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WhiteFiber hat vorläufige Forschungs- und Entwicklungsergebnisse für Project Redwood vorgestellt, eine verteilte GPU-Supercluster-Architektur, die sich über geographisch getrennte Rechenzentren erstreckt.2 Tbps Durchsatz über 83 km dunkle Faser mit garantierter 00,9 ms Hin- und Rückreiseverzögerung.
WhiteFiber stellt fest, dass die Latenz innerhalb von 8% der theoretischen physikalischen Ausbreitungsgrenze der Faser liegt.Die Ergebnisse der Studie sind jedoch ungefähr doppelt so hoch wie die Kapazität der veröffentlichten Feldversuche mit vollem Spektrum.Das Unternehmen plant, das gesamte Spektrum vor der kommerziellen Einführung im dritten Quartal 2026 zu aktivieren.
Weißfaser-Projekt Redwood
Die gemeinsame Forschung wurde mit DriveNets und WEKA abgeschlossen. DriveNets liefert inter-site Ethernet AI Fabric, während WEKA NeuralMesh Cross-Cluster-Speicher- und Speicherschichten unterstützt.WhiteFiber hat entsprechende Patentanmeldungen für das Design.
Vereinigung mehrerer Standorte in einen logischen GPU-Cluster
Diese Architektur ermöglicht es zwei Rechenzentren, als ein einziger logischer GPU-Supercluster zu funktionieren, der sich von separaten Pods unterscheidet, die über Standard-DCI-Verbindungen verbunden sind.Dieser Unterschied erweist sich als entscheidend für KI-Ausbildung und Inferenz-Workloads, wobei die Synchronisierung zwischen GPUs, die gemeinsame Kommunikation und der gemeinsame Datenzugriff die maximale Clustergröße direkt einschränken.
Ziel-Arbeitslasten umfassen Einsätze, die durch Stromversorgung, Kühlung, Bodenfläche, Widerstandsfähigkeit oder Datensouveränitätsmandate an einem Standort eingeschränkt sind, sowie Einsatzfälle für Edge, Telekommunikation und souveräne KI.
DriveNets bestätigte die Hardware-Setup: Der Stoff verbindet zwei WhiteFiber NVIDIA H200 GPU-Cluster, 52 Meilen voneinander entfernt,Das erste in der Branche produzierte, außerhalb von Laborumgebungen validierte KI-Supercluster für große EntfernungenDie Benchmarks für den Vergleich der Leistung innerhalb des Racks und zwischen Standorten sind im Whitepaper von DriveNets beschrieben.
DriveNets KI-Fabric-Architektur
Redundante Dark-Fiber, gepaart mit DriveNets AI Fabric, transportiert GPU und Speicherverkehr zwischen den Einrichtungen.Es übernimmt ein geplantes Ethernet für eine konsistente verteilte KI-Kommunikation.
Die Cross-Site-Schicht nutzt DriveNets Fabric Scheduled Ethernet auf den Switches 9300F, 5300R und 5301R.end-to-end virtuelle Ausgabe Warteschlangen und Deep-Buffer-Verbindungen absorbieren synchronisierte KI-Verkehrsspitzen, um Überlastungen zwischen den Verbindungen zu vermeidenDas Design bietet verlustfreie, vorhersehbare Cross-Site-Konnektivität, die eine hohe GPU-Auslastung ermöglicht, vergleichbar mit Single-Facility-Bereitstellungen.
Diese Mechanismen stabilisieren die kollektive Kommunikationsverzögerung über die Entfernung hinweg und bilden gleichzeitig ein einheitliches Rechen-Speichergewebe mit nativer Multi-Tenant-Isolation.Die Faserverbindung fungiert als integriertes Segment des KI-Gewebes und nicht als eigenständige Transportleitung, wodurch Leistungs- und Betriebslücken durch physische Datenzentrumsgrenzen minimiert werden.
Unterscheidung von NVIDIA Spectrum-XGS
WhiteFiber® Testbed unterscheidet sich architektonisch von NVIDIA Spectrum-XGS, passt jedoch dem breiteren Industrie-Push hin zu einer umfassenden KI-Infrastruktur an.
Auf der Hot Chips 2025 hob NVIDIA-CEO Jensen Huang die Nachfrage nach städteübergreifenden, länderübergreifenden und interkontinentalen Rechenzentrumsverbindungen hervor, um groß angelegte KI-Fabriken zu bauen.Spectrum-XGS stützt sich auf die ferngesteuerte Überlastungskontrolle, präzise Latenz-Tuning und Telemetrie für stabilen verteilten GPU-Verkehr, wobei CoreWeave als früher Anwender.
WhiteFiber hat mehr granulare Feldmetriken auf Metro-Skala veröffentlicht als NVIDIA's öffentliche Spectrum-XGS-Daten; seine 83 km Probe zeigte 111,2 Tbps und 0,9 ms Hin- und Rücklauflatenz.Obwohl divergierende Architekturen einen direkten Leistungsvergleich nebenan verhindern.
Industrieweite Fortschritte bei der Ausbildung von KI an mehreren Standorten
Die Einführung von WhiteFiber fällt mit der Entwicklung einer parallelen Multi-Site-KI-Infrastruktur bei den wichtigsten Cloud- und Hardwareanbietern zusammen.
Oracle Cloud Infrastructure und NVIDIA demonstrierten LLM-Schulungen über Einrichtungen, die sich über NeMo Framework und Megatron-Core in einem Abstand von ~ 1.000 km voneinander entfernen,Erreichung einer Skalierbarkeit von mehr als 96% durch hierarchische und segmentierte Kommunikation zwischen RechenzentrenDiese Arbeit konzentriert sich auf die Validierung von Software und System und nicht auf die Benchmarks für den U-Bahn-Transport.
Google baute TPU Multislice, um mehrere TPU-Slices in einheitliche verteilte Trainingspools über interne optische Netzwerke von Rechenzentren zu aggregeren.Gemini-Training nutzte mehrere geografisch verstreute Standorte, mit der Plattform-Handling-Arbeitslast-Partitionierung und großflächiger Fehlertoleranz.
WhiteFiber zielt darauf ab, vergleichbare Cross-Site-Orchestrierung auf GPU-Cloud-Stacks zu bringen, wobei die Ultra-High-Bandbreite und die niedrige Latenz-Metro-Verbindung bevorzugt werden.Es wird weitere Architekturspezifikationen und Startzeitpläne bis zur kommerziellen Verfügbarkeit im dritten Quartal 2026 veröffentlichen.
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