AI के लिए 800G नेटवर्किंग: अपने अगली पीढ़ी के GPU फैब्रिक की योजना बनाना
11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया
दिसंबर 2025 अपडेट: NVIDIA के Quantum-X800 InfiniBand और Spectrum-X800 Ethernet प्लेटफॉर्म अब बड़े पैमाने पर शिप हो रहे हैं। Microsoft Azure GB200/GB300 क्लस्टर्स के लिए 800G फुल फैट-ट्री नॉन-ब्लॉकिंग फैब्रिक्स तैनात कर रहा है। Ultra Ethernet Consortium AI-विशिष्ट सुधारों को तेज कर रहा है जबकि 1.6T परीक्षण शुरू हो रहे हैं। पावर डेंसिटी तैनाती की बाधा बनी हुई है—800G मॉड्यूल प्रति पोर्ट 14-20W खपत करते हैं जो रैक कूलिंग डिज़ाइन पर दबाव डालता है।
2025 में AI क्लस्टर्स में अधिकांश स्विच पोर्ट शिपमेंट 800 गीगाबिट्स प्रति सेकंड पर संचालित होती हैं।¹ 2027 तक, अधिकांश 1.6 टेराबिट्स पर स्थानांतरित हो जाएंगी। 2030 तक, अधिकांश पोर्ट 3.2 टेराबिट्स पर चलेंगे।² इसका मतलब है कि डेटा सेंटर नेटवर्क इलेक्ट्रिकल लेयर्स को प्रत्येक बैंडविड्थ जनरेशन पर बदलने की आवश्यकता होगी, जो एंटरप्राइज नेटवर्किंग में ऐतिहासिक रूप से देखे गए की तुलना में कहीं अधिक आक्रामक अपग्रेड साइकिल है। AI इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना बनाने वाले संगठनों को नेटवर्किंग ट्रांज़िशन के लिए तैयार रहना होगा जो किसी भी पिछली तकनीकी पीढ़ी की तुलना में तेज़ी से होंगे।
NVIDIA की नेटवर्किंग राजस्व साल-दर-साल लगभग दोगुनी होकर $7.3 बिलियन हो गई, जो Spectrum-X Ethernet, InfiniBand XDR, और NVLink स्केल-अप सिस्टम की मजबूत अपनाने से प्रेरित है।³ Spectrum-X ने $10 बिलियन वार्षिक रन रेट को पार कर लिया।⁴ यह निवेश संकेत देता है कि AI के लिए नेटवर्किंग पारंपरिक डेटा सेंटर नेटवर्किंग से एक अलग बाज़ार है, जिसकी आवश्यकताएं और अर्थशास्त्र समर्पित उत्पाद विकास और इंफ्रास्ट्रक्चर योजना को उचित ठहराते हैं।
800G 2025 का मानक बन गया
उद्योग अनुसंधान और विक्रेता रोडमैप 800G ऑप्टिक्स को 2025 में नए AI क्लस्टर और बड़े डेटा सेंटर तैनाती के लिए प्रमुख तकनीक के रूप में स्थापित करते हैं, विशेष रूप से OSFP और QSFP-DD फॉर्म फैक्टर में।⁵ विक्रेता और विश्लेषक उम्मीद करते हैं कि 800G ट्रांससीवर्स बड़े AI फैब्रिक्स में मुख्य कार्यभार संभालेंगे, जबकि 1.6T के लिए प्रारंभिक परीक्षण पहले से ही विकास में हैं।⁶
NVIDIA के Blackwell Ultra प्लेटफॉर्म की तीव्र वृद्धि ने 800 Gbps InfiniBand स्विच की मजबूत मांग को बढ़ावा दिया, जिससे Q2 2025 में InfiniBand स्विच बिक्री में उछाल आया।⁷ जबकि AI बैक-एंड नेटवर्क में InfiniBand स्विच बिक्री में उछाल आया, Ethernet समग्र रूप से आगे बना हुआ है। 800 Gbps स्विच AI बैक-एंड नेटवर्क में Ethernet और InfiniBand दोनों स्विच शिपमेंट और राजस्व का बड़ा हिस्सा बनाते हैं।⁸
Microsoft की नवीनतम NVIDIA GB200 और GB300 तैनाती रैक स्तर पर NVLink और NVSwitch पर टेराबाइट्स प्रति सेकंड की गति से संचार करती हैं।⁹ एक पॉड में कई रैक को जोड़ने के लिए, Azure फुल फैट-ट्री नॉन-ब्लॉकिंग आर्किटेक्चर में 800 Gbps देने वाले InfiniBand और Ethernet दोनों फैब्रिक्स का उपयोग करता है।¹⁰ हाइब्रिड दृष्टिकोण बड़े पैमाने पर AI इंफ्रास्ट्रक्चर में विभिन्न नेटवर्किंग तकनीकों की पूरक भूमिकाओं को दर्शाता है।
400G और 800G मॉड्यूल सहित AI-संचालित ऑप्टिकल कनेक्टिविटी 2030 तक 22% से अधिक चक्रवृद्धि वार्षिक दर से बढ़ेगी, मुख्य रूप से बड़े पैमाने पर AI ट्रेनिंग और इनफरेंस क्लस्टर्स के कारण।¹¹ विकास प्रक्षेपवक्र AI नेटवर्किंग आवश्यकताओं के बहु-वर्षीय विस्तार की प्रत्याशा में इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश को उचित ठहराता है।
NVIDIA के 800G नेटवर्किंग प्लेटफॉर्म
NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand और Spectrum-X800 Ethernet दुनिया के पहले नेटवर्किंग प्लेटफॉर्म हैं जो एंड-टू-एंड 800Gb/s थ्रूपुट में सक्षम हैं।¹² Quantum-X800 प्लेटफॉर्म, जो ट्रिलियन-पैरामीटर-स्केल AI मॉडल के लिए विशेष रूप से निर्मित है, में Quantum-X800 InfiniBand स्विच, ConnectX-8 SuperNIC, ConnectX-9 SuperNIC, और LinkX केबल और ट्रांससीवर्स शामिल हैं।¹³
Quantum-X800 InfiniBand स्विच प्रति पोर्ट 800 Gb/s कनेक्टिविटी के 144 पोर्ट प्रदान करता है।¹⁴ पोर्ट डेंसिटी कम स्विचिंग टियर्स के साथ बड़े पैमाने पर फैब्रिक बनाने में सक्षम बनाती है, लेटेंसी और जटिलता को कम करती है। सबसे बड़े AI मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले संगठनों के लिए, InfiniBand बड़े पैमाने पर सबसे कम लेटेंसी और सर्वोत्तम प्रदर्शन स्थिरता प्रदान करना जारी रखता है।
NVIDIA के Quantum-X और Spectrum-X Photonics स्विच सिलिकॉन फोटोनिक्स को सीधे स्विच पैकेज में एकीकृत करते हैं, 100 Tb/s से 400 Tb/s की कुल बैंडविड्थ के साथ 800 Gb/s के 128 से 512 पोर्ट प्रदान करते हैं।¹⁵ एकीकरण पारंपरिक ऑप्टिक्स की तुलना में 3.5 गुना अधिक पावर एफिशिएंसी और 10 गुना बेहतर रेज़िलिएंसी प्रदान करता है।¹⁶
Cisco Nexus Hyperfabric AI क्लाउड-प्रबंधित Cisco G200 Silicon One स्विच के साथ उच्च-घनत्व 800G Ethernet प्रदान करता है, जो अब AI PODs में तैनाती विकल्प के रूप में ऑर्डर करने योग्य है।¹⁷ AI नेटवर्किंग पर Cisco और NVIDIA के बीच साझेदारी दर्शाती है कि कैसे पारंपरिक एंटरप्राइज नेटवर्किंग विक्रेता AI इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं के अनुकूल हो रहे हैं।
InfiniBand बनाम Ethernet विचार
लागत और इकोसिस्टम लाभों के कारण Ethernet अधिकांश एंटरप्राइज AI तैनाती में प्रभावी रहेगा, जबकि InfiniBand अत्यधिक-स्केल AI और HPC क्लस्टर्स के लिए पसंद बना रहेगा।¹⁸ यह भेद इंफ्रास्ट्रक्चर योजना के लिए महत्वपूर्ण है: संगठनों को परिचित विकल्पों पर डिफॉल्ट करने के बजाय वर्कलोड विशेषताओं के आधार पर तकनीक चुननी चाहिए।
InfiniBand लगभग 1-2 माइक्रोसेकंड की कम लेटेंसी और बड़े पैमाने पर बेहतर प्रदर्शन स्थिरता प्रदान करता है।¹⁹ RoCEv2 के साथ Ethernet लगभग 5-10 माइक्रोसेकंड लेटेंसी प्रदान करता है और AI वर्कलोड के लिए ट्यून किया जा सकता है।²⁰ लेटेंसी का अंतर ट्रेनिंग जॉब्स के लिए महत्वपूर्ण है जहां सामूहिक संचालन हजारों GPUs में सिंक्रोनाइज़ होते हैं। कम सिंक्रोनाइज़ेशन आवश्यकताओं वाले इनफरेंस वर्कलोड InfiniBand के लेटेंसी लाभों से उतना फायदा नहीं उठा सकते।
विश्लेषकों का अनुमान है कि Ethernet AI नेटवर्किंग के लिए अधिक प्रमुख तकनीक बन जाएगी, 800G के बढ़ने और 1.6T के आकार लेने के साथ InfiniBand को पछाड़ देगी।²¹ Ultra Ethernet Consortium में NVIDIA की संस्थापक सदस्यता और AI-अनुकूलित Spectrum-X 800G Ethernet स्विच की रिलीज़ Ethernet के AI भविष्य में विश्वास का संकेत देती है।²² Ultra Ethernet Consortium विशेष रूप से AI वर्कलोड के लिए सुधार विकसित करता है।
उच्च-प्रदर्शन, लॉसलेस 800G Ethernet फैब्रिक तैनात करना AI निवेश के मूल्य को अधिकतम करता है।²³ नेटवर्क केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के रूप में कार्य करता है, दक्षता और निवेश पर रिटर्न को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है। नेटवर्क फैब्रिक को फाइन-ट्यून करने से जॉब पूर्ण होने का समय तेज होता है और उच्च GPU उपयोग सुनिश्चित होता है।²⁴
माइग्रेशन चुनौतियां और योजना
800G ऑप्टिक्स नई चुनौतियां पेश करते हैं जिन्हें संगठनों को माइग्रेशन योजना के दौरान संबोधित करना होगा। पावर और थर्मल डेंसिटी काफी बढ़ जाती है, 800G मॉड्यूल 14-20 वाट या उससे अधिक खपत करते हैं, जो स्विच कूलिंग डिज़ाइन और रैक पावर बजट पर दबाव डालते हैं।²⁵ संगठनों को सत्यापित करना होगा कि मौजूदा इंफ्रास्ट्रक्चर बढ़ी हुई पावर और कूलिंग आवश्यकताओं का समर्थन कर सकता है।
फाइबर प्रबंधन अधिक जटिल हो जाता है। 800G में माइग्रेट करने के लिए अक्सर उच्च फाइबर काउंट, MTP केबलिंग, और सख्त पोलैरिटी और स्वच्छता आवश्यकताओं की आवश्यकता होती है।²⁶ 100G या 400G के लिए काम करने वाला फिज़िकल लेयर इंफ्रास्ट्रक्चर अपग्रेड के बिना 800G का समर्थन नहीं कर सकता। केबल प्लांट निवेश को बार-बार इंफ्रास्ट्रक्चर प्रतिस्थापन से बचने के लिए भविष्य की बैंडविड्थ आवश्यकताओं की प्रत्याशा करनी चाहिए।
स्विच विक्रेताओं और NICs में इंटरऑपरेबिलिटी और वैलिडेशन के लिए सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता होती है।²⁷ मल्टी-वेंडर वातावरण में कंपैटिबिलिटी समस्याएं आ सकती हैं जिनसे होमोजीनियस तैनाती बचती हैं। संगठनों को प्रोडक्शन तैनाती से पहले लैब वातावरण में इंटरऑपरेबिलिटी को मान्य करना चाहिए।
पांच साल से कम में 800G से 1.6T से 3.2T तक का आक्रामक अपग्रेड साइकिल ऐतिहासिक नेटवर्किंग ट्रांज़िशन से अलग है। योजना में पारंपरिक डेटा सेंटर नेटवर्किंग की तुलना में अधिक बार इंफ्रास्ट्रक्चर प्रतिस्थापन को ध्यान में रखना चाहिए। कंपोनेंट-स्तरीय अपग्रेड सक्षम करने वाले मॉड्यूलर डिज़ाइन कुल प्रतिस्थापन लागत को कम कर सकते हैं।
रणनीतिक सिफारिशें
AI इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना बनाने वाले संगठनों को GPU चयन पर लागू की गई समान कठोरता के साथ नेटवर्किंग आवश्यकताओं का मूल्यांकन करना चाहिए। नेटवर्क निर्धारित करता है कि महंगे GPU संसाधनों का कितने प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है। नेटवर्किंग में कम निवेश करने से बॉटलनेक बनते हैं जो GPU क्षमता को बर्बाद करते हैं।
2025 में नई AI तैनाती के लिए, स्पाइन-स्तरीय कनेक्टिविटी के लिए 800G डिफॉल्ट विनिर्देश होना चाहिए। GPU कॉन्फ़िगरेशन और ओवरसब्सक्रिप्शन टॉलरेंस के आधार पर लीफ-स्तरीय कनेक्टिविटी 400G का उपयोग कर सकती है। 800G इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश वर्कलोड वृद्धि के लिए हेडरूम प्रदान करता है और भविष्य के ट्रांज़िशन के लिए तैयार करता है।
InfiniBand सबसे बड़े AI ट्रेनिंग क्लस्टर्स के लिए उपयुक्त रहता है जहां लेटेंसी न्यूनीकरण सीधे ट्रेनिंग दक्षता में सुधार करता है। एंटरप्राइज AI तैनाती, क्लाउड-आधारित AI सेवाएं, और इनफरेंस वर्कलोड आम तौर पर Ethernet की लागत लाभ और इकोसिस्टम एकीकरण से सार्थक प्रदर्शन का त्याग किए बिना लाभ उठाते हैं।
पावर और कूलिंग बाधाएं बैंडविड्थ आवश्यकताओं की तुलना में 800G अपनाने को अधिक सीमित कर सकती हैं। संगठनों को 800G तैनाती के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले इंफ्रास्ट्रक्चर क्षमता का ऑडिट करना चाहिए। नेटवर्किंग के लिए पावर बजट सीमित सुविधाओं में GPU पावर आवश्यकताओं के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है।
त्वरित निर्णय फ्रेमवर्क
प्रौद्योगिकी चयन:
| यदि आपका वर्कलोड है... | चुनें | तर्क |
|---|---|---|
| LLM ट्रेनिंग (>1000 GPUs) | InfiniBand 800G | 1-2µs लेटेंसी, सर्वोत्तम स्थिरता |
| एंटरप्राइज AI/इनफरेंस | Ethernet 800G | लागत-प्रभावी, इकोसिस्टम एकीकरण |
| हाइब्रिड ट्रेनिंग + इनफरेंस | डुअल फैब्रिक | ट्रेनिंग के लिए InfiniBand, इनफरेंस के लिए Ethernet |
| क्लाउड-तैनात AI | प्रदाता-निर्भर | GCP केवल Ethernet है; AWS/Azure दोनों प्रदान करते हैं |
बैंडविड्थ योजना:
| क्लस्टर स्केल | स्पाइन | लीफ | ओवरसब्सक्रिप्शन |
|---|---|---|---|
| <256 GPUs | 400G | 100G | 4:1 स्वीकार्य |
| 256-1024 GPUs | 800G | 400G | 2:1 अनुशंसित |
| 1024-4096 GPUs | 800G | 800G | 1:1 (नॉन-ब्लॉकिंग) |
| >4096 GPUs | मल्टी-टियर 800G | 800G | फैट-ट्री डिज़ाइन |
मुख्य निष्कर्ष
नेटवर्क आर्किटेक्ट्स के लिए: - 800G 2025 का मानक है; 2027 तक 1.6T, 2030 तक 3.2T की योजना बनाएं - NVIDIA Quantum-X800 प्रति स्विच 144 पोर्ट × 800Gb/s प्रदान करता है - InfiniBand: ~1-2µs लेटेंसी; RoCEv2 के साथ Ethernet: ~5-10µs - पावर खपत: 800G मॉड्यूल 14-20W खींचते हैं, रैक बजट को प्रभावित करते हैं
इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानर्स के लिए: - नेटवर्क इलेक्ट्रिकल लेयर्स को प्रत्येक बैंडविड्थ जनरेशन पर बदलने की आवश्यकता है - 800G ऑप्टिक्स को उच्च फाइबर काउंट, MTP केबलिंग, सख्त स्वच्छता की आवश्यकता है - मल्टी-वेंडर वातावरण में इंटरऑपरेबिलिटी वैलिडेशन महत्वपूर्ण - मॉड्यूलर डिज़ाइन ट्रांज़िशन के दौरान कुल प्रतिस्थापन लागत कम करते हैं
रणनीतिक योजना के लिए: - 800G के बढ़ने के साथ Ethernet AI नेटवर्किंग में InfiniBand को पछाड़ने का अनुमान - NVIDIA Spectrum-X ने $10B वार्षिक रन रेट हासिल किया—AI नेटवर्किंग एक अलग बाज़ार है - Ultra Ethernet Consortium AI-विशिष्ट सुधार विकसित कर रहा है - नेटवर्क निवेश GPU उपयोग निर्धारित करता है—कम निवेश कंप्यूट बर्बाद करता है
नेटवर्किंग AI इंफ्रास्ट्रक्चर लागत का एक महत्वपूर्ण लेकिन अक्सर कम आंका गया घटक है। उचित बैंडविड्थ के साथ GPU क्लस्टर्स का समर्थन करने के लिए आवश्यक निवेश सावधानीपूर्वक योजना और विक्रेता मूल्यांकन को उचित ठहराता है। नेटवर्किंग को बाद में सोचने वाले संगठन पाएंगे कि नेटवर्क सीमाएं उन AI क्षमताओं को बाधित करती हैं जो उनके GPU निवेश अन्यथा सक्षम कर सकते थे।
संदर्भ
-
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/
-
Dell'Oro Group. "Beyond the GPU Arms Race."
-
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
-
NVIDIA Newsroom. "NVIDIA Announces New Switches."
-
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
-
QSFP DD 800G. "2025 800G Optical Module Trends."
-
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
-
Lightwave Online. "Ethernet maintains a lead over InfiniBand."
-
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
[अनुवाद के लिए सामग्री छोटी की गई]
