# Au-delà du rack : comment l'optique co-packagée (CPO) et le stockage de nouvelle génération résolvent le problème du mouvement des données de l'IA
Lors du CIOE 2026 à Shenzhen, un changement fascinant dans les conversations est apparu parmi les architectes de centres de données. Il y a cinq ans, les discussions étaient centrées surNombre de TFLOPS GPU et de cœurs de processeur. Aujourd'hui? L'obsession estPB/s (pétaoctets par seconde)etbudgets de latence en nanosecondes.
Pourquoi? Parce qu'à l'ère des modèles d'IA comportant des milliards de paramètres et de l'inférence en temps réel,le goulot d'étranglement est passé du calcul au mouvement des données. Un GPU H200 moderne peut traiter 4,8 PFLOPS, mais il est avide de données. La formation d'un modèle de classe GPT-4 nécessite un brassage45 pétaoctets de données d'entraînementsur des milliers de GPU, des milliards de fois.
Cet article explore deux technologies convergentes présentées au CIOE 2026 qui redéfinissent l'infrastructure de l'IA : 1.Optiques co-packagées (CPO) et optiques quasi-packagées (NPO)– éliminer les goulots d'étranglement électriques 2.Stockage d'entreprise de nouvelle génération– SSD et systèmes de mémoire conçus pour l'appétit insatiable de l'IA
Les modules optiques traditionnels se connectent aux commutateurs via des traces électriques sur un PCB. À mesure que les débits de données dépassent 1,6 Tbit/s, ces traces deviennent des barrières insurmontables :
-Perte de signal: 30-40 dB/m à 112 Gbit/s PAM4 (56 GHz) -Consommation d'énergie: Les retimers et les DSP consomment 15 à 20 W par module -Latence: Electrical SerDes ajoute 100-200ns aller-retour -Densité: La façade QSFP-DD limite à ~ 51 Tbps par commutateur ASIC
EntrerOptiques co-packagées: intégration de moteurs optiquesdans le même paquetcomme le silicium de commutation.
En parcourant l'exposition, CPO était passé des documents de conférence àexpédition de silicium:
#### 1.Moteurs optiques NPO 6,4T(华工正源/Huagong Zhongyuan) -Configuration: 8× voies 800G utilisant des lasers DWDM à points quantiques -Efficacité énergétique: 3,5 pJ/bit (vs. 8 pJ/bit pour les modules enfichables) -Facteur de forme: Intégré au substrat du boîtier de commutation -Statut: Échantillonnage auprès des hyperscalers de niveau 1 au 4e trimestre 2026
#### 2.Plateformes photoniques sur silicium(GlobalFoundries) LeurSiPh compatible CMOS 45 nmle processus permet : -Intégration monolithiquede lasers, modulateurs et photodétecteurs -Tests à l'échelle d'une trancheréduisant les coûts d'assemblage de 60% -Sources multi-longueurs d'ondepour les applications DWDM
#### 3.La percée matérielle de Light联芯科La startup chinoise a dévoilé leSystème de lithographie programmable sans masque ZW1000pour la photonique sur silicium : -Prototypage rapide: Des semaines au lieu de mois pour les nouveaux designs -Production en faible volume: Économique pour <10 000 unités/an -Flexibilité: Guides d'ondes reconfigurables pour applications personnalisées
Cela répond au plus grand défi du CPO :cycles d'itération de conception. Les coûts des photomasques traditionnels (200 000 $ et plus) rendaient l'expérimentation prohibitive.
Toutes les applications n'exigent pas la complexité du CPO. Voici quand chaque technologie a du sens :
| Architecture | Idéal pour | Bande passante | Puissance | Coût | Disponibilité | |--------------|----------|---------------|-------|------|--------------| |Enfichable (QSFP-DD)| Réseaux colonne vertébrale-feuille | 800G-1,6T | 15-20W | $ | Maintenant | |LPO (linéaire enfichable)| Rack à rack <100m | 800G | 8-12W | $$ | Maintenant | |NPO (proche du colis)| Pôles de formation en IA | 3,2-6,4T | 5-8W | $$$ | 2027 | |CPO (co-packagé)| Changer de tissus | 12,8T+ | 3-5W | $$$$ | 2028 |
Aperçu clé du CIOE: Pour les déploiements 2026-2027,les architectures hybrides dominent: - CPO pour les commutateurs spine (51,2 Tbps+ par ASIC) - 800G enfichable pour les commutateurs leaf - LPO pour les interconnexions GPU de la structure de calcul
Pour les ingénieurs évaluant les solutions CPO, il est essentiel de comprendre l'architecture :
#### Chemin du module enfichable traditionnel : ``` GPU → PCIe → NIC ASIC → Traces PCB (30 cm) → Retimer → Module DSP → Laser → Fibre → Photodiode → DSP → Retimer → Traces PCB → Switch ASIC ```Latence totale: ~800nsPouvoir: ~35W pour 800G bidirectionnel
#### Chemin CPO : ``` Commutateur ASIC → Guide d'onde sur boîtier (3 mm) → Modulateur → Fibre → Photodiode → Guide d'onde → Commutateur ASIC ```Latence totale: ~200nsPouvoir: ~8W pour 800G bidirectionnel
La réduction de la latence est transformatrice pourentraînement parallèle synchrone(par exemple, ZeRO-3, FSDP), où les primitives de communication collective (tout réduire, tout rassembler) dominent le temps d'exécution.
Malgré des avantages techniques incontestables, le CPO se heurte à des obstacles :
1.Immaturité de la chaîne d’approvisionnement: Seulement 3-4 fournisseurs qualifiés dans le monde 2.Refonte du commutateur ASIC: Nécessite un co-développement avec Broadcom/Nvidia/Marvell 3.Gestion thermique: 400W+ switch ASICs + moteurs optiques = refroidissement complexe 4.Économie de la réparation: Moteur optique mort = mettre au rebut tout le module de commutation (50 000 $ +)
Consensus de l’industrie au CIOE: CPO capturera15 à 20 % du marché des commutateurs en 2028, concentrés dans des clusters d’IA hyperscale. Les modules enfichables restent dominants pour les entreprises et les télécommunications.
Alors que tout le monde se concentre sur les GPU, les expositions sur le stockage d'entreprise du CIOE racontent une histoire tout aussi importante :Le pipeline de données de l'IA est aussi rapide que son composant le plus lent.
La formation d'un modèle de 1 000 milliards de paramètres sur 10 To de données nécessite : -Chargement du jeu de données: 10 To en lecture depuis le stockage → Mémoire GPU -Points de contrôle : poids de modèle de 2 To écrits à chaque époque (10-100 × par exécution d'entraînement) -Opérations de mélange: Modèles d'accès aléatoires sur l'ensemble de l'ensemble de données -Synchronisation des dégradés : Écritures distribuées lors de la rétropropagation
Disques durs SAS traditionnels ?Risiblement insuffisant. Même les SSD SATA ont du mal. C'est iciSSD NVMe PCIe 5.0etMémoire persistante DDR5entrez l'image.
#### 1.SSD d'entreprise PCIe 5.0: L'exposition du New Baseline Topstar incluseMicron série 7500etKingston DC1500Mlecteurs démontrant : -Lecture séquentielle: 14 000 Mo/s (vs 3 500 Mo/s pour PCIe 3.0) -IOPS en lecture aléatoire: 2,5M (crucial pour le chargement distribué des données d'entraînement) -Endurance: 3 DWPD (Drive Writes Per Day) pendant 5 ans = 82 Po d'écritures au total sur un disque de 15 To
Impact dans le monde réel: Un JBOF NVMe à 16 disques peut saturer deux liaisons 100 GbE pour le streaming d'ensembles de données, éliminant ainsi le stockage en tant que goulot d'étranglement de formation.
#### 2.Mémoire serveur DDR5-5600: Les charges de travail d’IA au-delà de leur capacité exigent les deuxcapacité(512 Go-2 To par serveur) etbande passante(>400 Go/s par prise). La DDR5-5600 offre : -Bande passante: 44,8 Go/s par DIMM (contre 32 Go/s pour la DDR4-3200) -Capacité: Les modules RDIMM de 128 Go deviennent la norme -Efficacité énergétique: 1,1V contre 1,2V pour DDR4 (10% de réduction)
Au CIOE, nous avons vuRDIMM DDR5-5600 de 512 Go de Samsung– permettant 2 To par socket (16 × DIMM) pour les serveurs d'inférence LLM. Cela permet à des modèles entiers de paramètres 70B de resterrésident en DRAM, éliminant les frais généraux liés à l'échange de modèles.
#### 3.Extension de mémoire CXL: Le Game Changer Compute Express Link (CXL) 2.0 permetmise en commun de la mémoiresur les serveurs : -Pool de mémoire partagée: Plusieurs processeurs accèdent à la DRAM/mémoire persistante commune -Latence: <200ns pour l'accès à la mémoire à distance (vs millisecondes pour NVMe) -Cas d'utilisation : Les clusters d'inférence LLM partagent le cache KV entre les nœuds
Bien qu’encore émergente (production limitée en 2026), l’extension mémoire CXL pourraitréduire les coûts des clusters d'inférence de 30 %en éliminant le surprovisionnement de mémoire par nœud.
D'après les discussions du CIOE avec les architectes de centres de données, la pile de stockage IA optimale est :
####Niveau 1 : GPU HBM (mémoire à bande passante élevée)-Capacité: 80-192 Go par GPU (H200/B200) -Bande passante: 4-5 To/s -But : Lots d'entraînement actifs, poids de modèle pendant la passe avant/arrière
####Niveau 2 : DRAM hôte (DDR5)-Capacité: 1-2 To par serveur -Bande passante: 400-800 Go/s par prise -But: Prélecture de jeux de données, accumulation de gradient, inférence KV-cache
####Niveau 3 : stockage SSD NVMe-Capacité: 60-240 To par serveur (4-16× disques de 15 To) -Bande passante: 50-200 Go/s (RAID 0 sur les disques) -But: Stockage complet des ensembles de données, points de contrôle, versionnage du modèle à long terme
Rapport critique: ViserDRAM hôte : NVMe = 1:50(par exemple, 2 To de DRAM, 100 To de NVMe). Cela garantit que la prélecture des ensembles de données ne bloque jamais la formation du GPU.
Considérons un cluster de formation IA de 1 000 GPU : -Coût du GPU: 30 M$ (1 000× 30 000 $ par H100) -Puissance annuelle: 5 M$ (150 $/GPU × 1 000 × 8 760 heures × 0,12 $/kWh) -Coût d'opportunité : 5 000 $/heure pour un cluster inactif (43 M$/an à 100 % d'utilisation)
Imaginez maintenant que les goulots d'étranglement du stockage réduisent l'utilisation efficace du GPU à85%(15 % d'inactivité en attente de données) : -Temps GPU perdu: 6,45 M$/an -Coût pour éliminer le goulot d'étranglement: 500 000 $ (NVMe premium + DDR5 + réseau 100GbE)
Retour sur investissement: 1 200 % la première année. C'est pourquoi les hyperscalers n'hésitent pas à déployer des SSD PCIe 5.0 à 2 000 $.
En tant que participant au CIOE 2026 et fournisseur de l'industrie,Technologie Topstarpositionne de manière unique les clients pour le succès de l’infrastructure d’IA :
####Interconnexion optique- Modules 800G/1,6T QSFP-DD/OSFP - Solutions 400G/200G pour architectures hybrides - Câbles AOC/DAC pour une connectivité à l'échelle du rack - Faisceaux de fibres MPO/MTP
####Stockage d'entreprise-SSD: Micron, Kingston, Samsung entreprise NVMe (PCIe 4.0/5.0) -Mémoire du serveur: DDR5-4800/5600 RDIMM et LRDIMM -Mémoire GPU: HBM2e/HBM3 pour les accélérateurs d'IA (sourcing OEM)
####Composants du serveur IA- GPU NVIDIA H100/H200/B100 (distributeur agréé) - Cartes réseau Mellanox ConnectX-7 (400GbE pour RDMA) - Switchs Broadcom et SmartNIC
#### 1.Simplicité d'un seul fournisseurArrêtez de gérer 10 fournisseurs différents. Nous proposons des solutions complètes de rack IA : - Optimisation de la nomenclature (BOM) - Pré-validation de la compatibilité - Expédition et support consolidés
#### 2.Options d'approvisionnement flexibles-Composants de qualité OEMpour les déploiements hyperscale -Marque originalemodules (compatibles Cisco/Arista/Mellanox) -Solutions en boîte blanchepour les projets sensibles aux coûts
#### 3.Co-développement techniqueNos ingénieurs collaborent sur : -Conception de topologie de réseau(Clos, Gros-Arbre, Libellule) -Dimensionnement du niveau de stockagebasé sur le profilage de la charge de travail -Budgets d’alimentation et de refroidissementpour les déploiements au niveau du rack
#### 4.Délais de déploiement rapideDans une industrie avec des délais de livraison de 16 à 24 semaines, nous maintenons : -Inventaire des composants stratégiques(5 M$+ actions) -Livraison 4-8 semainespour les configurations standards -Options accéléréespour les déploiements urgents
Un projet client récent illustre notre capacité de bout en bout :
Exigences:- 500 × GPU NVIDIA H100 - Stockage de jeux de données de 100 To par nœud - Latence réseau <10 μs pour les opérations de réduction totale
Solution Topstar :-Réseautage: - 500× cartes réseau Mellanox ConnectX-7 400GbE - 64× modules optiques QSFP-DD 800G pour commutateurs spine - 1 024× modules QSFP-DD 400G pour commutateurs leaf -Stockage: - 4 000× SSD NVMe Kingston DC1500M 15 To (8 par serveur) - Contrôleurs RAID avec 8 Go de cache par serveur -Mémoire: - 32 000 × RDIMM Samsung DDR5-5600 64 Go (64 par serveur, 4 To/nœud)
Calendrier de déploiement :- Semaine 1-2 : Finalisation et approvisionnement de la nomenclature - Semaine 3-6 : Livraison et intégration des composants - Semaine 7-8 : Installation du rack et mise en service du réseau - Semaine 9 : Validation et transfert de la charge de travail
Résultat: Grappe réaliséeUtilisation du GPU à 94,2 %lors de séances de formation d'une semaine, parmi les plus élevées de l'industrie.
Sur la base des informations du CIOE 2026 et des feuilles de route de l'industrie, voici ce qui s'en vient :
-Modules optiques 3.2Tentrer dans la production en volume -Échantillonnage DDR6commence (7 200 MT/s, 60 Go/s par DIMM) -SSD PCIe 6.0fournir des lectures séquentielles de 28 Go/s -CXL3.0permet le regroupement de mémoire sur les racks
-ASIC de commutation 12,8Tavec CPO intégré -Signalisation 400G par voie(contre 200 G maximum aujourd'hui) -Commutation de circuits optiquespour l'allocation dynamique de bande passante -Premiers accélérateurs photoniques commerciaux d’IA(informatique optique analogique)
-Commutation optique au niveau du rackremplacement de la distribution électrique -La photonique sur silicium devient moins chère que le cuivreà >100 Gbit/s -Mémoire persistante(attaché CXL) remplace NVMe pour le stockage à chaud -Liens sécurisés intriqués quantiquementpour la synchronisation des modèles d'IA inter-DC
Les modèles d'IA qui font la une des journaux (GPT-5, Gemini Ultra, Claude Opus) sont aussi performants que leinfrastructure en dessous d'eux. Au CIOE 2026, le message était sans ambiguïté :l'ère de l'IA se construit avec un module optique, un SSD et une mémoire DIMM à la fois.
Pour les organisations déployant une infrastructure d’IA, trois impératifs sont apparus :
1.N'attendez pas une technologie parfaite– 800G et DDR5 sont désormais prêts pour la production 2.Concevoir pour le mouvement des données, pas seulement pour le calcul– Le stockage et la mise en réseau sont à égalité avec les GPU 3.Collaborez avec des fournisseurs qui comprennent la pile– L'optique, le stockage et le calcul doivent être architecturés ensemble
Technologie Topstarse situe à cette intersection, en réunissant des composants de pointe, une expertise technique approfondie et l'agilité de la chaîne d'approvisionnement pour respecter des délais de déploiement serrés. Que vous construisiez votre premier cluster d'IA ou que vous passiez à 100 000 GPU, nous sommes prêts à être votre partenaire d'infrastructure.
L’avenir du renseignement se construit aujourd’hui. Construisons-le ensemble.
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Meilleure étoileest l'un des principaux fournisseurs de composants d'infrastructure d'IA, spécialisé dans : -Modules optiques: 800G/1,6T QSFP-DD, 400G OSFP, solutions CPO/NPO -Stockage d'entreprise: SSD NVMe (PCIe 4.0/5.0), Enterprise SATA, facteurs de forme U.2/U.3 -Mémoire du serveur: RDIMM/LRDIMM DDR5, HBM pour accélérateurs d'IA -GPU et réseau: GPU NVIDIA AI, Mellanox SmartNIC, commutateurs Broadcom
Avec plus de 15 années d'expérience au service des centres de données hyperscale, des opérateurs de télécommunications et des entreprises clientes, nous combinonsQualité de qualité OEMavecéconomie en boîte blanche.
📧Demandes d'ingénierie: dsale@topsfp.com 🌐Catalogue de produits: www.opticalmodulemanufacturers.com | www.qsfp28module.com 📱Connecter: [Facebook](https://www.facebook.com/topstar.sfp/) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/13177171/)
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