Marvell Teralynx T100: شريحة التبديل بسعة 102 تيرابت التي تُعيد توصيل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

لا يتعلق الأمر بترقية تدريجية بسيطة. يتيح T100 الانتقال من أنسجة شبكات متعددة الطبقات إلى طبولوجيا مسطّحة عالية المحاور (radix)، مما يُزيل طبقات بأكملها من البنية التحتية التي اضطرت شركات الـ hyperscale إلى إنشائها للتحايل على حدود النطاق الترددي لجيل الشرائح السابق. تتردد تداعيات ذلك من تصميم مراكز البيانات حتى ميزانيات الطاقة في الرفوف وخطط الإنفاق الرأسمالي.

لماذا أصبح النطاق الترددي للشبكة مشكلة ذكاء اصطناعي

حين كانت مجموعات GPU تُقاس بالمئات، كانت أنسجة Ethernet التقليدية قادرة على مواكبة الطلب. غير أن الوصول إلى عشرات الآلاف من المسرّعات — وهو الحد الأدنى لتدريب النماذج الحدودية اليوم — يُغيّر المعادلة جذريًا. تُثقل عمليات الاتصال الجماعي مثل AllReduce، التي تُزامن التدرجات عبر جميع وحدات GPU في عملية التدريب، أيّ نطاق ترددي متاح. وحدة GPU أسرع دون اتصال بيني أسرع تعني ببساطة مزيدًا من وقت الخمول.

يُفاقم بُعدُ استهلاك الطاقة هذه المشكلة. تقترب رفوف الذكاء الاصطناعي الحديثة من 120 كيلوواط من استهلاك الطاقة. تستهلك مكوّنات الشبكة — المبدّلات (switches)، جهازا الاستقبال والبث (transceivers)، الكابلات — ما بين 15 و25% من إجمالي طاقة الرف في حالات النشر الكثيف لـ GPU. كل واط يُوفَّر على مستوى طبقة التبديل يصبح واطًا متاحًا للحوسبة، أو واطًا لا يحتاج إلى توفيره في البنية التحتية للتبريد.

حملت شرائح التبديل من الجيل السابق قرارات معمارية اتُّخذت لأجل حركة مرور السحابة للأغراض العامة — قرارات أضافت استهلاك طاقة ومساحة على الرقاقة دون أن تُفيد أعباء الذكاء الاصطناعي. صُمِّم Teralynx T100 خاليًا من هذا الموروث، إذ يستخدم رقاقة أحادية متكاملة بتقنية 3nm لتوفير 102.4 Tbps ضمن غلاف طاقة نموذجي يقل عن 1,000 واط.

ما الذي تعنيه فعليًا 102.4 Tbps بتقنية 3nm

الرقم الرئيسي — 102.4 Tbps من النطاق الترددي الإجمالي — يُمثّل ثمانية أضعاف نقطة الدخول البالغة 12.8 Tbps لعائلة منتجات Teralynx، وضعفَ ما كانت توفّره شرائح التبديل عالية الأداء من الجيل السابق على نطاق واسع. إن تحقيق ذلك على رقاقة أحادية متكاملة، بدلًا من التجميع عبر chiplets، أمرٌ بالغ الأهمية للتأخير: يُزال العبء الزائد للاتصال بين الرقائق، ويبقى مسار قرار التبديل بالكامل على قطعة واحدة من السيليكون.

عقدة المعالجة 3nm هي المصدر الرئيسي لكسب كفاءة الطاقة. تُبدّل الترانزستورات الأصغر بسرعة أكبر عند جهود كهربائية أخفض، وتستفيد بنية SerDes منخفضة الاستهلاك المتقدمة من Marvell — وهي الروابط التسلسلية عالية السرعة التي تحمل البيانات إلى الشريحة ومنها — مباشرةً من تقليص العقدة. والنتيجة استهلاك طاقة أقل بنسبة تصل إلى 25% مقارنةً بالحلول المنافسة في مستويات النطاق الترددي المقابلة.

مرونة المنافذ رافعةٌ معمارية رئيسية. يدعم T100 تكوينات تصل إلى 512 محورًا (radix)، ما يعني أن مبدّلًا واحدًا يستطيع توصيل مئات الخوادم أو عقد GPU مباشرةً دون طبقة تجميع وسيطة. في تصميمات مراكز البيانات التقليدية ذات الثلاث طبقات (access / aggregation / core)، يُزيل حذف طبقة واحدة كلًّا من تكلفة رأس المال والقفزة الإضافية من التأخير على كل حزمة تتجاوز حدود النسيج.

تُعالج ثلاثة تكوينات للحزم سيناريوهات نشر مختلفة. BGA (ball grid array) هو المنهج التقليدي، المناسب للتجميع القياسي على لوحة الدائرة المطبوعة. co-packaged copper (CPC) يُحكم الاتصال الكهربائي بين الـ ASIC وتجمّعات الكابلات النحاسية، مما يُقلّص فقدان الإشارة عند معدلات البيانات العالية جدًّا. أما البصريات المُدمجة (CPO) فتُدمج مكوّنات جهاز الاستقبال والبث البصري مباشرةً مع رقاقة التبديل، مما يُزيل الوحدة القابلة للتوصيل كليًّا ويُخفّض طاقة الاتصال البصري بهامش كبير.

يتوافق دعم البروتوكولات مع مجموعة شبكات الذكاء الاصطناعي الناشئة. ينفّذ T100 بروتوكول شبكات تطوير Ethernet (ESUN) ويستوفي متطلبات اتحاد Ultra Ethernet (UEC)، وكلاهما مصمَّم لمنح Ethernet السلوك المنخفض التأخير وعديم الفقدان المرتبط تاريخيًا بـ InfiniBand — الاتصال البيني السائد لحواسيب الذكاء الاصطناعي الخارقة.

المشهد التنافسي: ملاحقة Broadcom و Cisco

لا تعمل Marvell في فراغ. سيطرت سلسلة Tomahawk من Broadcom على سوق شرائح التبديل التجارية لأكثر من عقد، وكان Tomahawk 5 — بسعة 51.2 Tbps — يمثّل المرجع السابق لأعلى نطاق ترددي للتبديل الجاهز للإنتاج. يُضاعف T100 هذا الرقم إلى 102.4 Tbps ويفعل ذلك على عقدة معالجة أحدث.

تتنافس بنية Silicon One من Cisco، المطوَّرة لمنتجات التوجيه والتبديل الخاصة بها والمرخَّصة أيضًا لمصنّعي أنظمة الطرف الثالث، في الفئة العليا بالتأخير المنخفض والقابلية للبرمجة كعاملَي تمايز. لا يُقدّم أيٌّ من هذه البدائل حاليًا منتج شريحة تجارية عند 102.4 Tbps.

التموضع المُعلَن «مُصمَّم للذكاء الاصطناعي» هجومٌ مباشر على القرارات المعمارية الموروثة المدمجة في الـ ASICs للأغراض العامة. ميزات كالتحكم في الازدحام الأصيل للذكاء الاصطناعي والقياس عن بعد المدمج — الذي يكشف إحصائيات الاستخدام في الوقت الفعلي على مستوى التدفق — باتت ضرورةً متزايدة مع سعي المشغّلين إلى تعظيم استخدام GPU في مجموعات التدريب حيث يمكن لحدث ازدحام واحد تعطيل آلاف المسرّعات في آنٍ واحد.

ما يجب على مهندسي البنية التحتية والمشغّلين فعله

1. تدقيق ميزانيات طاقة النسيج الحالية في مواجهة توقعات أعباء الذكاء الاصطناعي

قبل دورة التجديد التالية، حدِّد النسبة المئوية لطاقة الرف التي تستهلكها بنية التبديل الحالية، ونمذج ما سيصبح عليه هذا الرقم مع ازدياد كثافة GPU. إذا كانت مكوّنات الشبكة تستهلك بالفعل 20% أو أكثر من طاقة الرف، فإن تحسين الكفاءة بنسبة 25% في T100 يُغيّر جوهريًا حساب التكلفة الإجمالية للملكية — سواء في إنفاق الطاقة المباشر أو في البنية التحتية للتبريد اللازمة لإدارة تبديد الحرارة.

2. تقييم تبسيط الطبولوجيا بوصفه هدفًا تصميميًا من الدرجة الأولى

يجعل radix بـ 512 منفذًا للـ T100 طبولوجيات الطبقتين (spine-leaf دون تجميع منفصل) وحتى الطبولوجيا المسطّحة ذات الطبقة الواحدة قابلةً للتطبيق على نطاقات كانت تتطلب سابقًا ثلاث طبقات. نمذج خيارات الطبولوجيا لحجم المجموعة المستهدف: طبقات أقل تعني قفزات تبديل أقل، وتأخيرًا أدنى شرقًا وغربًا، وأجهزة استقبال بث بصرية أقل أو تجمّعات كابلات أقل، وإدارة شبكة مبسَّطة.

3. التخطيط لاعتماد البصريات المُدمجة في خارطة طريق البنية التحتية

تكامل CPO ليس خيارًا متخصصًا — إنه اتجاه التغليف الذي تتقارب نحوه عمليات النشر بسرعات 800G و1.6T مع ارتفاع تكاليف وحدات الاستقبال البث القابلة للتوصيل لتصبح باهظة عند كثافات منافذ عالية جدًّا. يجب على فرق البنية التحتية البدء الآن بالتواصل مع مُدمجي الأنظمة و ODMs حول منصات المبدّلات القائمة على CPO، وتقييم تداعيات ذلك على شبكة الكابلات، وتضمين جداول زمنية لتأهيل CPO في خارطة الطريق لأي إنشاء جديد سيعمل ما بعد 2027.

الصورة الأكبر: Ethernet يُضيّق الفجوة مع InfiniBand

يصل Teralynx T100 في لحظة تتنافس فيها Ethernet و InfiniBand فعليًا على اتصالات مجموعات الذكاء الاصطناعي للمرة الأولى منذ سنوات. هيمنت NVLink و InfiniBand من NVIDIA على تصميمات حواسيب الذكاء الاصطناعي الخارقة الأعلى أداءً، غير أن اقتصاديات الحجم والتوافر الشامل لأدوات Ethernet يمنحان Ethernet ميزةً هيكليةً في عمليات النشر السحابي الكبيرة.

تحسينات بروتوكول UEC و ESUN التي يدعمها T100 هي الجسر التقني الذي يُغلق الفجوة السلوكية المتبقية. التوجيه عديم الفقدان، والتأخير دون المايكروثانية تحت الحمل، والتوجيه التكيّفي — التي كانت حكرًا على InfiniBand — باتت قابلةً للتحقيق على أجهزة Ethernet القياسية. إذا نجح T100 في الاختبار ووصل إلى الإنتاج على نطاق واسع في نهاية 2026، فسيُعجّل بتراجع الاتصالات الاحتكارية في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدى hyperscalers الذي يُدرِّب النماذج التي يستخدمها مئات الملايين من الأشخاص.

الأسئلة الشائعة

المصادر والقراءات الإضافية

• والقراءات الإضافية
• Marvell تُعلن عن شريحة تبديل AI Cloud بسعة 102.4 Tbps — Marvell Newsroom
• Marvell تُعلن توفّر أول مبدّل 102.4 Tbps في القطاع — علاقات مستثمري Marvell
• Marvell تكشف عن مبدّل ذكاء اصطناعي بسعة 102.4 Tbps — Advanced Packaging News
• Marvell تُعلن توفّر أول مبدّل 102.4 Tbps — Investing News Network