Репортаж от Wedoany，Американский поставщик услуг инфраструктуры ИИ WhiteFiber совместно с израильской сетевой технологической компанией DriveNets завершил развертывание сети суперкластера GPU между центрами обработки данных. Проект соединил два центра обработки данных, расположенных на расстоянии около 52 миль друг от друга, и их кластеры NVIDIA H200 GPU в единую логическую вычислительную систему через 83 км темного оптоволокна. Измеренная пропускная способность сети достигла 111,2 Тбит/с, а гарантированная задержка в оба конца составила 0,9 миллисекунды. Стороны называют этот проект первым коммерческим развертыванием сети Scale-across AI на большие расстояния, соответствующая архитектура перешла от экспериментальной проверки к этапу эксплуатации реальной инфраструктуры.
Данное строительство является частью проекта Project Redwood компании WhiteFiber. Основная цель — не просто добавить обычную линию связи между двумя центрами обработки данных, а обеспечить возможность совместной работы стоек GPU, расположенных в разных местах, как если бы они были развернуты в одном помещении. Традиционное взаимодействие центров обработки данных в основном отвечает за резервное копирование данных, синхронизацию бизнеса и межрегиональный доступ, при этом пропускная способность обычно ниже, чем у внутренней сети одного центра обработки данных. Задачи обучения ИИ генерируют крупномасштабные, синхронные и внезапные потоки данных за короткое время. Как только на межсайтовой линии возникают перегрузки, дрожание или потеря пакетов, GPU на обоих концах могут снизить коэффициент использования из-за ожидания данных. Используемая WhiteFiber линия темного оптоволокна задействовала лишь часть доступного спектра, но уже достигла пропускной способности 111,2 Тбит/с. На следующем этапе планируется провести тестирование с полным спектром.
В проекте используется DriveNets AI Fabric в качестве высокопроизводительной сетевой основы между двумя центрами обработки данных, а WEKA NeuralMesh обеспечивает межкластерную инфраструктуру данных и памяти. На сетевой стороне развернуты коммутационные устройства DriveNets 9300F, 5300R и 5301R. С помощью технологии Fabric Scheduled Ethernet реализована балансировка нагрузки на основе ячеек, сквозное управление виртуальными выходными очередями и глубокая буферизация для межсайтового трафика ИИ, что позволяет планировать внезапные данные до возникновения перегрузки. В ходе строительства команда проекта протестировала производительность между стойками GPU внутри одного центра обработки данных и между стойками GPU в разных центрах обработки данных, чтобы проверить, может ли удаленный узел поддерживать производительность связи, близкую к производительности кластера на одной площадке.
Эта архитектура в первую очередь решает проблему нехватки электроэнергии и пространства в одном центре обработки данных. Крупные кластеры ИИ часто ограничены мощностью электроснабжения, площадью помещений, охлаждающими установками и условиями подключения к местной электросети. Даже если у предприятия есть больше GPU, не всегда возможно установить их все в одном кампусе. Суперкластер между центрами обработки данных позволяет операторам размещать новое вычислительное оборудование на удаленных объектах с более достаточными энергоресурсами, а затем включать их в единую вычислительную область через высокоскоростную сеть, тем самым расширяя масштаб кластера GPU, не дожидаясь завершения крупномасштабного расширения электроснабжения в исходном центре обработки данных.
С точки зрения структуры информационно-коммуникационной инфраструктуры, проект сформировал непрерывную цепочку «удаленные кластеры GPU — коммутационная сеть центра обработки данных — длинное темное оптоволокно — единая платформа данных и памяти». Сеть должна не только обеспечивать высокую пиковую пропускную способность, но и контролировать межсайтовую задержку, внезапные всплески трафика и зону влияния сбоев. Платформа хранения и данных должна гарантировать, что данные модели, контрольные точки обучения и промежуточные результаты могут непрерывно вызываться между разными сайтами. Только при синхронном проектировании вычислений, сети и хранения два физически изолированных центра обработки данных могут проявляться на уровне приложений как единая вычислительная система ИИ.
WhiteFiber планирует в третьем квартале 2026 года увеличить порты сети Scale-across, повысив пропускную способность системы до 136 Тбит/с, а позднее в этом квартале объявить о коммерческих услугах, конфигурации архитектуры и способах доступа. Помимо обучения и вывода больших моделей, стороны считают, что эта технология может применяться в таких сценариях, как телекоммуникационные сети, граничные вычисления и суверенный ИИ, особенно подходя для проектов, где вычислительные ресурсы должны быть распределены, но бизнес требует единого управления. Ключевыми моментами для последующего наблюдения являются тестирование линии с полным спектром, расширение до 136 Тбит/с, подключение большего количества стоек GPU, а также стабильность межсайтового суперкластера в условиях длительной высокой нагрузки.
