A Lightmatter egyetlen rackegységbe sűrít egy 204,8 Tbps sebességű optikai kapcsolót

A Lightmatter bemutatott egy, a Flex elektronikai gyártóval közösen fejlesztett, 204,8 Tbps sebességű optikai kapcsolót, amely hatalmas potenciális hálózati sávszélességet sűrít egyetlen rackegységbe. A rendszert az Egyesült Államokban, Kaliforniában jelenleg zajló 2026-os Open Compute Project Global Summit rendezvényen mutatták be egy különálló optikai számítástechnikai prototípus mellett.

A technológia az AI-adatközpontok egyre súlyosabb problémájára kínál megoldást: az egyre nagyobb teljesítményű processzorok közötti információtovábbításra. A hagyományos rézalapú összeköttetések kezelése a rendszerek bővülésével egyre nehezebbé válik, míg az optikai kapcsolatok nagyobb távolságokra, kisebb jelveszteséggel képesek adatokat továbbítani.

A Lightmatter megoldása a vállalat Passage optikai egységeit és Guide DR lézermoduljait használja az adatok fénnyel történő továbbítására. A kapcsoló nyolc kétirányú optikai egységet egyesít egy folyadékhűtéses készülékházban, amelynek magassága mindössze egy rackegység, azaz körülbelül 4,45 cm.

A Lightmatter szerint a kialakítás a külső lézermodulokat használó hagyományos megoldásokhoz képest kétszer–négyszer nagyobb előlapi csatlakozósűrűséget biztosít. Ez nagyobb sávszélességet tehet lehetővé anélkül, hogy nagyobb hálózati berendezésekre lenne szükség. A vállalat egy különálló számítási tálcát is bemutatott, amely négy AI-gyorsítót és két CPU-t tartalmaz, ezeket összesen 102,4 Tbps sávszélességet kínáló optikai kapcsolatok kötik össze. Mindkét kialakítás megfelel az Open Compute Project hardverspecifikációinak, ami megkönnyítheti a meglévő adatközpontokba történő integrációt.

A kapcsoló azonban jelenleg a gyártás validálására szolgáló platform, míg a számítási tálca továbbra is csupán a koncepció működőképességét igazolja. Egyik sem példáz széles körű kereskedelmi alkalmazást, és az állítólagos sűrűségbeli előnyöket független forrásból még nem erősítették meg.

A Lightmatter megközelítése megmutatja, hogyan kommunikálhatnak gyorsabban a jövő AI-szerverei anélkül, hogy lényegesen több helyet igényelnének a rackben.