شبكات 800G للذكاء الاصطناعي: التخطيط لبنية GPU من الجيل القادم

آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: بدأ الشحن بكميات كبيرة لمنصتي Quantum-X800 InfiniBand وSpectrum-X800 Ethernet من NVIDIA. تنشر Microsoft Azure بنى fat-tree كاملة غير محجوبة بسرعة 800G لمجموعات GB200/GB300. يسرّع Ultra Ethernet Consortium التحسينات الخاصة بالذكاء الاصطناعي مع بدء تجارب 1.6T. تظل كثافة الطاقة القيد الرئيسي للنشر - حيث تستهلك وحدات 800G من 14 إلى 20 واط لكل منفذ مما يضغط على تصميمات التبريد في الخزانات.

تعمل غالبية شحنات منافذ المبدلات في مجموعات الذكاء الاصطناعي خلال عام 2025 بسرعة 800 جيجابت في الثانية.¹ وبحلول عام 2027، ستنتقل الغالبية إلى 1.6 تيرابت. وبحلول عام 2030، ستعمل معظم المنافذ بسرعة 3.2 تيرابت.² وهذا يعني أن الطبقات الكهربائية لشبكات مراكز البيانات ستتطلب استبدالاً في كل جيل من عرض النطاق الترددي، وهي دورة ترقية أكثر حدة بكثير مما شهدته شبكات المؤسسات تاريخياً. يجب على المؤسسات التي تخطط للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي أن تأخذ في الاعتبار التحولات الشبكية التي ستحدث بشكل أسرع من أي جيل تقني سابق.

تضاعفت إيرادات NVIDIA من الشبكات تقريباً على أساس سنوي لتصل إلى 7.3 مليار دولار، مدفوعة بالتبني القوي لـ Spectrum-X Ethernet وInfiniBand XDR وأنظمة NVLink للتوسع العمودي.³ تجاوز Spectrum-X معدل تشغيل سنوي قدره 10 مليارات دولار.⁴ يشير هذا الاستثمار إلى أن الشبكات للذكاء الاصطناعي تمثل سوقاً متميزاً عن شبكات مراكز البيانات التقليدية، مع متطلبات واقتصاديات تبرر تطوير منتجات مخصصة وتخطيط البنية التحتية.

800G يصبح المعيار في 2025

تضع الأبحاث الصناعية وخرائط طريق الموردين بصريات 800G كالتقنية المهيمنة لعمليات نشر مجموعات الذكاء الاصطناعي الجديدة ومراكز البيانات الكبيرة في عام 2025، خاصة في تنسيقات OSFP وQSFP-DD.⁵ يتوقع الموردون والمحللون أن تكون أجهزة الإرسال والاستقبال 800G هي الحصان العامل في بنى الذكاء الاصطناعي الكبيرة، مع تجارب مبكرة لـ 1.6T قيد التطوير بالفعل.⁶

أدى الارتفاع السريع لمنصة Blackwell Ultra من NVIDIA إلى طلب قوي على مبدلات InfiniBand بسرعة 800 جيجابت في الثانية، مما دفع إلى زيادة كبيرة في مبيعات مبدلات InfiniBand في الربع الثاني من عام 2025.⁷ بينما ارتفعت مبيعات مبدلات InfiniBand في شبكات الذكاء الاصطناعي الخلفية، تحافظ Ethernet على الصدارة الإجمالية. تشكل مبدلات 800 جيجابت في الثانية الجزء الأكبر من شحنات وإيرادات مبدلات Ethernet وInfiniBand في شبكات الذكاء الاصطناعي الخلفية.⁸

تتواصل أحدث عمليات نشر Microsoft لـ NVIDIA GB200 وGB300 عبر NVLink وNVSwitch بسرعة تيرابايت في الثانية على مستوى الخزانة.⁹ لربط خزانات متعددة في حجرة واحدة، تستخدم Azure كلاً من بنى InfiniBand وEthernet التي توفر 800 جيجابت في الثانية في بنية fat-tree كاملة غير محجوبة.¹⁰ يعكس النهج الهجين الأدوار التكميلية لتقنيات الشبكات المختلفة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.

سينمو الاتصال البصري المدفوع بالذكاء الاصطناعي بما في ذلك وحدات 400G و800G بمعدل سنوي مركب يزيد عن 22% حتى عام 2030، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى مجموعات التدريب والاستدلال للذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.¹¹ يبرر مسار النمو استثمارات البنية التحتية التي تتوقع توسعاً متعدد السنوات في متطلبات شبكات الذكاء الاصطناعي.

منصات شبكات 800G من NVIDIA

تمثل Quantum-X800 InfiniBand وSpectrum-X800 Ethernet من NVIDIA أول منصات شبكية في العالم قادرة على إنتاجية 800 جيجابت في الثانية من طرف إلى طرف.¹² تتضمن منصة Quantum-X800، المصممة خصيصاً لنماذج الذكاء الاصطناعي بمقياس تريليون معامل، مبدل Quantum-X800 InfiniBand وConnectX-8 SuperNIC وConnectX-9 SuperNIC وكابلات وأجهزة إرسال واستقبال LinkX.¹³

يوفر مبدل Quantum-X800 InfiniBand 144 منفذاً باتصال 800 جيجابت في الثانية لكل منفذ.¹⁴ تمكّن كثافة المنافذ من بناء بنى واسعة النطاق بطبقات تبديل أقل، مما يقلل زمن الوصول والتعقيد. بالنسبة للمؤسسات التي تدرب أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي، يستمر InfiniBand في توفير أقل زمن وصول وأفضل اتساق في الأداء على نطاق واسع.

تدمج مبدلات Quantum-X وSpectrum-X Photonics من NVIDIA الضوئيات السيليكونية مباشرة في حزمة المبدل، مما يوفر من 128 إلى 512 منفذاً بسرعة 800 جيجابت في الثانية مع عرض نطاق ترددي إجمالي يتراوح من 100 تيرابت في الثانية إلى 400 تيرابت في الثانية.¹⁵ يوفر هذا التكامل كفاءة طاقة أعلى بـ 3.5 مرة ومرونة أفضل بـ 10 مرات مقارنة بالبصريات التقليدية.¹⁶

يوفر Cisco Nexus Hyperfabric AI مع مبدل Cisco G200 Silicon One المُدار سحابياً Ethernet عالي الكثافة بسرعة 800G، وهو متاح الآن للطلب كخيار نشر في حجرات الذكاء الاصطناعي.¹⁷ تُظهر الشراكة بين Cisco وNVIDIA في شبكات الذكاء الاصطناعي كيف يتكيف موردو شبكات المؤسسات التقليديون مع متطلبات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

اعتبارات InfiniBand مقابل Ethernet

ستهيمن Ethernet على معظم عمليات نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بسبب مزايا التكلفة والنظام البيئي، بينما سيظل InfiniBand الخيار الأمثل لمجموعات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء فائقة النطاق.¹⁸ يهم هذا التمييز لتخطيط البنية التحتية: يجب على المؤسسات اختيار التقنية بناءً على خصائص أعباء العمل بدلاً من التحول افتراضياً إلى الخيارات المألوفة.

يوفر InfiniBand زمن وصول أقل يبلغ حوالي 1-2 ميكروثانية واتساقاً أفضل في الأداء على نطاق واسع.¹⁹ توفر Ethernet مع RoCEv2 زمن وصول يبلغ حوالي 5-10 ميكروثانية ويمكن ضبطها لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.²⁰ يهم فرق زمن الوصول لمهام التدريب حيث تتزامن العمليات الجماعية عبر آلاف وحدات GPU. قد لا تستفيد أعباء عمل الاستدلال ذات متطلبات التزامن الأقل من مزايا زمن الوصول في InfiniBand.

يتوقع المحللون أن تصبح Ethernet التقنية الأبرز لشبكات الذكاء الاصطناعي، متجاوزة InfiniBand مع تصاعد 800G وتشكل 1.6T.²¹ تشير عضوية NVIDIA المؤسسة في Ultra Ethernet Consortium وإصدار مبدلات Spectrum-X 800G Ethernet المحسنة للذكاء الاصطناعي إلى الثقة في مستقبل Ethernet للذكاء الاصطناعي.²² يطور Ultra Ethernet Consortium تحسينات خاصة بأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

يعظم نشر بنية Ethernet 800G عالية الأداء وخالية من الفقد قيمة استثمار الذكاء الاصطناعي.²³ تعمل الشبكة كجهاز عصبي مركزي، وهي حاسمة لتعظيم الكفاءة والعائد على الاستثمار. يسرّع الضبط الدقيق لبنية الشبكة وقت إكمال المهام ويضمن استخداماً عالياً لوحدات GPU.²⁴

تحديات الترحيل والتخطيط

تقدم بصريات 800G تحديات جديدة يجب على المؤسسات معالجتها أثناء تخطيط الترحيل. تزداد كثافة الطاقة والحرارة بشكل كبير، حيث تستهلك وحدات 800G من 14 إلى 20 واط أو أكثر، مما يضغط على تصميم تبريد المبدلات وميزانيات طاقة الخزانات.²⁵ يجب على المؤسسات التحقق من أن البنية التحتية الحالية يمكنها دعم متطلبات الطاقة والتبريد المتزايدة.

تصبح إدارة الألياف أكثر تعقيداً. غالباً ما يتطلب الترحيل إلى 800G أعداداً أعلى من الألياف وكابلات MTP ومتطلبات أكثر صرامة للقطبية والنظافة.²⁶ قد لا تدعم البنية التحتية للطبقة المادية التي عملت مع 100G أو 400G سرعة 800G دون ترقيات. يجب أن تتوقع استثمارات محطة الكابلات متطلبات عرض النطاق الترددي المستقبلية لتجنب الاستبدال المتكرر للبنية التحتية.

يتطلب التوافق والتحقق عبر موردي المبدلات وبطاقات واجهة الشبكة تخطيطاً دقيقاً.²⁷ قد تواجه البيئات متعددة الموردين مشكلات توافق تتجنبها عمليات النشر المتجانسة. يجب على المؤسسات التحقق من التوافق في بيئات المختبر قبل النشر الإنتاجي.

تختلف دورة الترقية الحادة من 800G إلى 1.6T إلى 3.2T خلال أقل من خمس سنوات عن التحولات الشبكية التاريخية. يجب أن يأخذ التخطيط في الاعتبار استبدال البنية التحتية بشكل أكثر تكراراً مما شهدته شبكات مراكز البيانات التقليدية. قد تقلل التصميمات المعيارية التي تمكّن الترقيات على مستوى المكونات من تكاليف الاستبدال الإجمالية.

التوصيات الاستراتيجية

يجب على المؤسسات التي تخطط للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي تقييم متطلبات الشبكات بنفس الدقة المطبقة على اختيار GPU. تحدد الشبكة مدى فعالية استخدام موارد GPU باهظة الثمن. يؤدي نقص الاستثمار في الشبكات إلى إنشاء اختناقات تهدر سعة GPU.

بالنسبة لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي الجديدة في عام 2025، يجب أن تكون 800G المواصفة الافتراضية للاتصال على مستوى العمود الفقري. قد يستخدم الاتصال على مستوى الورقة 400G اعتماداً على تكوينات GPU وتحمل الاشتراك الزائد. يوفر الاستثمار في بنية 800G التحتية مساحة لنمو أعباء العمل ويستعد للتحولات المستقبلية.

يظل InfiniBand مناسباً لأكبر مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي حيث يحسّن تقليل زمن الوصول مباشرة كفاءة التدريب. تستفيد عمليات نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية وأعباء عمل الاستدلال عموماً من مزايا تكلفة Ethernet وتكامل النظام البيئي دون التضحية بأداء ذي معنى.

قد تحد قيود الطاقة والتبريد من تبني 800G أكثر من متطلبات عرض النطاق الترددي. يجب على المؤسسات تدقيق سعة البنية التحتية قبل الالتزام بعمليات نشر 800G. قد تتنافس ميزانية الطاقة للشبكات مع متطلبات طاقة GPU في المرافق المقيدة.

إطار اتخاذ القرار السريع

اختيار التقنية:

تخطيط عرض النطاق الترددي:

النقاط الرئيسية

لمهندسي الشبكات: - 800G هو معيار 2025؛ خطط لـ 1.6T بحلول 2027، 3.2T بحلول 2030 - يوفر NVIDIA Quantum-X800 144 منفذاً × 800 جيجابت في الثانية لكل مبدل - InfiniBand: ~1-2 ميكروثانية زمن وصول؛ Ethernet مع RoCEv2: ~5-10 ميكروثانية - استهلاك الطاقة: وحدات 800G تستهلك 14-20 واط، مما يؤثر على ميزانيات الخزانات

لمخططي البنية التحتية: - تتطلب الطبقات الكهربائية للشبكة استبدالاً في كل جيل من عرض النطاق الترددي - تحتاج بصريات 800G إلى أعداد ألياف أعلى وكابلات MTP ونظافة أكثر صرامة - التحقق من التوافق حاسم في البيئات متعددة الموردين - التصميمات المعيارية تقلل تكاليف الاستبدال الإجمالية أثناء التحولات

للتخطيط الاستراتيجي: - من المتوقع أن تتجاوز Ethernet تقنية InfiniBand لشبكات الذكاء الاصطناعي مع تصاعد 800G - وصل NVIDIA Spectrum-X إلى معدل تشغيل سنوي قدره 10 مليارات دولار—شبكات الذكاء الاصطناعي سوق متميز - يطور Ultra Ethernet Consortium تحسينات خاصة بالذكاء الاصطناعي - يحدد استثمار الشبكة استخدام GPU—نقص الاستثمار يهدر الحوسبة

تمثل الشبكات مكوناً مهماً ولكن غالباً ما يُقلل من شأنه في تكلفة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يبرر الاستثمار المطلوب لدعم مجموعات GPU بعرض النطاق الترددي المناسب التخطيط الدقيق وتقييم الموردين. ستجد المؤسسات التي تعامل الشبكات كفكرة لاحقة أن قيود الشبكة تحد من قدرات الذكاء الاصطناعي التي كان يمكن لاستثماراتها في GPU تمكينها.

المراجع

1. Dell'Oro Group. "Beyond the GPU Arms Race — The Potential Role of OXC in Building Next Gen AI Infrastructure." 2025. https://www.delloro.com/beyond-the-gpu-arms-race-the-potential-role-of-oxc-in-building-next-gen-ai-infrastructure/

2. Dell'Oro Group. "Beyond the GPU Arms Race."

3. NVIDIA Newsroom. "NVIDIA Announces New Switches Optimized for Trillion-Parameter GPU Computing and AI Infrastructure." 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/networking-switches-gpu-computing-ai

4. NVIDIA Newsroom. "NVIDIA Announces New Switches."

5. QSFP DD 800G. "2025 800G Optical Module Trends for AI Data Centers." 2025. https://qsfpdd800g.com/blogs/artical/2025-800g-optical-module-trends-ai-data-centers

6. QSFP DD 800G. "2025 800G Optical Module Trends."

7. Lightwave Online. "Ethernet maintains a lead over InfiniBand in the AI race." 2025. https://www.lightwaveonline.com/home/article/55315256/ethernet-maintains-a-lead-over-infiniband-in-the-ai-race

8. Lightwave Online. "Ethernet maintains a lead over InfiniBand."

9. Microsoft Blog. "Inside the world's most powerful AI datacenter." September 18, 2025. https://blogs.microsoft.com/blog/2025/09/18/inside-the-worlds-most-powerf

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]