Nvidia переведёт GPU-кластеры на кремниевую фотонику и сопакутированную оптику уже в 2026 году
Nvidia объявила на конференции Hot Chips, что к 2026 году коммуникации внутри её AI-кластеров полностью перейдут на кремниевую фотонику с технологией Co-Packaged Optics. Первые продукты — InfiniBand-коммутаторы Quantum-X и Ethernet-решения Spectrum-X Photonics — обещают снизить энергопотребление линий связи втрое и обеспечить до 115 Тбит/с пропускной способности при скорости 800 Гбит/с на порт.
Рост моделей генеративного ИИ вынуждает объединять тысячи GPU в единую вычислительную ткань. Медные кабели и съёмные оптические модули на таких скоростях дают до 22 дБ потерь и требуют около 30 Вт на порт, что становится узким местом по теплу, надёжности и цене. Сопакутированная оптика размещает фотонный движок рядом с ASIC, сводя электрическую трассу к миллиметрам: потери падают до 4 дБ, а типичное энергопотребление порта — до 9 Вт. По расчётам Nvidia, это в 3,5 раза повышает энергоэффективность, в 10 раз увеличивает надёжность и ускоряет развёртывание стоек примерно на треть.
В начале 2026-го выйдет Quantum-X на InfiniBand: 144 порта по 800 Гбит/с, суммарно 115 Тбит/с, встроенные 14,4 TFLOPS для сетевой агрегации SHARP 4.0 и штатное жидкостное охлаждение. Во второй половине года дебютирует линия Spectrum-X Photonics для Ethernet. Младший SN6810 предложит 102,4 Тбит/с (128×800 Гбит/с), старший SN6800 масштабируется до 409,6 Тбит/с и 512 портов. Оба устройства тоже используют жидкостный контур, что упрощает интеграцию в плотные стойки.
Аппаратная база оптических интерфейсов будет изготавливаться на платформе COUPE от TSMC. Первое поколение движков рассчитано на 1,6 Тбит/с в формате OSFP, второе — 6,4 Тбит/с с упаковкой CoWoS, третье повысит полосу до 12,8 Тбит/с прямо внутри корпуса процессора. Таким образом, дорожные карты Nvidia и TSMC синхронизированы минимум на три итерации.
Компания подчёркивает, что переход к CPO — не опциональное обновление, а условие дальнейшего роста AI-дата-центров. Именно на оптические соединения придётся львиная доля экономии энергии и площади, необходимой для новых моделей ИИ. В выигрыше окажутся и заказчики: меньше кабелей, меньше точек отказа, быстрее ввод комплексов в работу.
