为AI数据中心增长设计
可扩展的光纤基础设施
数据中心内部复杂的光纤生态系统使得多种AI应用（机器学习、自然语言处理和预测分析）能够以前所未有的规模运行。总体而言，这些AI的使用案例正促使网络运营商考虑多种形式的容量扩展，而他们都需要决定如何最有效地利用资本支出以实现其网络目标。
当前最紧迫的挑战之一，是需要可扩展的增长来满足当前和未来AI网络的需求。这意味着数据中心运营商必须不断在其现有基础设施中增加网络容量，以支持AI应用激增的数据需求。
随着AI系统变得日益庞大和复杂，网络在增加连接性方面有几种扩展方式可供选择——纵向扩展、横向扩展和跨地域扩展。这三种解决方案各自采用不同的方法来提升网络容量。
纵向扩展：
在核心层提升计算能力
纵向扩展是指通过在现有后端AI网络节点内增加更多资源来提升计算能力——从而创造更多容量以适应AI系统激增的数据需求。对于数据中心运营商而言，纵向扩展GPU节点最简单的方法是增加更多配备GPU的服务器。
在不断扩展的集群中互联这些GPU，需要使用高速互联技术连接网络交换机与AI服务器。像大语言模型这样的AI应用，其规模和复杂性都在不断增长。通过在现有节点中增加新的服务器和GPU，运营商可以逐步增加低延迟容量，从而有助于确保该节点拥有足够的网络带宽，以支持未来的AI应用。
光纤解决方案在此扮演着关键角色。高带宽光缆和连接器，例如康宁创新的高密度光纤解决方案（该方案采用了康宁®SMF-28® Contour光纤），能够让数据中心通过提升吞吐量来扩展性能，同时不牺牲可靠性。例如，AI工作负载通常需要能够在服务器和存储系统之间以极低延迟传输海量数据集。专为超低损耗和高速传输而设计的光纤能够促使这些性能升级持续且高效。
在核心层提升计算能力只是网络必然增长的第一阶段。考虑向外扩展的需求也至关重要——这引出了我们的下一个增长趋势。
横向扩展：
扩展物理基础设施
如果说纵向扩展是指增加单个AI节点的容量，那么横向扩展则是指增加节点的数量，以满足不断增长的需求。这一趋势对于AI网络尤其重要，因为AI网络通常需要分布式架构来跨多个节点同时处理数据。
此处的挑战在于确保这种物理扩展不会导致瓶颈或效率低下。高光纤数光缆、高密度光纤配线架和先进的网状网络组件通过提供灵活、模块化解决方案，支持快速部署和扩展。例如，康宁的预端接光纤系统简化了安装并减少了停机时间，使数据中心能够更轻松地扩展其覆盖范围，而不会中断运营。
跨地域扩展：
互连分布式系统
最后，跨地域扩展是指连接多个数据中心或AI集群以创建一个分布式网络。随着AI应用变得越来越广泛，地理上分散的设施之间的互连的需求也在不断增长。例如，一家公司可能需要将其在一个城市的主数据中心连接到另一个区域的另一个主数据中心，以构建一个更大规模的AI集群。
高密度光纤光缆是实现此类扩展的重要工具。由于数据中心运营商和运营商部署的管道空间有限，最大化光纤密度变得至关重要。康宁的高光纤数光缆产品组合，例如Contour™ Flow光缆就是为互连部署而设计，支持AI网络跨地域和跨用例的可扩展性。
面向可扩展AI网络的
未来之路
在我与业内众多客户的合作中，我深刻体会到将光纤基础设施与每个AI增长阶段的独特需求相匹配是多么关键。在康宁光通信，我们致力于帮助客户应对这些挑战。我们的创新光纤解决方案产品组合旨在支持每个阶段的扩展性，助力数据中心高效增长。AI正在改变世界，我们为能够参与建设实现这一目标的网络而感到自豪。
前路令人兴奋，但也充满复杂挑战。通过理解纵向扩展、横向扩展和跨地域扩展的不同需求，数据中心运营商可以在这个快速发展的格局中奠定成功的基础。
本文来源：康宁光通信
