シスコの光学技術によりネットワークの信頼性が向上

 

シスコの光学機器は、厳格なテスト プロトコル、シリコン フォトニクス テクノロジー、現場で実証済みの 100 ppm 未満の故障率を通じてネットワークの信頼性を強化します。{0}これらの光トランシーバーは、標準のコンプライアンス テストではカバーできない温度、電圧、信号の変動にわたるストレス テストを受けており、AI インフラストラクチャとエンタープライズ ネットワークに不可欠な信頼性を提供します。

 

 

光学コンポーネントの故障による隠れたコスト

 

ネットワークのダウンタイムは、驚異的な経済的影響をもたらします。中規模および大規模企業の 90% 以上が、1 時間あたりのダウンタイム コストが 30 万ドルを超えていると報告しており、33% は 1 時間あたり 100 万ドルから 500 万ドルの損失を経験しています。 AI ワークロードの場合、影響は倍増します。 Meta の分析によると、単一の遅い GPU リンクまたはネットワーク接続の障害により、クラスターのパフォーマンスが 40% 低下し、トレーニング ジョブがチェックポイントから再開される間、高価な GPU がアイドル状態のままになる可能性があります。

光トランシーバーはクリティカルジャンクションに位置します。これらのシガーライター-ライター-サイズのコンポーネントは、電気信号を光に変換して逆変換し、ファイバー ケーブル間の高速伝送を可能にします。-彼らが失敗すると、すべてが停止します。ネットワーク障害は計画外停止の主な原因としてランク付けされており、可観測性データによると、過去 2 年間のインシデントの 35% を占めています。

従来のアプローチは、業界標準{0}}IEEE 仕様、MSA 準拠、フォーム ファクタ要件を満たすことに重点を置いています。シスコは、これでは十分ではないことを発見しました。さまざまなサプライヤーから 20 個の異なる光モジュールを入手した信頼性テストでは、すべて技術的に 100G および 400G 標準に準拠しており、シスコのストレス環境に合格するものはありませんでした。モジュールは理想的な条件下では動作しましたが、実際の展開で遭遇する温度変動、電圧変動、または信号スキューにさらされると機能しませんでした。

AI インフラストラクチャでは、コンプライアンスと信頼性の間のこのギャップが重要になります。 TCP/IP が再送信を通じてエラー バーストを処理する従来のネットワークとは異なり、AI システムは同期された GPU で並行して情報を交換して動作します。リンク エラーにより、ワークロード全体が強制的に停止され、チェックポイントまでバックアップされ、再起動されます。パフォーマンスの低下はクラスター容量の 40% に達します。

 

シリコンフォトニクス技術で故障箇所を削減

 

シスコのシリコン フォトニクス アプローチは、複数の光学機能を 1 つのチップに統合し、信頼性の数学を根本的に変えます。従来の個別の光モジュールは、個別のコンポーネント-レーザー、変調器、マルチプレクサー、検出器-を組み立てており、それぞれが潜在的な障害点をもたらします。シリコン フォトニクスは、これらの機能を標準の CMOS プロセスを使用して製造された集積回路に統合します。

信頼性の利点は 3 つの要素から生まれます。まず、コンポーネントが少ないということは、故障箇所が少ないことを意味します。 8 つの 200G チャネルを使用するディスクリート 1.6T モジュールには、4 つの高価な EML レーザーが必要です。シリコン フォトニクスはすべてを統合するため、4 つのチャネルが 1 つの共通波長レーザーを共有し、数が 2 つのより安価な CW レーザーに減ります。-これらの定波レーザーは電球のように機能し、シリコン フォトニクス チップがすべての高速変調を処理しながら安定した光を照射します。-

第 2 に、ウェハ-規模の製造では、40 年と 4,000 億ドルの実績のある投資を経て完成したシリコン CMOS 製造を活用しています。高度に自動化されたプロセスにより、数百万台のユニットにわたって一貫した品質が実現されます。この技術により、手作業で組み立てられた個別のコンポーネントでは不可能なテスト容易性とプロセスの再現性が可能になります。-製造歩留まりは現場の信頼性に直接つながります。

第三に、モノリシック統合により、コンポーネント間の正確な位置合わせが保証されます。すべての光学素子が同じチップ上に存在し、一緒に製造されると、信号損失が減少し、パフォーマンスが向上します。正確な配置や高価な調整は必要ありません。このアプローチは、信頼性を損なうことなく、実験室から量産まで拡張できます。

シスコでは、フィールド返品率が 100 ppm 未満、-100 万台あたりの故障が 100 件未満の光トランシーバを年間数百万台出荷しています。この指標は、実験室の条件ではなく、さまざまな顧客環境における実際のパフォーマンスを反映しています。- 99.99% の可用性要件 (年間最大ダウンタイム 52 分) を維持するネットワーク エンジニアにとって、このレベルのコンポーネントの信頼性は重要なマージンを提供します。

 

業界標準を超えた包括的なテスト

 

業界標準は必要なベースラインを提供していますが、検証は不十分です。シスコは、標準要件を超える、光、電気、機械、電磁の各領域にわたる設計検証テスト（xDVT）を実装しています。テスト方法では、標準が対応していない故障モードをシミュレートします。

光学設計検証テスト (ODVT) は、電圧と温度が広範囲にわたって変化する場合でも、適切なリンク パフォーマンスを保証します。テストでは、長年の導入を表す条件下で、波長精度、送信出力と信号の完全性、受信機の感度を測定します。温度サイクル-システムの電源オンとオフを繰り返す-と、経年劣化が促進され、時間の経過とともに現れる障害モードが特定されます。

電気設計検証テスト（EDVT）は、高速データパス上の信号の完全性、論理インターフェースの一貫性、ソフトウェアの互換性を扱います。{0}トランシーバーは、高速光接続と低速管理インターフェースの両方を介してホスト プラットフォームと通信します。- EEPROM 設定またはファームウェア ハンドシェイクの非互換性は、コンプライアンス テストで見逃される動作上の障害を引き起こします。

機械設計検証テスト (MDVT) では、Z- 軸振動台上でモジュールに振動と衝撃を与えます。データセンターは、設置、輸送、地震発生時に物理的なストレスを受けます。機械的故障-はんだ接合部の破損、コンポーネントの脱落、コネクタの損傷-は、標準的なテストでは見落とされる一般的な現場の問題を表します。

電磁両立性 (EMC/EMI) テストでは、トランシーバーが外部放射線からの耐性を維持しながら、隣接する機器に干渉することなく動作することを保証します。データレートが高いと電磁干渉が発生します。適切なシールドがないと、パケット損失が発生します。 FCC パート 15 の制限により許容レベルが定義されており、シスコのテストにより余裕のあるマージンへの準拠が保証されます。

包括的なアプローチにより、シスコとサードパーティのプラットフォームの両方にわたる相互運用性が検証されます。{0}標準-ベースの仕様では、ホスト-と-トランシーバ、またはトランシーバ-と-の互換性は保証されません。シスコは、さまざまなホスト システムを使用して完全な認定を完了し、導入前に非互換性を検出します。このマルチベンダー検証により、顧客の統合が迅速化され、現場での障害が軽減されます。

 

AI ネットワークにはより高い信頼性基準が求められます

 

AI インフラストラクチャは信頼性の方程式を変えます。 AI ラックの GPU 温度は 85 度に達し、システムはラックごとに 50 ～ 100 kW の電力を生成します。ポート側排気構成のトランシーバーは、ポート側吸気配置よりも高温になります。動作温度は故障率に直接影響し、一貫性のない冷却エアフローは予期しない故障を引き起こします。

使用率が高いと弱点が露呈します。従来のネットワークは、アクティビティのピークと谷に応じて変動する負荷で実行されます。{1} AI トレーニングは継続的に高い使用率を維持し、コンポーネントに休むことなく負荷をかけます。リンク マージンが向上すると、修正可能なエラーが減り、ジョブをクラッシュさせる修正不可能なエラーが防止されます。高温が長時間続くとコンポーネントの劣化が加速するため、熱管理が重要になります。

財務上の影響により、高級光学機器が有利になります。一般的な AI コンピューティング ノードでは、光トランシーバーが総コストの 3-5% を占めます。その大部分は GPU、高帯域幅メモリ、冷却システムに当てられます。 8 つの GPU を備えた単一の AI サーバーは 50 万ドルを超え、個々の GPU のコストは 3 万ドル以上になります。ダウンタイムが 1 分間発生すると、数千単位の GPU アイドル時間が無駄になります。

低品質の光学部品は初期費用が安くなる可能性がありますが、総所有コストは高くなります。頻繁な交換、トラブルシューティング、メンテナンスにより、コンポーネントの価格を超えた出費が発生します。光障害による GPU のダウンタイムは、安価なトランシーバーによる節約に比べて微々たる経済的損失を引き起こします。信頼性の高い光学系に支払われるプレミアムは、インフラストラクチャの規模を考慮した賢明な投資を表します。

シスコは、ネットワーク機器、コンピューティング システム、ストレージ、すべてを相互接続する光学系の完全なスタックにわたってテストされた統合ソリューションを提供しています。{0}このエンドツーエンドの検証により、サーバー、NIC、スイッチ、トランシーバーが異なるメーカーから提供されるマルチベンダー AI 環境における互換性と信頼性が確保されます。--このような包括的なテスト機能を提供しているベンダーはほとんどありません。

 

 

ルーテッド光ネットワーキングによるアーキテクチャの簡素化

 

従来のメトロおよび広域光ネットワークには、専用の DWDM システムが必要であり、{0}専門的なスキルを必要とする高価な機器が必要です。ルーテッド オプティカル ネットワーキングは、IP ルータに直接統合される洗練されたプラガブル コヒーレント光を活用し、個別の光レイヤを排除します。

アーキテクチャの簡素化により、目に見えるメリットがもたらされます。独立した分析によると、特定のネットワーク タイプでは資本支出が 35% 削減され、場合によっては運用コストが 50% を超えて削減されます。このテクノロジーは、これまで人間による光学エンジニアリングが必要であった機能を自動化し、チームが IP と光学の専門家を横断的にトレーニングするのではなく、自分の分野の専門知識を維持できるようにします。{4}}

コヒーレント プラガブル オプティクスは、業界の予測よりも早く進化しました。ルーテッド オプティカル ネットワーキングが 400ZR 標準で 2020 年頃に発売されたとき、400ZR+ オプティクスがブラウンフィールド ネットワーク上で 1,000 km を超えて到達できると予想する人はほとんどいませんでした。 2024 年までに、QSFP-DD フォーム ファクターの 800ZR+ 光学系のパフォーマンスがさらに向上します。プラガブル コヒーレント光学系は、2027 年までにコヒーレント市場全体の半分を占めるようになるでしょう。

電力とスペースの節約は否定できないことが証明されています。ルーター-でホストされるコヒーレント光により、機器ラックが不要になり、ケーブル配線の複雑さが軽減され、設備コストが削減されます。 200 を超える顧客がルーテッド オプティカル ネットワーキングを導入し、容量の増加、エネルギー消費の削減、ネットワークの複雑さと設置面積の削減が報告されています。 Bell Canada は、ネットワーク変革にこのテクノロジーを活用し、コストを大幅に削減しながら国内最高のネットワークを実現しました。

このアプローチは、大都市データセンターの相互接続から、地域および長距離アプリケーションを介して拡張されています。{{0}{1}G コヒーレント波長は、増幅されていないポイントツーポイント リンクを最大 45 km まで接続し、拡張バージョンでは 120 km に達し、長距離伝送が可能になります。-柔軟性により、専用の光伝送装置を使用せずに複数の導入シナリオをサポートします。

 

グローバルサプライチェーンの強さが重要

 

サプライ チェーンの回復力によって、重要な導入時の機器の可用性が決まります。シスコは、グローバルなフルフィルメント インフラストラクチャと即日交換機能を備えたマルチソースの光コンポーネント サプライ チェーンを維持しています。-この多様性により、個々のサプライヤーが制約に直面した場合の混乱リスクが軽減されます。

シスコは、ネットワーク機器と光学機器の両方を販売するネットワーク機器メーカーとして、完全なアーキテクチャ内でトランシーバがどのように機能するかを理解しています。同社は、ルーター、スイッチ、サーバーの業界最大のポートフォリオ全体にわたって光モジュールの認定を行っています。お客様は、競合他社の機器で使用するためにシスコの光学部品を購入でき、プラットフォームの選択に関係なく互換性とパフォーマンスを確保できます。

サポートはライフサイクル全体に及びます。テクニカル サポート チームは、グローバル サービス サイト全体で 24 時間年中無休で稼働し、問題発生時のネットワークのダウンタイムを最小限に抑えます。交換用モジュールは即日発送されるため、修理にかかる平均時間が短縮されます。-運用サポート インフラストラクチャは、ネットワークの稼働時間を維持するための製品の信頼性と同じくらい重要です。

ポートフォリオの幅は、キャンパス、エンタープライズ、データセンター、サービス プロバイダーのネットワークにわたる 1G から 800G までのアプリケーションをカバーします。複数のフォーム ファクタ-SFP、QSFP28、QSFP-DD、OSFP-）は、さまざまなポート タイプと到達要件をサポートします。ラック内のサーバーを接続する場合でも、数キロメートルを越えてデータセンターを接続する場合でも、超{8}}長距離- DWDM ネットワークを構築する場合でも、適合する光学系が存在します。

Lightwire、Luxtera、Acacia などの買収を通じて、光学技術への投資は過去 10 年間で 60 億ドルを超えています。シリコン、光学部品、ソフトウェアへのこれらの投資により、イノベーションの加速が可能になります。 Cisco の Acacia 部門は、光学コンポーネントと ASIC を構築し、チップ設計からシステム ソフトウェアと管理までの垂直統合を提供します。

 

将来の需要に合わせたパフォーマンスのスケーリング

 

ネットワーク トラフィックの増加により、帯域幅が継続的に増加します。バックエンド データセンターのトラフィックは 2 年ごとに 10 倍に増加し、800G および 1.6T 速度の採用が加速しています。- AI への投資は 2030 年までに 5 兆 2000 億ドルに近づき、高速光相互接続に対する飽くなき需要が生み出されています。-

Cisco Silicon One は、スケーリングの基盤を提供します。このネットワーキング シリコン アーキテクチャは、ルーティングおよびスイッチング アプリケーション全体で高性能、低消費電力、および柔軟性を実現します。最新の P200 チップは 51.2 Tbps のスループットを実現し、1 秒あたり 200 億パケットを超える大量の AI トラフィックを処理します。ディープ バッファー機能は、AI ワークロードの特徴であるトラフィック バーストを管理します。

シリコン フォトニクスにより、次世代の速度への急速な進歩が可能になります。{0}}現在 800G を実現するテクノロジーは、シリコン上の統合フォトニクスにより、明日には 1.6T に拡張されます。マーベルは、それぞれ 200G で 32 チャンネルを備えた 6.4T 3D シリコン フォトニクス エンジンをデモし、トランスインピーダンス アンプやドライバーを含む数百のコンポーネントを同じデバイス上に統合しました。このモジュール式アプローチは、1.6T から 6.4T、そしてそれ以上まで拡張できます。

-共同パッケージ光学素子（CPO）は、フォトニック集積回路をシリコンと直接統合する次の進化を表します。このアプローチは、相互接続の距離を短縮し、プラグ可能なインターフェイスを排除することで、より高い信頼性を約束します。製造歩留まり、特に大規模なファイバーの取り付けには課題が残っています。パッケージあたり数千を超える光接続には、現場での問題を回避するために非常に高い歩留まりが必要です。このテクノロジーは時間の経過とともに成熟しますが、初期の導入時には注意が必要です。

リニア-ドライブ プラガブル オプティクス（LPO）は、代替パスを提供します。 LPO は、従来トランシーバーで行われていた信号処理をスイッチ ASIC に移動することで、プラグ可能モジュールの交換可能性の利点を維持しながら、消費電力とコストを削減します。コンポーネントの問題がスイッチ サブシステム全体に影響を与える CPO と比較して、障害の「爆発範囲」は抑制されたままになります。

 

よくある質問

 

Cisco の光学系がサードパーティの代替品よりも高価なのはなぜですか?{0}}

シスコの光学素子は、業界標準を超えた包括的なテストを受けています。{0}一般的なモジュールでは省略される、温度、電圧、信号の変動にわたるストレス テストを受けています。 100 ppm 未満の現場での返品率は、この検証を反映しています。 AI インフラストラクチャでは、光障害によってアイドル状態の GPU ごとに 1 分あたり 30,000 ドルのコストがかかる可能性があり、信頼性の割増はダウンタイムのコストに比べれば取るに足らないものになります。 MSA 準拠を満たしているサードパーティ製モジュールは、理想的な条件下では動作する可能性がありますが、熱ストレスや電気的変動が発生する運用環境では機能しません。

シスコの光学機器を{0}シスコ以外の機器で使用できますか?

はい。シスコは、シスコ プラットフォームとサードパーティ製のスイッチおよびルーターの両方に対応するトランシーバーを認定しています。-マルチベンダーのテストにより、さまざまな機器間での互換性が保証され、統合リスクが軽減されます。多くのお客様は、スイッチングおよびルーティング インフラストラクチャのベンダー選択を維持しながら、信頼性の利点を得るために、競合他社のネットワーキング ギアでの使用を目的としてシスコの光学製品を購入しています。

シリコンフォトニクスはディスクリート光学系と比較してどのように信頼性を向上させますか?

シリコン フォトニクスは、複数の光学機能{0}}変調、多重化、検出-を単一のチップに統合し、部品数と障害点を削減します。ウェーハ-スケールの CMOS 製造により、手作業で組み立てられた個別のモジュールでは不可能な一貫性が実現します。-モノリシック統合により、コンポーネントの正確な位置合わせが保証され、信号損失が軽減されます。このアプローチは、現場の信頼性に直接つながる製造の成熟のために 40 年間のシリコン製造投資を活用しています。

AI ネットワークにおける光学コンポーネントへの要求がさらに高まっているのはなぜですか?

AI ワークロードは、変動する負荷パターンではなく継続的に高い使用率を維持し、コンポーネントに休むことなくストレスを与えます。 GPU の温度は 85 度に達し、光学コンポーネントの劣化が加速します。トレーニング ジョブでは同期された GPU が使用され、単一リンク エラーによりクラスター全体が強制的に停止され、チェックポイントから再起動され、40% のパフォーマンス ペナルティが発生します。 TCP/IP が再送信を通じてエラーを処理する従来のネットワークとは異なり、AI は継続的な運用のために最高のリンク完全性を必要とします。

 

信頼性の重要性

 

ネットワーク アーキテクチャは、トランシーバーをアクセサリとして扱うのではなく、光学系から始めることが増えています。データレートが 10G から 800G まで上昇しているため、インフラストラクチャのアップグレード、ファイバーの再利用機能、ミッションクリティカルな接続の信頼性にとって光モジュールの選択が重要になっています。{3}}シリコンの進歩により、スイッチ ポートが光コンポーネントのコスト曲線よりも早くビットあたりのコストが安くなったため、光は急速にネットワーク構築における最大の資本投資になりました。

組織は 99.99% の可用性を必要とします。-サーバーごとの年間最大ダウンタイムは 52 分です。 99.999% の稼働時間を要求する製品もありますが、年間の計画外ダウンタイムは 5.26 分のみです。これらの目標には、コンポーネントの障害が発生する余地がありません。 1 時間あたりの平均ダウンタイム コストが 30 万ドルを超え、組織の 98% が 1 時間の停止で 10 万ドルを超えるコストが発生していると報告しているため、技術的な細かい点よりも光学的な信頼性がビジネス クリティカルになります。-

AI インフラストラクチャの需要の収束、帯域幅要件の増加、ダウンタイムに対するゼロトレランスにより、光学コンポーネントの選択が購入の意思決定から戦略的な選択へと高まります。{0}テストの厳格さ、シリコン フォトニクスの統合、現場で実証されたパフォーマンス、包括的なサポート インフラストラクチャによって、どのネットワークが信頼性の目標を達成し、どのネットワークにコストのかかる停止が発生するかが決まります。-