شرکتی با فناوری پیشرفته و متخصص در تحقیق و توسعه ارتباطات فیبر نوری و تولید.

زبان
VR

۲۰۲۶ و پس از آن: ساخت مرکز داده برای عصر دانش جدید

فوریه 04, 2026

پیمایش انقلاب هوش مصنوعی: آینده مراکز داده که در آن هر کیلووات، دانش جدید را تغذیه می‌کند

با توجه به تقاضای انفجاری برای هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، همراه با مهاجرت رایانش ابری به شبکه‌های فوق‌العاده پرسرعت ۸۰۰G و ۱.۶T، مراکز داده جهانی در حال تحولی اساسی هستند. پیش‌بینی می‌شود ظرفیت تا سال ۲۰۲۹ سه برابر شود. هزینه این تحول سرسام‌آور است: تخمین زده می‌شود که ۵.۲ تریلیون دلار سرمایه‌گذاری جهانی در مراکز داده برای تأمین تقاضای هوش مصنوعی به تنهایی مورد نیاز است، و ۱.۵ تریلیون دلار دیگر نیز برای حفظ برنامه‌های سنتی مورد نیاز است.

با ورود به سال ۲۰۲۶، چالش اصلی از صرفاً افزودن ظرفیت به تبدیل هوشمندانه هر کیلووات برق اضافی به «دانش جدید» که محرک رشد کسب‌وکار است، تغییر یافته است. این امر مستلزم آن است که مراکز داده هوشمندانه موج بی‌سابقه‌ای از تراکم برق، نیازهای فزاینده فیبر و پیچیدگی معماری را هدایت کنند.

زیرساخت مبتنی بر هوش مصنوعی: موتور تحول

هوش مصنوعی مولد، کاتالیزور اصلی افزایش توان رک و تراکم فیبر است. آموزش مدل‌های پیچیده، یک شاهکار ابررایانه‌ای است که به خوشه‌های عظیم پردازنده‌های گرافیکی (GPU) به هم پیوسته متکی است. امروزه، تراشه‌های تک پردازنده گرافیکی ۷۰۰ تا ۱۲۰۰ وات مصرف می‌کنند و مصرف برق سرورهای هوش مصنوعی با تراکم بالا را به فراتر از ۸ کیلووات می‌رسانند. یک رک مملو از ۸۰ پردازنده گرافیکی می‌تواند بیش از ۱۰ کیلووات برای محاسبات به تنهایی، بدون احتساب سوئیچ‌ها، ذخیره‌سازی و خنک‌کننده، مصرف کند.

مقیاس خوشه‌های هوش مصنوعی به صورت تصاعدی در حال رشد است: از تقریباً ۱۰،۰۰۰ پردازنده گرافیکی که برای آموزش GPT-3 در سال ۲۰۲۰ استفاده می‌شد، تا صنعت که اکنون در حال برنامه‌ریزی ابرخوشه‌هایی با صدها هزار تا میلیون‌ها پردازنده گرافیکی است. به عنوان مثال، اوراکل قصد دارد از سال ۲۰۲۶ شروع به استقرار ۵۰۰،۰۰۰ پردازنده گرافیکی کند، در حالی که یک غول صنعتی دیگر قصد دارد ۱.۵ میلیون پردازنده گرافیکی را در پنج سال آینده مستقر کند.

برای پشتیبانی از چنین قدرت محاسباتی عظیمی، سرعت اتصال باید در هر لایه جهش چشمگیری داشته باشد:

بک‌اند درون خوشه‌ای (GPU-to-GPU) : مهاجرت از 800G به 1.6T برای تحلیل بلادرنگ و آموزش مدل.

بک‌اند بین خوشه‌ای : حرکت از ۱.۶ تراهش به سمت ۳.۲ تراهش برای اتصال چندین خوشه و مقیاس‌بندی هوش مصنوعی.

اتصالات سوئیچ‌های Frontend : مهاجرت از 400G/800G به 1.6T برای مدیریت جریان داده‌های انفجاری و اتصال برنامه‌های هوش مصنوعی به دنیای خارجی.

اتصالات سرور Frontend : ارتقاء از 100G/200G به 400G برای اجرای استنتاج هوش مصنوعی و برنامه‌های مبتنی بر ابر.


برای پشتیبانی از این سرعت‌های فوق‌العاده، مراکز داده به طور گسترده از کابل‌های مسی اتصال مستقیم (DAC) با پهنای باند بسیار بالا، کابل‌های نوری فعال (AOC) و راه‌حل‌های فیبر تک حالته موازی کم‌هزینه و کم‌اتلاف استفاده می‌کنند. این صنعت به سرعت در حال حرکت به سمت نرخ‌های خط 200 گیگابیت بر ثانیه است و انتظار می‌رود استاندارد IEEE 802.3dj که به زودی عرضه می‌شود، از انتقال 800G (8 فیبر) و 1.6T (16 فیبر) پشتیبانی کند. با نگاهی به آینده، نرخ‌های خط 400 گیگابیت بر ثانیه از 1.6T (4 فیبر) و 3.2T (8 فیبر) پشتیبانی خواهند کرد و به طور مداوم محدودیت‌های پهنای باند را افزایش می‌دهند.

پیروزی در آینده: پنج روند کلیدی برای سال ۲۰۲۶ و پس از آن

اپراتورهای مرکز داده در مواجهه با چالش دوگانه‌ی توان و چگالی، باید فراتر از دستورالعمل‌های سنتی حرکت کنند و قابلیت‌های نسل بعدی را حول این پنج روند ایجاد کنند:

خنک‌سازی مایع پیشرفته : با نزدیک شدن چگالی توان رک به ۱۰۰ کیلووات، خنک‌سازی با هوا به سقف خود می‌رسد. خنک‌سازی مایع مستقیم به تراشه و غوطه‌وری برای اتلاف حرارت کارآمد، پایداری و خنثی‌سازی کربن ضروری می‌شود. این امر مستلزم آن است که اپراتورها بر تقویت تأسیسات جدید، رویه‌های عملیاتی، هماهنگی فناوری اطلاعات/تأسیسات تسلط داشته باشند و از واحدهای توزیع خنک‌کننده پیشرفته (CDU) و سیستم‌های نظارتی برای مدیریت پیچیدگی و کاهش خطرات استفاده کنند.

راهکارهای با تراکم بالا : کلاسترهای عظیم GPU به ده برابر فیبر بیشتر نیاز دارند و فضای رک را فوق‌العاده ارزشمند می‌کنند. این صنعت در حال پذیرش کانکتورهای چند فیبری با فرم فاکتور بسیار کوچک (VSFF) (مانند SN-MT، MMC) است که تقریباً سه برابر تراکم کانکتورهای MPO/MTP سنتی را ارائه می‌دهد و پهنای باند بیشتری را در همان اندازه ارائه می‌دهد و در عین حال یکپارچگی سیگنال را برای 800G/1.6T تضمین می‌کند. مدیریت کابل با تراکم بالا و راهکارهای مسیر مکمل نیز بسیار مهم هستند.

ماژولاریتی و پیش‌ساختگی : برای افزایش سریع ظرفیت و برآورده کردن نیازهای معماری‌های ابری ترکیبی و برآورده کردن تقاضاهای با تأخیر کم، راهکارهای ماژولار، پیش‌ساخته و آماده به کار (plug-and-play) در حال تبدیل شدن به جریان اصلی هستند. این راهکارها نصب را به طور قابل توجهی ساده می‌کنند، استقرار را تسریع می‌بخشند، کمبود نیروی کار ماهر را کاهش می‌دهند و از گسترش تدریجی پشتیبانی می‌کنند و هزینه‌های سرمایه‌ای اولیه را کاهش می‌دهند.

کاربردهای Breakout: برای بهینه‌سازی استفاده از پورت، کاهش هزینه‌ها و صرفه‌جویی در فضا، کاربردهای Breakout به یک روش استاندارد تبدیل شده‌اند. به عنوان مثال، تقسیم یک پورت سوئیچ ۴۰۰G به چهار اتصال سرور ۱۰۰G یا یک پورت ۸۰۰G به دو لینک GPU ۴۰۰G. با افزایش سرعت‌ها به ۱.۶T و ۳.۲T، پیکربندی‌های Breakout پیچیده‌تر و فراگیرتر می‌شوند و مراکز داده را ملزم می‌کنند تا پورت‌های با سرعت‌های مختلف را به صورت انعطاف‌پذیر ترکیب کنند تا از اتصال دستگاه‌های متنوع پشتیبانی کنند.

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی و شبکه‌سازی نرم‌افزارمحور (SDN) : مدیریت چنین محیط پیچیده‌ای، SDN را برای کنترل متمرکز و خودکار شبکه، همراه با پروتکل‌های متن‌باز و سخت‌افزار "جعبه سفید" برای کاهش هزینه‌ها، ضروری می‌سازد. تا سال 2026، SDN تأمین دستگاه، تخصیص پهنای باند، متعادل‌سازی بار و اجرای سیاست‌های امنیتی را خودکار خواهد کرد. هوش مصنوعی بیشتر با SDN ادغام خواهد شد و امکان نگهداری پیش‌بینی‌شده و شبیه‌سازی تغییرات برق، سرمایش و بار کاری را قبل از استقرار فراهم می‌کند تا کارایی را بهینه کرده و زمان از کارافتادگی را به حداقل برساند.

با راهکارهای Kexint، آینده‌ی مراکز داده را هدایت کنید

همانطور که برای سال ۲۰۲۶ آماده می‌شوید، با تمرکز بر تبدیل هر کیلووات به دانش جدید و ارزشمند، به شریکی نیاز دارید که درک عمیقی از چگالی بالای فیبر، سرعت‌های فوق‌العاده بالا و پیچیدگی‌های مرتبط با آنها داشته باشد. چه در حال توسعه خوشه‌های هوش مصنوعی باشید و چه در حال ارتقاء زیرساخت‌های سنتی، کِکسینت منبع برتر شما برای مدیریت ریسک‌های تحول و ساختن آینده است.

کِکسینت (Kexint) راهکارهای جامع زیرساخت فیزیکی برای مراکز داده ارائه می‌دهد و به شما در ساخت یک پایه دیجیتالی کارآمد، قابل اعتماد و آماده برای آینده کمک می‌کند:

کابینت‌های هوشمند و سیستم‌های راهروی سرد : ما طیف کاملی از محصولات کابینت‌های شبکه را ارائه می‌دهیم   و رک‌های سرور را به رک‌های دیواری و رک‌های قاب باز، با گزینه‌های مشخصات متعدد برای هر مدل برای برآورده کردن نیازهای شخصی تبدیل می‌کند. این سیستم‌ها در ترکیب با سیستم‌های پیشرفته‌ی مهار راهروی سرد، جریان هوا را به طور مؤثر مدیریت کرده و راندمان خنک‌سازی را بهبود می‌بخشند.

راهکارهای ماژولار مرکز داده: زیرساخت و خدمات ماژولار ما از استقرار سریع و مقیاس‌پذیری انعطاف‌پذیر پشتیبانی می‌کند، که برای مقابله با افزایش ظرفیت و تقاضاهای محاسبات لبه ایده‌آل است.

سیستم‌های اتصال فیبر با چگالی فوق‌العاده بالا : ما راه‌حل‌های فیبر با چگالی بالا و از پیش سربندی‌شده ماژولار برنده جایزه را ارائه می‌دهیم که از اتصال MPO/MTP با اتلاف کم پشتیبانی می‌کنند و عملکرد برتر، استقرار آسان و مقیاس‌پذیری یکپارچه را برای برآورده کردن آسان چالش‌های چگالی فیبر در دوران 800G / 1.6T تضمین می‌کنند .

مجموعه‌های کابل پرسرعت : از 10G تا 800G و فراتر از آن، ما طیف کاملی از DAC ، AOC ، مجموعه‌های پیچیده Breakout و راه‌حل‌های فیبر سفارشی را برای اتصال دقیق بین GPUها، سوئیچ‌ها، سرورها و دستگاه‌های ذخیره‌سازی ارائه می‌دهیم.

پشتیبانی جامع زیرساخت : ما یک اکوسیستم کامل محصول، شامل تجهیزات پیشرفته تست و بازرسی فیبر برای اطمینان از عملکرد قابل اعتماد، و سیستم‌های مسیر بهینه و راه‌حل‌های کانال برای مدیریت و حفاظت کارآمد فیبر، ایجاد می‌کنیم.

در مواجهه با عصر جدید مراکز داده مبتنی بر هوش مصنوعی، اجازه دهید کِکسینت شریک استراتژیک شما باشد. ما نه تنها محصولات، بلکه قابلیت‌های جامعی را برای تبدیل قدرت به بینش و پیچیدگی به مزیت ارائه می‌دهیم و شما را به طور پیوسته به سمت آینده هدایت می‌کنیم.




اطلاعات اولیه
  • سال تاسیس
    --
  • نوع کسب و کار
    --
  • کشور / منطقه
    --
  • صنعت اصلی
    --
  • محصولات اصلی
    --
  • شرکت حقوقی شرکت
    --
  • کل کارکنان
    --
  • ارزش خروجی سالانه
    --
  • بازار صادرات
    --
  • مشتریان همکاری کردند
    --

درخواست خود را ارسال کنید

زبان دیگری انتخاب کنید
English
bahasa Indonesia
Suomi
فارسی
Ελληνικά
dansk
русский
Português
français
italiano
Español
العربية
Deutsch
Zulu
Pilipino
Nederlands
Bahasa Melayu
svenska
زبان فعلی:فارسی