In den letzten Jahren haben sich KI-Trainingscluster zum anspruchsvollsten Einsatzgebiet für Hochgeschwindigkeitsverbindungen entwickelt. Mit der Skalierung der Modellparameter von Milliarden auf Billionen steigt der Bandbreitenbedarf sprunghaft an. Von außen betrachtet mag es logisch erscheinen, dass1,6 Tonnensollte schnell ersetzt werden800GDie
Doch in realen KI-Trainingsclustern800Gbleibt die gängigste Wahl – und das ist kein technologischer Rückstand, sondern eine rationale technische Entscheidung.
KI-Trainingscluster priorisieren Ausgewogenheit, nicht nur Spitzengeschwindigkeit
In einem KI-Trainingscluster wird die Netzwerkleistung nicht durch die Geschwindigkeit einer einzelnen Verbindung definiert. Sie wird definiert durchSystemgleichgewicht: Rechenleistung, Speicher, Schaltkapazität, Stromverbrauch, Kühlung und Kosten.
Die heutigen Architekturen von KI-Trainingsclustern sind bereits gut darauf abgestimmt800GGPU-Knoten, Blatt-Wirbelsäulen-Architekturen und optische Verbindungen sind um diese herum konzipiert.800GSpuren, die eine vorhersehbare Leistungsskalierung ermöglichen. Direkter Übergang zu1,6 Tonnenstört dieses Gleichgewicht oft eher, als es zu verbessern.
800G bietet das beste Bandbreiten-zu-Reife-Verhältnis
Aus Sicht der Bereitstellung,800Gbefindet sich an einem idealen Punkt:
Reifegrad des ÖkosystemsDSPs, optische Engines, Steckverbinder und Teststandards für800Gsind gut etabliert.
FertigungsausbeuteIm Vergleich zu1,6 Tonnen,800GDie Module liefern höhere Erträge und eine bessere Konsistenz.
InteroperabilitätKI-Trainingscluster benötigen eine enorme Anzahl von Ports, und800GLässt sich problemlos in bestehende Schaltsiliziumsysteme integrieren.
Im Gegensatz,1,6 Tonnenbefindet sich noch in einer frühen Einführungsphase. Obwohl es technisch beeindruckend ist, birgt es bei der großflächigen Einführung von KI-Trainingsclustern ein höheres Risiko.
Leistungs- und Wärmeverhältnisse sprechen für 800G.
Energieeffizienz ist eine stille Einschränkung in jedem KI-Trainingscluster.
A1,6 TonnenOptische Module verdoppeln nicht einfach die Bandbreite – sie erhöhen die Leistungsdichte oft überproportional. Dies stellt Herausforderungen an die Luftstromplanung, die Wärmebilanz und die Rack-Planung.
800GIm Vergleich dazu bietet es ein besser kontrollierbares Leistungsprofil, wodurch es einfacher wird, KI-Trainingscluster zu skalieren, ohne die Kühlinfrastruktur neu gestalten zu müssen.
Netzwerktopologie entspricht weiterhin 800G
Die meisten KI-Trainingscluster basieren heute auf Clos- oder Dragonfly+-Topologien, die für Folgendes optimiert sind:800GFahrspurbündelung. Umschalten auf1,6 Tonnenwürde Folgendes erfordern:
Neue Switch-ASIC-Generationen
Optische Verpackungen mit höherem Risiko
Überprüfung der Verlustbudgets und des Glasfasermanagements
Für viele Betreiber bedeutet ein Upgrade800GDichte ist einfach effizienter als ein überstürztes Vorgehen.1,6 TonnenDie
Wo ESOPTIC in die 800G-Realität passt
BeiESOPTICWir erleben aus erster Hand, wie Kunden KI-Trainingscluster in realen Produktionsumgebungen konzipieren.800G-Optikmodule, AOC- und DAC-LösungenSie sind so konzipiert, dass sie hochdichte und hochstabile Bereitstellungen unterstützen – genau das, was KI-Trainingscluster heutzutage benötigen.
Anstatt sich nur auf Spezifikationen zu konzentrieren, fokussiert sich ESOPTIC aufeinsetzbare LeistungZuverlässigkeit und Lebenszyklusstabilität – deshalb800Gdominiert weiterhin die realen KI-Trainingscluster.
Wird der 1,6-Türer den 800G ersetzen? Ja – aber noch nicht.
1,6 Tonnenwird zweifellos seine Zeit haben, insbesondere für KI-Trainingscluster der nächsten Generation nach 2026. Aber solange Energieeffizienz, Reife des Ökosystems und Kostenkurven nicht im Einklang stehen,800Gbleibt das praktischste Rückgrat für KI-Trainingscluster weltweit.
Häufig gestellte Fragen
1. Warum ist 800G in KI-Trainingsclustern beliebter als 1,6T?
Weil 800G ein besseres Gleichgewicht zwischen Leistung, Energieeffizienz, Reife und Kosten bietet.
2. Ist 1,6T technisch überlegen gegenüber 800G?
Ja, hinsichtlich der reinen Bandbreite, aber noch nicht einsatzbereit für große KI-Trainingscluster.
3. Beschränkt 800G die Trainingsleistung von KI-Modellen?
Nein. Für die derzeitigen Architekturen für verteiltes Training bietet 800G bei entsprechender Skalierung ausreichend Bandbreite.
4. Wann wird 1,6T zum Standard werden?
Voraussichtlich erst nach der vollständigen Entwicklung von Siliziumtechnologien, Optiken und Kühlsystemen – also nach 2026.
5. Was bietet ESOPTIC für KI-Trainingscluster an?
ESOPTIC bietet stabile, hochdichte 800G-Optikmodule, AOC- und DAC-Lösungen, die für den Einsatz in KI-Trainingsclustern optimiert sind.
