Nvidia presenta conmutadores fotónicos para ampliar las redes de IA con millones de GPUs

Nvidia pretende revolucionar la conectividad de los centros de datos aprovechando la luz https://www.tomshardware.com/networking/nvidia-outlines-plans-for-using-light-for-communication-between-ai-gpus-by-2026-silicon-photonics-and-co-packaged-optics-may-become-mandatory-for-next-gen-ai-data-centers. En marzo de 2025, la empresa presentó los conmutadores Spectrum-X Photonics Ethernet y Quantum-X Photonics InfiniBand. Están diseñados para conectar grandes "fábricas de IA" en diferentes ubicaciones y soportar millones de GPU, al tiempo que reducen el uso de energía y los costes. El objetivo principal es integrar motores ópticos con chips de conmutación, eliminando así componentes eléctricos innecesarios.

El escalado es el principal reto. Cuando las velocidades alcanzan los 800 gigabits por segundo o más, las conexiones de cobre entre servidores y conmutadores ralentizan las cosas. Las señales pierden fuerza a medida que viajan a través de placas y conectores. Esto ocurre antes de que la señal llegue al módulo óptico. Nvidia afirma que esta pérdida es de aproximadamente 22 decibelios en canales de 200 gigabits. Esto significa que se necesita más potencia, y cada puerto utiliza unos 30 vatios. Los componentes adicionales también aumentan el riesgo de fallos.

La óptica coempaquetada, o CPO, cambia esta configuración. Al colocar el motor óptico junto al chip del conmutador, las señales se transmiten a la fibra casi inmediatamente. Esto reduce las pérdidas eléctricas a unos cuatro decibelios y disminuye el consumo de energía por puerto a unos nueve vatios. Nvidia afirma que, a mayor escala, este enfoque consigue una eficiencia energética unas 3,5 veces mayor, una calidad de señal más de 60 veces superior, una resistencia 10 veces mayor porque hay menos piezas activas y una configuración un 30% más rápida, ya que hay menos que construir y mantener.

En el caso de Ethernet, Spectrum-X Photonics se dirige a redes grandes de varios inquilinos. Nvidia afirma que ofrece aproximadamente 1,6 veces más ancho de banda por área que Ethernet normal. Las opciones incluyen 128 puertos a 800 Gb/s o 512 puertos a 200 Gb/s. Esto alcanza los 100 Tb/s en total. Las configuraciones más grandes pueden llegar hasta 512 puertos a 800 Gb/s o 2.048 puertos a 200 Gb/s. Esto proporciona un total de 400 Tb/s.

Para InfiniBand, Quantum-X Photonics se centra en conexiones de 800 Gb/s (gigabits por segundo) y utiliza refrigeración líquida, un sistema que emplea un refrigerante líquido para eliminar el calor. Su conmutador superior tiene 144 puertos y puede manejar 115 Tb/s de datos. También incluye computación en red, que procesa los datos dentro de la propia red, con una capacidad de 14,4 billones de operaciones en coma flotante por segundo. El sistema utiliza la última tecnología SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) de Nvidia para acelerar las tareas en grupo a través de la red.

Nvidia afirma que esta generación es dos veces más rápida y cinco veces más escalable para redes de IA que la anterior. El plan de mejora de la escalabilidad está estrechamente vinculado a la plataforma COUPE de TSMC y a los métodos avanzados de embalaje. En la primera fase, los motores ópticos de los módulos OSFP alcanzarán 1,6 Tb/s. La segunda fase utilizará ópticas coempaquetadas en la placa base, capaces de alcanzar 6,4 Tb/s. La tercera fase pretende alcanzar los 12,8 Tb/s dentro de los paquetes del procesador, reduciendo aún más la latencia y el consumo de energía. Nvidia espera lanzar los conmutadores Quantum-X basados en CPO a principios de 2026 y los Spectrum-X Photonics más adelante ese mismo año, ambos con refrigeración líquida.

Nvidia se está asociando con empresas como TSMC, Coherent, Corning, Fabrinet, Foxconn, Lumentum, SENKO, SPIL, Sumitomo Electric, TFC y otras para cubrir la fabricación, la óptica y el ensamblaje. El objetivo es eliminar miles de piezas separadas de los grandes clusters, acelerar la configuración y hacer posibles redes con un millón de GPU sin consumir excesiva energía.