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ホワイトファイバーは,地理的に分離したデータセンターを網羅する分散型GPUスーパークラスターアーキテクチャであるプロジェクトレッドウッドの予備研究開発結果を発表しました. 先週のフィールドテストは111点に達しました.2Tbpsのスループットで 83kmのダークファイバーで往復遅延は0.9ms
ホワイトファイバーは,遅延は, ファイバーの理論的な物理的な伝播限界の 8%以内に位置していると記しています.公開された全スペクトルで競合するフィールド試験の約2倍の容量でした2026年第3四半期の商業展開前に全スペクトルを活性化する予定です
ホワイトファイバー プロジェクト レッドウッド
共同研究はDriveNetsとWEKAで完了した.DriveNetsはサイト間イーサネットAIファブリックを提供し,WEKA NeuralMeshはクロスクラスタストレージとメモリレイヤーを搭載している.ホワイトファイバーはデザインの関連特許申請を提出しました.
複数のサイトを1つの論理GPUクラスターに統合する
このアーキテクチャにより,2つのデータセンターが標準DCIリンクで接続された別々のポッドとは異なる単一の論理GPUスーパークラスターとして動作できます.この差異はAIの訓練と推論の作業負荷にとって極めて重要です,GPU間の同期,集団通信,共有データアクセスが最大クラスタスケールを直接制限している場合.
ターゲットワークロードには,単一サイトの電力,冷却,フロアスペース,レジリエンスルール,データ主権の義務,エッジ,通信,主権AIの利用事例のほか,単一サイトの電力,冷却,フロアスペース,レジリエンスルールによって制限された展開が含まれます.
ドライブネットはハードウェアの設定を確認した 布は2つのホワイトファイバー NVIDIA H200 GPUクラスタを 52マイル離れた場所に接続している産業初の生産級の長距離スケール AIスーパークラスタを 実験室環境外で検証レイク内およびクロスサイトでのパフォーマンスを比較するベンチマークは,DriveNetsのホワイトペーパーで詳細に説明されています.
DriveNets AI ファブリック アーキテクチャー
冗長なダークファイバーと DriveNets AI Fabricが組み合わせられ 施設間の GPUとストレージトラフィックを運びます一貫した分散されたAI通信のために構築されたスケジュールされたEthernetを採用します.
サイト間層は 9300F, 5300R, 5301Rのスイッチで DriveNets Fabric スケジュールされたイーサネットを利用します端から端までの仮想出力 列並びと深層バッファの相互接続は,インターリンクの混雑をなくすために同期されたAIトラフィックピークを吸収しますデザインは,単一の施設の展開に比べて高いGPU利用率を維持する損失のない予測可能なクロスサイト接続性を提供します.
これらのメカニズムは 遠隔で集団通信の遅延を安定させ,同時にネイティブなマルチテナント隔離で統一されたコンピューティングストレージ構造を形成しますファイバーリンクは,独立した輸送パイプではなく,AIファブリックの統合セグメントとして機能します物理的なデータセンターの境界によって引き起こされるパフォーマンスと運用のギャップを最小限に抑える.
NVIDIA スペクトラム-XGSとの違い
WhiteFiberのテストベッドは,NVIDIA Spectrum-XGSと建築的に異なるが,より広範な業界がスケール横断的なAIインフラストラクチャへの推進に一致している.
Hot Chips 2025でNVIDIAのCEO Jensen Huangは,大規模なAI工場を構築するために,都市間,国間,大陸間データセンターのリンクの需要を強調しました.スペクトル-XGSは,距離感知型混雑制御に依存する安定した分散型GPUトラフィックのための正確なレイテンシーチューニングとテレメトリ,CoreWeaveが早期採用者.
ホワイトファイバーはNVIDIAのパブリックのスペクトルXGSデータよりも詳細な地下鉄スケールフィールドメトリックをリリースしました. 83kmのテストでは111.2Tbpsと0.9msの往復遅延を記録しました.異なるアーキテクチャは,直接の並行性能比較を妨げています..
業界規模で多サイト人工知能研修の進歩
WhiteFiberの開始は,主要なクラウドおよびハードウェアベンダーにおける並行マルチサイトAIインフラストラクチャの開発と一致しています.
Oracle Cloud InfrastructureとNVIDIAは,NeMo FrameworkとMegatron-Coreを介して1,000km離れた施設でLLMトレーニングを実証しました.階層的な全縮小とセグメント化されたデータセンター間の通信によって 96%以上のトレーニングスケーラビリティを達成するこの作業は,地下鉄輸送基準ではなく,ソフトウェアとシステムの検証に焦点を当てています.
TPU Multislice を構築し,複数の TPU スライスを内部データセンターの光学ネットワーク上で統一された分散型トレーニングプールにまとめた.双子訓練は 地理的に分散した複数のサイトを活用しました作業負荷の分割と大規模な障害耐性を持つプラットフォームです
WhiteFiberは,超高帯域幅,低遅延の地下鉄相互接続を優先して,GPUクラウドスタックに比較可能なクロスサイトオーケストレーションをもたらすことを目指しています.2026年第3四半期の商業利用まで続くさらなるアーキテクチャ仕様と開始タイムラインを公開します.
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