hakkında şirket haberleri Beyond the Rack: Co-Paket Optik (CPO) ve Yeni Nesil Depolama Yapay Zekanın Veri Taşıma Sorununu Nasıl Çözüyor

# Rafın Ötesinde: Birlikte Paketlenen Optikler (CPO) ve Yeni Nesil Depolama, Yapay Zekanın Veri Taşıma Sorununu Nasıl Çözüyor?

Veri Merkezindeki Fil: Artık Konu Bilgi İşlem Değil

Shenzhen'deki CIOE 2026'da veri merkezi mimarları arasındaki konuşmalarda büyüleyici bir değişim ortaya çıktı. Beş yıl önce tartışmalar şu yönde yoğunlaştı:GPU TFLOPS ve CPU çekirdek sayıları. Bugün? TakıntıPB/s (saniyede petabayt)Venanosaniyelik gecikme bütçeleri.

Neden? Çünkü trilyon parametreli yapay zeka modelleri ve gerçek zamanlı çıkarım çağında,darboğaz hesaplamadan veri hareketine geçti. Modern bir H200 GPU, 4,8 PFLOPS işleyebilir; ancak veri açısından kıttır. GPT-4 sınıfı bir modeli eğitmek karıştırmayı gerektirir45 petabayt eğitim verisibinlerce GPU'da milyarlarca kez.

Bu makalede, CIOE 2026'da sergilenen ve yapay zeka altyapısını yeniden tanımlayan iki yakınlaşan teknoloji inceleniyor: 1.Birlikte Paketlenen Optikler (CPO) ve Pakete Yakın Optikler (NPO)– Elektrik darboğazlarının ortadan kaldırılması 2.Yeni nesil kurumsal depolama– Yapay zekanın doyumsuz iştahı için tasarlanmış SSD'ler ve bellek sistemleri

Bölüm 1: CPO/NPO – Silikonla Buluştuğunda

Sorun: Elektrik Bağlantıları Duvara Çarptı

Geleneksel optik modüller, PCB üzerindeki elektrik izleri aracılığıyla anahtarlara bağlanır. Veri hızları 1,6 Tbps'yi aştıkça bu izler aşılamaz engeller haline geliyor:

-Sinyal kaybı: 112Gbps PAM4'te (56GHz) 30-40 dB/m -Güç tüketimi: Retimer'lar ve DSP'ler modül başına 15-20W yakar -Gecikme: Elektrikli SerDes gidiş-dönüş süresini 100-200 ns artırır -Yoğunluk: QSFP-DD ön paneli, ASIC anahtarı başına ~51 Tbps ile sınırlıdır

GirmekBirlikte Paketlenmiş Optikler: optik motorların entegre edilmesiaynı paketin içindeanahtarlama silikonu olarak.

CIOE 2026'da Ortaya Çıkanlar: CPO Gerçek

Sergi boyunca yürürken, CPO konferans bildirilerindennakliye silikon:

#### 1.6.4T NPO Optik Motorlar(华工正源/Huagong Zhongyuan) -Yapılandırma: Kuantum nokta DWDM lazerleri kullanan 8× 800G şerit -Güç verimliliği: 3,5 pJ/bit (takılabilir modüller için 8 pJ/bit'e karşılık) -Form faktörü: Anahtar paketi alt katmanına entegre edilmiştir -Durum: 2026'nın 4. çeyreğinde 1. Seviye hiper ölçekleyicilere örnekleme

#### 2.Silikon Fotonik Platformları(GlobalFoundries) Onların45nm CMOS uyumlu SiPhsüreç şunları sağlar: -Monolitik entegrasyonlazerler, modülatörler ve fotodedektörler -Gofret ölçekli testmontaj maliyetlerini %60 oranında azaltmak -Çok dalga boylu kaynaklarDWDM uygulamaları için

#### 3.Light'ın Donanım AtılımıÇinli girişim açıkladıZW1000 maskesiz programlanabilir litografi sistemisilikon fotonik için: -Hızlı prototipleme: Yeni tasarımlar için aylar yerine haftalar -Düşük hacimli üretim: <10.000 adet/yıl için ekonomik -Esneklik: Özel uygulamalar için yeniden yapılandırılabilir dalga kılavuzları

Bu, CPO'nun en büyük sorununu çözüyor:tasarım yineleme döngüleri. Geleneksel fotoğraf maskesi maliyetleri (200.000 ABD Doları+) deneyleri fahiş derecede pahalı hale getirdi.

CPO, NPO ve Takılabilir: Dağıtım Matrisi

Tüm uygulamalar CPO'nun karmaşıklığını gerektirmez. İşte her teknolojinin anlamlı olduğu durumlar:

| Mimarlık | En İyisi | Bant genişliği | Güç | Maliyet | Kullanılabilirlik | |-----------------|----------|-----------|----------|------|-------------| |Takılabilir (QSFP-DD)| Omurga yaprağı ağları | 800G-1.6T | 15-20W | $ | Şimdi | |LPO (Doğrusal Takılabilir)| Raftan rafa <100 m | 800G | 8-12W | $$ | Şimdi | |NPO (Pakete Yakın)| AI eğitim kümeleri | 3,2-6,4T | 5-8G | $$$ | 2027 | |CPO (Ortak Paketli)| Kumaşları değiştir | 12,8T+ | 3-5W | $$$$ | 2028 |

CIOE'den Önemli Bilgiler: 2026-2027 dağıtımları için,Hibrit mimariler hakim: - Omurga anahtarları için CPO (ASIC başına 51,2 Tbps+) - Yaprak anahtarlar için takılabilir 800G - Bilgi işlem yapısı GPU ara bağlantıları için LPO

Teknik Derinlemesine İnceleme: CPO Gerçekte Nasıl Çalışır?

CPO çözümlerini değerlendiren mühendisler için mimariyi anlamak kritik öneme sahiptir:

#### Geleneksel Takılabilir Modül Yolu: ``` GPU → PCIe → NIC ASIC → PCB izleri (30cm) → Retimer → Modül DSP → Lazer → Fiber → Fotodiyot → DSP → Retimer → PCB izleri → ASIC'i Değiştir ```Toplam gecikme: ~800nsGüç: ~35W, 800G çift yönlü için

#### CPO Yolu: ``` ASIC Anahtarı → Paket içi dalga kılavuzu (3 mm) → Modülatör → Fiber → Fotodiyot → Dalga kılavuzu → ASIC Anahtarı ```Toplam gecikme: ~200nsGüç: ~8W, 800G çift yönlü için

Gecikmenin azaltılması şu amaçlar için dönüştürücüdür:senkron paralel eğitim(örneğin, ZeRO-3, FSDP), kolektif iletişim temellerinin (hepsi azalt, hepsi topla) yürütme süresine hakim olduğu yer.

Ekosistem Sorunu: Evlat Edinme Neden Kademeli?

Zorlayıcı teknik avantajlara rağmen CPO engellerle karşı karşıyadır:

1.Tedarik zincirinin olgunlaşmamışlığı: Dünya çapında yalnızca 3-4 nitelikli satıcı 2.ASIC'in yeniden tasarımını değiştir: Broadcom/Nvidia/Marvell 3 ile ortak geliştirme gerektirir.Termal yönetim: 400W+ anahtar ASIC'leri + optik motorlar = karmaşık soğutma 4.Onarım ekonomisi: Ölü optik motor = anahtar modülünün tamamının hurdaya çıkarılması (50.000$+)

CIOE'de sektör konsensüsü: CPO yakalayacak2028 anahtar pazarının %15-20'si, hiper ölçekli AI kümelerinde yoğunlaşmıştır. Tak-çıkar modüller kurumsal ve telekomünikasyon sektöründe baskın olmaya devam ediyor.

Bölüm 2: Depolama Tarafı – Canavarı Beslemek

Herkes GPU'lara odaklanırken CIOE'nin kurumsal depolama sergileri de aynı derecede önemli bir hikaye anlattı:Yapay zekanın veri hattı yalnızca en yavaş bileşeni kadar hızlıdır.

Yapay Zeka Depolama İkilemi

1 trilyon parametreli bir modeli 10 TB veri üzerinde eğitmek şunları gerektirir: -Veri kümesi yükleme: Depolamadan okunan 10 TB → GPU belleği -Kontrol noktası belirleme: Her dönemde yazılan 2TB model ağırlıkları (eğitim çalıştırması başına 10-100×) -Karıştırma işlemleri: Veri kümesinin tamamındaki rastgele erişim modelleri -Gradyan senkronizasyonu: Geri yayılım sırasında dağıtılmış yazmalar

Geleneksel SAS HDD'ler mi?Gülünç derecede yetersiz. SATA SSD'ler bile mücadele ediyor. burasıNVMe PCIe 5.0 SSD'lerVeDDR5 kalıcı bellekresme girin.

CIOE 2026 Depolama Katılımcıları Neleri Sergiledi?

#### 1.PCIe 5.0 Kurumsal SSD'ler: New Baseline Topstar'ın sergisi dahilMikron 7500 SerisiVeKingston DC1500Maşağıdakileri gösteren sürücüler: -Sıralı okuma: 14.000 MB/s (PCIe 3.0 için 3.500 MB/s'ye kıyasla) -Rastgele okuma IOPS: 2,5 milyon (dağıtılmış eğitim verilerinin yüklenmesi için çok önemlidir) -Dayanıklılık: 5 yıl boyunca 3 DWPD (Günlük Sürücü Yazma Sayısı) = 15 TB sürücüde toplam 82 PB yazma işlemi

Gerçek dünya etkisi: 16 sürücülü NVMe JBOF, veri kümesi akışı için ikili 100 GbE bağlantılarını doyurabilir ve depolamayı eğitim darboğazı olarak ortadan kaldırır.

#### 2.DDR5-5600 Sunucu Belleği: Kapasitenin Ötesinde Yapay Zeka iş yükleri her ikisini de gerektirirkapasite(sunucu başına 512 GB-2 TB) vebant genişliği(>soket başına 400 GB/sn). DDR5-5600 şunları sağlar: -Bant genişliği: DIMM başına 44,8 GB/sn (DDR4-3200 için 32 GB/sn'ye kıyasla) -Kapasite: 128 GB RDIMM modülleri standart hale geliyor -Güç verimliliği: DDR4 için 1,1V ve 1,2V (%10 azalma)

CIOE'de gördükSamsung'un 512 GB DDR5-5600 RDIMM'leri– LLM çıkarım sunucuları için soket başına 2 TB'ın (16× DIMM) etkinleştirilmesi. Bu, 70B parametreli modellerin tamamının kalmasına olanak tanırDRAM'de yerleşik, model değiştirme yükünü ortadan kaldırır.

#### 3.CXL Bellek Genişletme: Game Changer Compute Express Link (CXL) 2.0 şunları sağlar:bellek havuzusunucular arasında: -Paylaşılan hafıza havuzu: Birden fazla CPU ortak DRAM'e/kalıcı belleğe erişir -Gecikme: Uzaktan bellek erişimi için <200 ns (NVMe için milisaniyeye kıyasla) -Kullanım örneği: LLM çıkarım kümeleri düğümler arasında KV önbelleğini paylaşır

Halen ortaya çıkmakta olmasına rağmen (2026'da sınırlı üretim), CXL bellek genişletmesiÇıkarım kümesi maliyetlerini %30 azaltındüğüm başına bellek aşırı provizyonunu ortadan kaldırarak.

Yapay Zeka için Kurumsal Depolama Mimarisi: 3 Katmanlı Model

CIOE'nin veri merkezi mimarlarıyla yaptığı görüşmelere göre en uygun yapay zeka depolama yığını şu şekildedir:

####Katman 1: GPU HBM (Yüksek Bant Genişliğine Sahip Bellek)-Kapasite: GPU başına 80-192 GB (H200/B200) -Bant genişliği: 4-5 TB/sn -Amaç: Aktif eğitim grupları, ileri/geri geçiş sırasındaki model ağırlıkları

####2. Katman: Ana Bilgisayar DRAM'i (DDR5)-Kapasite: Sunucu başına 1-2 TB -Bant genişliği: Soket başına 400-800 GB/sn -Amaç: Veri kümesini önceden getirme, degrade biriktirme, çıkarım KV önbelleği

####3. Katman: NVMe SSD Depolama-Kapasite: Sunucu başına 60-240TB (4-16× 15TB sürücüler) -Bant genişliği: 50-200 GB/sn (sürücüler arasında RAID 0) -Amaç: Tam veri seti depolama, kontrol noktası oluşturma, uzun vadeli model versiyonlama

Kritik oran: HedefleyinAna Bilgisayar DRAM'i: NVMe = 1:50(örneğin, 2 TB DRAM, 100 TB NVMe). Bu, veri kümesinin önceden getirilmesinin GPU eğitimini asla durdurmamasını sağlar.

TCO Argümanı: Premium Depolama Neden Kazandırıyor?

1.000 GPU'luk bir yapay zeka eğitim kümesini düşünün: -GPU maliyeti: 30 Milyon Dolar (1.000× H100 başına 30 Bin Dolar) -Yıllık güç: 5 milyon ABD Doları (150 ABD Doları/GPU × 1.000 × 8.760 saat × 0,12 ABD Doları/kWh) -Fırsat maliyeti: Boş küme için 5.000 ABD Doları/saat (%100 kullanımda 43 milyon ABD Doları/yıl)

Şimdi depolama darboğazlarının etkili GPU kullanımını azalttığını hayal edin%85(%15 boşta veri bekliyor): -Boşa GPU zamanı: 6,45 milyon $/yıl -Darboğazı ortadan kaldırmanın maliyeti: 500.000 ABD doları (premium NVMe + DDR5 + 100GbE ağ bağlantısı)

yatırım getirisi: Birinci yılda %1.200. Bu nedenle hiper ölçekleyiciler 2.000 $'lık PCIe 5.0 SSD'leri dağıtmakta tereddüt etmiyor.

Bölüm 3: Topstar'ın Entegre Çözümü – Donanım + Uzmanlık

Hem CIOE 2026 katılımcısı hem de sektör tedarikçisi olarak,Topstar TeknolojisiMüşterileri yapay zeka altyapısı başarısı için benzersiz bir şekilde konumlandırıyor:

Kapsamlı Ürün Portföyümüz

####Optik Ara Bağlantı- 800G/1,6T QSFP-DD/OSFP modülleri - Hibrit mimariler için 400G/200G çözümleri - Raf ölçeğinde bağlantı için AOC/DAC kabloları - MPO/MTP fiber donanımları

####Kurumsal Depolama-SSD'ler: Micron, Kingston, Samsung kurumsal NVMe (PCIe 4.0/5.0) -Sunucu Belleği: DDR5-4800/5600 RDIMM'ler ve LRDIMM'ler -GPU Belleği: AI hızlandırıcılar için HBM2e/HBM3 (OEM kaynak kullanımı)

####Yapay Zeka Sunucu Bileşenleri- NVIDIA H100/H200/B100 GPU'lar (yetkili distribütör) - Mellanox ConnectX-7 NIC'ler (RDMA için 400GbE) - Broadcom anahtarları ve SmartNIC'ler

Müşteriler Neden Topstar'ı Seçiyor?

#### 1.Tek Satıcı Sadeliği10 farklı tedarikçiyi yönetmeyi bırakın. Eksiksiz AI raf çözümleri sunuyoruz: - Malzeme Listesi (BOM) optimizasyonu - Uyumluluk ön doğrulaması - Birleştirilmiş nakliye ve destek

#### 2.Esnek Kaynak Kullanımı Seçenekleri-OEM dereceli bileşenlerhiper ölçekli dağıtımlar için -Orijinal markamodüller (Cisco/Arista/Mellanox uyumlu) -Beyaz kutu çözümlerimaliyete duyarlı projeler için

#### 3.Teknik Ortak GeliştirmeMühendislerimiz aşağıdaki konularda işbirliği yapmaktadır: -Ağ topolojisi tasarımı(Kapanış, Yağ Ağacı, Yusufçuk) -Depolama katmanı boyutlandırmasıiş yükü profiline dayalı -Güç ve soğutma bütçeleriraf düzeyinde dağıtımlar için

#### 4.Hızlı Dağıtım Zaman ÇizelgeleriTeslimat sürelerinin 16-24 hafta olduğu bir sektörde şunları sürdürüyoruz: -Stratejik bileşen envanteri(5 milyon $+ hisse senedi) -4-8 haftada teslimatstandart konfigürasyonlar için -Hızlandırılmış seçenekleracil dağıtımlar için

Örnek Olay İncelemesi: 500 GPU Eğitim Kümesi Dağıtımı

Yakın zamanda gerçekleşen bir müşteri projesi uçtan uca yeteneğimizi göstermektedir:

Gereksinimler:- 500× NVIDIA H100 GPU - Düğüm başına 100 TB veri kümesi depolama - Tamamen azaltılmış işlemler için <10μs ağ gecikmesi

Topstar Çözümü:-Ağ oluşturma: - 500× Mellanox ConnectX-7 400GbE NIC'ler - Omurga anahtarları için 64× 800G QSFP-DD optik modüller - Yaprak anahtarlar için 1.024× 400G QSFP-DD modülleri -Depolamak: - 4.000× Kingston DC1500M 15 TB NVMe SSD (sunucu başına 8) - Sunucu başına 8 GB önbelleğe sahip RAID denetleyicileri -Hafıza: - 32.000× Samsung DDR5-5600 64 GB RDIMM (sunucu başına 64, 4 TB/düğüm)

Dağıtım Zaman Çizelgesi:- 1-2. Hafta: Malzeme Listesinin tamamlanması ve satın alınması - 3-6. Hafta: Bileşen teslimatı ve entegrasyonu - 7-8. Hafta: Raf kurulumu ve ağ devreye alınması - 9. Hafta: İş yükünün doğrulanması ve devredilmesi

Sonuç: Küme elde edildi%94,2 GPU kullanımıHaftalık eğitim çalışmaları sırasında, sektördeki en yüksek eğitimler arasında yer alıyor.

Önümüzdeki Yol: 2027-2030 Teknoloji Gelişimi

CIOE 2026 içgörülerine ve sektör yol haritalarına dayanarak, önümüzdeki gelişmeler şu şekilde:

2027: Ana Akım Yapay Zeka Altyapısı

-3.2T optik modüllerhacimli üretime girin -DDR6 örneklemebaşlar (7.200 MT/sn, DIMM başına 60 GB/sn) -PCIe 6.0 SSD'ler28 GB/sn sıralı okuma sunar -CXL3.0raflar arasında bellek havuzu oluşturmayı sağlar

2028: CPO Benimseme Değişimi

-12.8T anahtar ASIC'lerientegre CPO ile -Şerit başına 400G sinyalizasyon(bugünün maksimum 200G'sine kıyasla) -Optik devre anahtarlamadinamik bant genişliği tahsisi için -İlk ticari fotonik yapay zeka hızlandırıcıları(analog optik hesaplama)

2030: Optik Olarak Birbirine Bağlı Veri Merkezi

-Raf düzeyinde optik anahtarlamaelektrik dağıtımının değiştirilmesi -Silikon fotoniği bakırdan daha ucuz hale geliyor>100Gbps'de -Kalıcı hafıza(CXL ekli) sıcak depolama için NVMe'nin yerini alır -Kuantum dolaşmış güvenli bağlantılarDC'ler arası yapay zeka modeli senkronizasyonu için

Sonuç: Altyapı Zekadır

Manşetlere konu olan yapay zeka modelleri (GPT-5, Gemini Ultra, Claude Opus) yalnızcaaltlarındaki altyapı. CIOE 2026'da mesaj netti:Yapay zeka çağı aynı anda tek bir optik modül, bir SSD ve bir bellek DIMM'i inşa ediliyor.

Yapay zeka altyapısını kullanan kuruluşlar için üç zorunluluk ortaya çıktı:

1.Mükemmel teknolojiyi beklemeyin– 800G ve DDR5 artık üretime hazır 2.Yalnızca bilgi işlem için değil, veri taşıma için tasarım– Depolama ve ağ iletişimi GPU'larla eşdeğerdir 3.Yığını anlayan tedarikçilerle ortak olun– Optik, depolama ve bilgi işlem birlikte tasarlanmalıdır

Topstar TeknolojisiBu kesişim noktasında yer alıyor; son teknoloji bileşenleri, derin teknik uzmanlığı ve tedarik zinciri çevikliğini bir araya getirerek agresif dağıtım zaman çizelgelerini yerine getiriyor. İster ilk yapay zeka kümenizi oluşturuyor olun ister 100.000 GPU'ya ölçeklendiriyor olun, altyapı ortağınız olmaya hazırız.

Zekanın geleceği bugün inşa ediliyor. Birlikte inşa edelim.

---

Topstar Teknolojisi Hakkında

En iyi yıldızAI altyapı bileşenlerinin lider tedarikçisidir ve aşağıdaki konularda uzmanlaşmıştır: -Optik Modüller: 800G/1,6T QSFP-DD, 400G OSFP, CPO/NPO çözümleri -Kurumsal Depolama: NVMe SSD'ler (PCIe 4.0/5.0), Kurumsal SATA, U.2/U.3 form faktörleri -Sunucu Belleği: DDR5 RDIMM'ler/LRDIMM'ler, AI hızlandırıcılar için HBM -GPU ve Ağ İletişimi: NVIDIA AI GPU'lar, Mellanox SmartNIC'ler, Broadcom anahtarları

15 yılı aşkın süredir hiper ölçekli veri merkezlerine, telekomünikasyon taşıyıcılarına ve kurumsal müşterilere hizmet vererek,OEM kalitesinde kaliteilebeyaz kutu ekonomisi.

📧Mühendislik Soruları: dsale@topsfp.com 🌐Ürün Kataloğu: www.opticalmodulemanufacturers.com | www.qsfp28module.com 📱Bağlamak: [Facebook](https://www.facebook.com/topstar.sfp/) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/13177171/)

---

Anahtar Kelimeler: Birlikte paketlenmiş optikler, CPO, NPO, AI veri merkezi, kurumsal SSD, DDR5 sunucu belleği, NVMe PCIe 5.0, silikon fotonik, optik ara bağlantı, GPU depolama, CIOE 2026, yüksek hızlı ağ iletişimi, AI altyapısı

SEO Etiketleri: #CoPackagedOptics #CPO #NPO #AIInfrastructure #EnterpriseSSD #DDR5Memory #DataCenter #CIOE2026 #SiliconPhotonics #GPUStorage #OpticalModules #NVMe