Relativity Networks привлекла $22 млн. для внедрения более быстрого типа оптоволокна в центрах обработки данных

Ожидается, что к концу десятилетия разработчики центров обработки данных потратят до $4 трлн, и уже сейчас их возможности выбирать места для строительства серьезно ограничены как политическими факторами, так и условиями энергосетей. Но в то время как большинство считает скорость оптоволокна данностью, одна компания делает ставку на то, что более быстрое оптоволокно может изменить географическую математику развертывания центров обработки данных.

Во вторник Relativity Networks объявила о привлечении $22 млн в рамках SAFE-соглашения, участниками которого, среди прочих, стали Rhapsody Venture Partners, Bell Ventures Inc. и Faster Than Glass LLC. SAFE-соглашение, при котором инвестиции конвертируются в определенное количество акций после привлечения компанией первого раунда по оценке, является стандартным методом финансирования предпосевных и посевных раундов. Компания также получила дополнительный заказ на $40 млн от ведущего гиперскейлера, который отказался раскрыть свое имя для этой статьи.

Relativity Networks занимается полым оптоволокном — редко применяемой технологией, которая позволяет передавать данные на 30% быстрее, чем обычное оптоволокно. Если традиционное оптоволокно передает свет через стекло оптического волокна, то полое оптоволокно передает тот же свет через вакуумную камеру в центре линии, приближая скорость передачи к теоретическому пределу скорости света.

Разница измеряется в микросекундах. По оценке генерального директора Джейсона Айзенхольца, сигнал проходит один километр по обычному оптоволокну примерно за пять микросекунд. При переходе на полое оптоволокно этот показатель можно сократить всего до трех с половиной микросекунд.

Когда вычисления ИИ выполнялись в пределах одной стойки с GPU, задержкой оптоволокна можно было пренебречь, но по мере роста масштабов увеличивалось и физическое расстояние между GPU. Теперь кампус центра обработки данных нередко занимает сотни акров и включает десятки зданий. Айзенхольц видит особые возможности в развертываниях с несколькими кампусами, когда уже существующие центры обработки данных объединяются в единую систему.

«Крупнейшие системы распределяют вычисления между несколькими кампусами, чтобы использовать доступные мощности», — рассказал он TechCrunch. «Они перемещаются туда, где есть готовая оболочка, но им по-прежнему необходимо работать как единой синхронизированной машине».

В результате появляется способ частично смягчить жесткую пространственную логику, которая ограничивает многие текущие проекты по строительству центров обработки данных. С точки зрения задержки сокращение времени на 30% дает разработчикам возможность охватывать расстояния на 30% больше, прежде чем задержка станет проблемой. По мере того как вычислительные проекты масштабируются, Айзенхольц считает, что это может стать серьезным сдвигом для отрасли.

«Первая эра ИИ была оптимизирована под вычисления, — сказал он. — GPU, GPU, GPU. Вторая эра оптимизировала сетевую инфраструктуру внутри центра обработки данных, чтобы использовать эти вычислительные мощности. Третья эра, которая, как мы видим, приближается, будет оптимизировать географию».