Huawei thúc đẩy quang học cận đóng gói khi chi phí CPO tăng cao

Huawei đang đẩy mạnh việc tiêu chuẩn hóa quang học cận đóng gói (Near-Packaged Optics - NPO) cho các mạng AI, định vị đây là giải pháp thay thế cho các module cắm rời truyền thống mà không gặp phải những vấn đề về chi phí và bảo trì mà hãng cho là đi kèm với quang học đồng đóng gói (Co-Packaged Optics - CPO).

Gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc đã trưng bày module NPO có dung lượng 7,2 terabit mỗi giây (Tbps) tại Triển lãm Quang điện tử Quốc tế Trung Quốc (CIOE) diễn ra ở Thâm Quyến từ ngày 9 đến 11 tháng 9, và cho biết sản phẩm này sẽ là một phần trong các hệ thống SuperPOD AI thế hệ tiếp theo của công ty.

Module NPO 7,2 Tbps của Huawei

NPO là gì và tại sao Huawei chọn nó?

NPO đề cập đến việc đặt động cơ quang học trong một switch mạng càng gần càng tốt với chip ASIC (mạch tích hợp ứng dụng cụ thể) của switch, nhưng vẫn là một gói riêng biệt được cắm vào bo mạch chủ. Đây là một trong những lựa chọn tiềm năng để thay thế các module cắm rời hiện đang được sử dụng rộng rãi để kết nối các liên kết cáp quang tới switch.

Các module cắm rời thường chứa một bộ xử lý tín hiệu số (DSP) để làm sạch tín hiệu đầu vào, và mức tiêu thụ điện năng cũng như nhiệt lượng tỏa ra của chúng tăng theo tốc độ mạng. Khi hạ tầng AI đẩy các kết nối mạng lên 800 Gbps và thậm chí 1,6 Tbps, đây đang trở thành một vấn đề nan giải.

Một hướng nâng cấp khác cho switch là CPO, nơi động cơ quang học nằm thậm chí còn gần hơn – trên cùng một đế với silicon ASIC của switch. Công nghệ này được kỳ vọng mang lại độ trễ và mức tiêu thụ điện năng thấp, nhưng Huawei cho rằng việc đóng gói tiên tiến rất tốn kém và khiến các động cơ quang học bị hỏng khó thay thế trong trung tâm dữ liệu.

"Khi nói đến kết nối quang học, có hai lựa chọn kỹ thuật. Một là NPO, quang học cận đóng gói. Hai là CPO, quang học đồng đóng gói. So với CPO, công nghệ NPO trưởng thành hơn, giúp việc mở rộng sản xuất dễ dàng hơn và việc bảo trì cũng dễ dàng hơn. Vì vậy NPO là công nghệ trưởng thành nhất ở thời điểm hiện tại, và cũng là lựa chọn thực tế trong thời đại này," Tiến sĩ Man Jiangwei, giám đốc Phòng thí nghiệm Quang điện tử Tiên tiến của Huawei, cho biết.

Lợi ích về độ trễ và điện năng

Huawei tuyên bố thiết kế NPO của họ loại bỏ DSP riêng biệt của module bằng cách tích hợp các chức năng đó vào ASIC. Ông Man khẳng định điều này cắt giảm độ trễ từ 100 nanosecond xuống còn 10 nanosecond và giảm mức tiêu thụ điện năng khoảng 60%.

"Khi gộp tất cả các yếu tố này lại, chúng tôi có thể giảm chi phí xuống một mức đáng kể," ông tuyên bố.

Tuy nhiên, một dự án nhằm định nghĩa các tiêu chuẩn NPO chỉ chính thức khởi động vào tháng 5 năm nay, tại cuộc họp quý II của Diễn đàn Liên mạng Quang học (OIF). Các thành viên của diễn đàn này bao gồm Cisco, HPE, Arista và Nvidia.

Các thành viên tại đó tập trung vào việc định nghĩa một giao diện NPO 6,4 Tbps với phần mở rộng trong tương lai lên 12,8 Tbps, trong khi Huawei đã trình diễn sản phẩm 7,2 Tbps của mình.

Khác biệt về tiêu chuẩn

Khi được hỏi về sự khác biệt này tại một bàn tròn thảo luận về NPO, Tiến sĩ Man cho biết 6,4T và 7,2T đại diện cho khả năng băng thông phân phối mà các nhà cung cấp và đơn vị hệ thống khác nhau yêu cầu.

"Tôi tin rằng kiểu khác biệt kỹ thuật hay quan điểm khác nhau này khá phổ biến trong quá trình tiêu chuẩn hóa. Nhìn về phía trước trên nền tảng tiêu chuẩn, tôi tự tin rằng chúng ta sẽ tìm ra cách phù hợp để đảm bảo khả năng tương thích giữa 6,4T và 7,2T, đáp ứng nhu cầu của toàn bộ chuỗi ngành," ông nói.

Một trong những mục tiêu của dự án NPO thuộc OIF là đưa ra các giao diện điện chung, dạng thức cơ học và đầu nối thống nhất. Được biết, NPO của Huawei sử dụng 200 gigabit mỗi giây trên mỗi làn với tổng cộng 36 làn, trong khi giao diện OIF 6,4 Tbps được đề xuất sẽ dùng 32 làn.

Công ty đã cam kết sử dụng NPO của riêng mình trong thế hệ thứ ba sắp tới của nền tảng hạ tầng AI SuperPOD, tương tự các hệ thống rack-scale NVL của Nvidia. Nền tảng SuperPOD kết nối số lượng lớn các NPU Ascend của Huawei.

Huawei từ chối cho biết thời điểm SuperPOD này sẽ có mặt, nhưng Tiến sĩ Man gợi ý rằng nhiều thông tin hơn sẽ được tiết lộ tại sự kiện Huawei Connect ở Thượng Hải vào cuối tuần này. Ông cũng cho biết Huawei sẽ "rất sẵn lòng chia sẻ sản phẩm này với khách hàng ở hạ nguồn, và không chỉ hạ nguồn, mà chúng tôi cũng muốn chia sẻ công nghệ này với các nhà cung cấp ở thượng nguồn, bao gồm nhiều nhà cung cấp từ các quốc gia và khu vực khác nhau."

Câu hỏi về chính trị và sự đón nhận của ngành

Việc Huawei chịu ảnh hưởng từ các hạn chế xuất khẩu của Mỹ, được áp đặt vì lý do an ninh quốc gia và chính sách đối ngoại, đặt ra một câu hỏi liên quan. Một người tham gia bàn tròn đã hỏi liệu việc ngành công nghiệp chấp nhận công nghệ này có thể bị ảnh hưởng nếu chính quyền Trump coi NPO là công nghệ do Huawei dẫn dắt hay không.

Ông Man nói rằng ông không phải là người phù hợp để thảo luận về môi trường chính trị và nhắc lại cam kết của Huawei về sự cởi mở và hợp tác.

"Chúng tôi vui vẻ làm việc với các nhà cung cấp từ nhiều khu vực khác nhau, bao gồm cả các nhà cung cấp từ Mỹ, từ Trung Quốc và từ Nhật Bản. Vì vậy, cùng nhau chúng ta có thể thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái NPO và cuối cùng đóng góp vào hệ sinh thái AI đang bùng nổ," ông nói.

Cuộc đua giữa NPO, CPO và XPO

NPO không phải là lựa chọn thay thế duy nhất cho CPO. Đầu năm nay, Arista Networks đã công bố ý tưởng Quang học Cắm rời Siêu dày đặc (XPO), đề xuất nâng cấp các module cắm rời để bao gồm làm mát bằng tấm lạnh chất lỏng tích hợp, và cung cấp tới 12,8 Tbps mỗi module (64 làn ở tốc độ 200 Gbps mỗi làn).

Huawei định vị NPO là lựa chọn trưởng thành nhất; còn XPO giữ nguyên định dạng module cắm ở mặt trước. Định dạng nào sẽ được đón nhận rộng rãi nhất sẽ phụ thuộc vào sự hỗ trợ của các nhà cung cấp switch cũng như ưu tiên của khách hàng, và nhiều khả năng NPO, CPO và XPO sẽ cùng tồn tại trong một thời gian dài.

Đối với người dùng và doanh nghiệp Việt Nam đang theo dõi làn sóng hạ tầng AI, cuộc cạnh tranh giữa các chuẩn kết nối quang học này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và khả năng mở rộng của các trung tâm dữ liệu trong khu vực, đặc biệt khi nhu cầu về băng thông tốc độ cao cho các mô hình AI ngày càng tăng mạnh.