOPTIC đóng vai trò gì trong thực tế 800G?
TạiESOPTICChúng tôi trực tiếp chứng kiến cách khách hàng thiết kế các cụm huấn luyện AI trong môi trường sản xuất thực tế.Các mô-đun quang 800G, giải pháp AOC và DAC.Chúng được xây dựng để hỗ trợ triển khai mật độ cao, độ ổn định cao — chính xác là những gì các cụm máy chủ huấn luyện AI yêu cầu hiện nay.
Thay vì chỉ chạy theo các thông số kỹ thuật, ESOPTIC tập trung vào...hiệu suất có thể triển khai, độ tin cậy và tính ổn định vòng đời, đó là lý do tại sao800Gtiếp tục thống trị các cụm máy chủ huấn luyện AI thực tế.
Liệu 1.6T có thay thế 800G không? Có — Nhưng chưa phải lúc này.
1.6TCông nghệ này chắc chắn sẽ có thời điểm tỏa sáng, đặc biệt là đối với các cụm máy chủ huấn luyện AI thế hệ tiếp theo sau năm 2026. Nhưng cho đến khi hiệu quả năng lượng, sự trưởng thành của hệ sinh thái và đường cong chi phí đạt được sự đồng nhất,800GĐây vẫn là nền tảng thiết thực nhất cho các cụm máy chủ huấn luyện AI trên toàn thế giới.
Câu hỏi thường gặp
1. Tại sao 800G lại phổ biến hơn 1.6T trong các cụm máy chủ huấn luyện AI?
Vì chuẩn 800G mang lại sự cân bằng tốt hơn giữa hiệu năng, tiết kiệm năng lượng, độ ổn định và chi phí.
2. Về mặt kỹ thuật, 1.6T có vượt trội hơn 800G không?
Đúng vậy, về băng thông thô thì có, nhưng chưa sẵn sàng để triển khai cho các cụm máy chủ huấn luyện AI quy mô lớn.
3. Liệu 800G có hạn chế hiệu năng huấn luyện mô hình AI không?
Không. Đối với các kiến trúc huấn luyện phân tán hiện tại, 800G cung cấp đủ băng thông khi được mở rộng đúng cách.
4. Khi nào công nghệ 1.6T sẽ trở nên phổ biến?
Có thể sau khi các hệ thống silicon, quang học và làm mát hoàn thiện và đạt đến độ chín muồi — sau năm 2026.
5. ESOPTIC cung cấp những gì cho các cụm máy chủ huấn luyện AI?
ESOPTIC cung cấp các mô-đun quang 800G ổn định, mật độ cao, giải pháp AOC và DAC được tối ưu hóa cho việc triển khai cụm huấn luyện AI.
