AIインフラは「スケール・アクロス」へと移行しており、コヒーレント光学技術のサプライチェーンに対する需要が高まっている

AIインフラは「スケール・アクロス」へと移行しており、一貫性のある光通信サプライチェーンへの需要が高まっている

要約

DIGITIMESによると、本質的にデータセンター間相互接続（DCI）である「スケール・アクロス」が、次世代AIインフラの中核として徐々に定着しつつあります。単一のデータセンターでは、電力供給、設置面積、冷却能力に限りがあるため、ハイパースケーラー各社は、2～20キロメートル（km）離れたキャンパス内のデータセンターにGPUクラスターを分散配置し、それらを高速光ネットワークで接続することで、分散したコンピューティングリソースが連携してAIモデルの学習や推論を行えるようにしています。AI相互接続の帯域幅が800Gや1.6Tへと拡大するにつれ、従来型の強度変調／直接検出（IMDD）技術では、大容量・長距離のデータ伝送に対応しきれなくなってきており、コヒーレント光技術が「スケール・アクロス」の主流技術となりつつあります。

しかし、コヒーレント光通信はもともと長距離バックボーンネットワーク向けに設計されたものであり、光モジュールやラインシステムのコストは比較的高くなっています。これらを大規模なAIスケール・アクロス展開に直接適用すると、コストが急上昇してしまいます。その結果、光通信機器ベンダー各社は、AIデータセンターのニーズに合わせた、よりコスト効率の高いソリューションを展開しています。その一例が「コヒーレント・ライト」で、これは簡素化されたデジタル信号処理装置（DSP）や光コンポーネントの仕様を採用することでモジュールコストを低減するものです。また、「マルチレール」は、ラインシステムの密度を高め、複数のレール間でキャビネット、電源、冷却インフラを共有し、リピーター設備の導入コストを削減するものです。これらすべてにより、コヒーレント光通信は、大規模なAIデータセンターの展開にさらに適したものとなっています。

本レポートでは、AIの導入拡大に伴い「スケール・アクロス」がどのように注目を集めているか、その主要な構成要素、およびその到来に備えるサプライチェーンについて考察します。

目次

イントロダクション

• AIインフラの拡大に伴い、スケールアクロスが注目を集めている
• 図1：需要の拡大に伴い、新たなDCIの機会が生まれる
• AI相互接続は単一のデータセンターを超え、コヒーレント光がスケールアクロスの鍵となる
• 図2：AIネットワークは、伝送距離ごとに最適な相互接続技術を採用
  • NPOとCPOは、データセンターにおける新しい光相互接続アーキテクチャ
  • -1.6TではIMDDは長距離伝送には不十分であり、コヒーレント光がスケールアクロスの主流
• 図3：IMDDとコヒーレントモジュールコンポーネントの比較
• 光通信機器ベンダーは、コヒーレントライトとマルチレールを使用して、展開コストを削減
  • -Coherent liteはコストとパフォーマンスのバランスを取り、1.6TのキャンパスDCIをターゲットとしする
• 図4：コヒーレントライト仕様とフルコヒーレント仕様の比較
  • マルチレール方式は光伝送システムの密度を高め、必要な中継局の数を削減
• 図5：マルチレールアーキテクチャにより、光伝送展開コストを削減
  • マーベル、シエナなどが主導する光学サプライチェーン全体にわたる規模拡大
• 図6：スケールアクロスがコヒーレント光製品およびサプライヤーの現在の発展を推進

サマリー

• 図7：スケールアウトおよびスケールアクロス光モジュール仕様と主要サプライヤー一覧