Disaggregierte Rechenzentren: Optische Lösungen essenziell

Ayar Labs, ein Anbieter von optischen Konnektivitätslösungen für datenintensive Anwendungen, erreichte Anfang März einen Meilenstein: Das Unternehmen stellte das nach eigenen Angaben erste kompakte CMOS-Chiplet mit einer Übertragungsleistung von 4 Terabit pro Sekunde (Tbps) öffentlich vor. So bietet Ayar Labs nun integrierte optische E/A-Lösungen mit einer Latenzzeit von weniger als 10 Nanosekunden und einer Leistungsaufnahme von weniger als 10 Watt an. Die Zielgruppe sind wichtige Kunden in den Bereichen Halbleiter, künstliche Intelligenz, Hochleistungsrechner (HPC) sowie Luft- und Raumfahrt. Optische E/A-Systeme wie diese sind unter anderem für Rechenzentren entscheidend.

Optische Lösungen für Rechenzentren nehmen mit den heutigen Datenexplosionen an Bedeutung zu – schließlich handelt es sich um eine Landschaft, die nach Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit hoher Bandbreite verlangt. Immer mehr Nutzer, mehr Geräte für das Internet der Dinge (IoT), mehr Dienste und mehr Zugriffe führen zu einer hohen Nachfrage nach leistungs-, energie- sowie kosteneffizienter Konnektivität – Eigenschaften, die optische Verbindungslösungen in sich vereinen.

  Gleichzeitig dazu setzen sich Rechenzentren immer mehr aus heterogener und maßgeschneiderter Hardware zusammen, die unterschiedliche Rechenanforderungen erfüllen kann. Infolgedessen gehen viele große Rechenzentren zu untergliederten Architekturen über: Verschiedene Hardwareressourcen wie Arbeitsspeicher und Lagerung sind hier unabhängig voneinander organisiert. Gleichzeitig sind sie mit einem Netz verbunden, das man als disaggregiertes Rechenzentrum bezeichnet.

Der Ansatz der Entflechtung von Rechenzentrumskomponenten kann ein Weg sein, um mehr Rechenleistung für massive Arbeitslasten zu ermöglichen. Gleichzeitig sichert dies Faktoren wie mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Energieeffizienz. Mit Disaggregation ist es möglich, dass die Architektur des Rechenzentrums die oft nicht ausreichend genutzten Computerressourcen besser nutzt – zum Beispiel, indem für einen bestimmten Task die erforderliche Rechenleistung, der Arbeitsspeicher und das Speichersystem explizit zugewiesen werden. Die übrigen Ressourcen stehen für andere Arbeitsschritte zur Verfügung.

Die meisten modernen Rechenzentren wenden eine Methode der Ressourcennutzung an, die sich auf eine feste Anzahl verbundener Elemente in Blade-Servern stützt (z. B. CPUs und Speicher). Die Aufgliederung der Ressourcen steht im Gegensatz zu diesem Verfahren.

In den heutigen Rechenzentren werden Tausende von Servern in verschiedenen Regalen aufgestellt und über Netzwerkkarten mit Schaltern verbunden. Jeder Server verfügt über eine feste Anzahl von Ressourcen, deren statische Konfiguration zu einer unzureichenden Auslastung der Verarbeitungsleistung führt. So kann beispielsweise ein Task, der intensiv von der Videoverarbeitung Gebrauch macht, eine Menge CPU-Ressourcen abschöpfen. Das Resultat: Ein Großteil des Speichers auf demselben Server lässt sich nicht mehr für andere Aufgaben verwenden. Auch ist es möglich, dass die Integration von Ressourcen in ein einziges Gehäuse die Änderung oder Modernisierung der Serverkonfiguration erschwert.

Bei disaggregierten Rechenzentren ist das kritische Element jedoch die Konnektivität, die den Bandbreiten- und Latenzanforderungen der Kommunikation entsprechen muss. Jüngste Fortschritte bei optischen Systemen ermöglichen nun rekonfigurierbare Verbindungen mit hoher Bandbreite und geringem Stromverbrauch pro Bit.

Die Disaggregation von Rechenzentren findet bereits seit einigen Jahren Anwendung, aber CPU- und Speicherressourcen sind im Allgemeinen immer noch gekoppelt. In jüngerer Zeit trug das Konzept einer vollständig disaggregierten Architektur zu Veränderungen bei – weg von der Verwendung von „Boxen“, in denen verschiedene Ressourcentypen zusammengefasst sind, hin zur Nutzung derselben Typen in Form einer Einheit (ein Blade, ein Rack oder ein Ressourcencluster). Solche Einheiten sind miteinander verbunden, um die Kommunikation zwischen den verschiedenen Ressourcenarten zu ermöglichen.

Insbesondere CPU-Speicher-Verbindungen in disaggregierten Rechenzentren erfordern extrem niedrige Latenzzeiten und eine sehr hohe Durchsatz-Bandbreite, um Leistungseinbußen bei der Verarbeitung von Arbeitslasten zu vermeiden. Konkret gesprochen: Latenzanforderungen für verschiedene Arten von Ressourcen reichen von Millisekunden (zum Beispiel zwischen CPU und Speichersystemen) bis hin zu Nanosekunden (zwischen CPU und Speicher). Aus diesem Grund ist die Kommunikation über optische Systeme eine vielversprechende Technik, um einen hohen Durchsatz und niedrige Latenzzeiten zu erreichen.

Die wichtigsten Vorteile optischer Verbindungen für disaggregierte Rechenzentren sind:

1. Eine hohe Bandbreite, die eine schnelle Übertragung großer Datenmengen zwischen verschiedenen Komponenten des Rechenzentrums ermöglicht.

2. Mehr Flexibilität und Skalierbarkeit.

3. Ein niedriger Stromverbrauch, da optische Verbindungen weniger Strom benötigen als Kupferverbindungen.

4. Sowohl eine bessere Zuverlässigkeit als auch Redundanz, da disaggregierte Rechenzentren verschiedene Arten von Verbindungen für verschiedene Komponenten verwenden können.

5. Und zuletzt: Die Wirtschaftlichkeit, da optische Verbindungen billiger sind als Kupferverbindungen.

Der Umsatz mit optischen E/A-Systemen für High-Performance-Computing (HPC) lag 2022 bei etwa 5 Millionen US-Dollar und wird bis 2033 voraussichtlich 2,3 Milliarden US-Dollar erreichen. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate beträgt in diesem Zeitraum 74 %, so die Yole Group.