Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 11.09.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
ЦОД как чип: Meta✴ и Panmnesia предложили CXL-фабрику размером с целый дата-центр
11.09.2026
Компания Meta✴ и южнокорейский стартап Panmnesia, специализирующийся на разработке интерконнекта для ИИ-инфраструктур, представили архитектуру ИИ ЦОД нового поколения, в которой весь дата-центр функционирует как единый чип. Описание архитектуры опубликовано в журнале Nature Reviews Electrical Engineering (NREE), входящем в портфолио издательства Nature.
В исследовании отмечено, что в современных дата-центрах ускорители внутри одной стойки могут взаимодействовать через высокоскоростные интерфейсы для вертикального масштабирования (scale-up), тогда как трафик, выходящий за пределы стойки, обычно опирается на более медленные сети с горизонтальным масштабированием (scale-out), такие как Ethernet или InfiniBand.
Компании отметили, что для эффективной работы ИИ ЦОД необходимы контроль и координация как внутри стоек с GPU, памятью и СХД, так и между ними. В масштабной ИИ-инфраструктуре снижение вариативности задержек (джиттера) между устройствами — чтобы весь ЦОД функционировал предсказуемо — имеет такое же значение, как и повышение производительности отдельных устройств или скорости каналов связи.
Meta✴ и Panmnesia предлагают взять за основу стандарт CXL, дополнив его новыми возможностями по объединению нескольких стоек с GPU для минимизации колебаний задержки при передаче данных за пределы каждой отдельной стойки. Конечная цель — создать дата-центр, работающий столь же предсказуемо, как отдельный чип.
В этой схеме расширенный CXL обеспечивает когерентность кеш-памяти между стойками ускорителей, поддерживая большее количество устройств по сравнению со стоечными решениями NVIDIA уровня GB200 NVL72 (на базе NVLink) и UALink. Для минимизации и ограничения вариативности задержек предлагается использовать три специализированных аппаратных компонента: неблокирующий коммутатор с высокой плотностью портов, блок ускорения передачи данных и контроллер сетевой фабрики.
Неблокирующий коммутатор с большим количеством портов (high-fan-out) обеспечивает одновременное подключение множества устройств, сокращая количество переходов (hop) и выравнивая длину путей прохождения сигнала независимо от источника. Блок ускорения передачи (Link Acceleration Unit, LAU) переносит повторяющиеся операции обработки протокола в каждой точке соединения на специализированный аппаратный конвейер, обеспечивая стабильность системы на уровне отдельных этапов передачи и ограничивая колебания задержки.
Контроллер фабрики (Fabric Controller) применяет единую политику упорядочивания запросов во всей системе, обеспечивая согласованную обработку транзакций через все устройства. Для преодоления физических ограничений дальности передачи электрических сигналов рассматривается использование оптических каналов связи (CXL-over-optics) для увеличения радиуса действия фабрики CXL. Консорциум PCI-SIG уже работает над оптической версией PCIe, да и первые чипы тоже уже были анонсированы.
По словам Panmnesia, комбинированный контроллер фабрики CXL/PCIe и блок LAU уже прошли проверку работоспособности на кремниевых чипах; также изготовлен коммутатор фабрики, и начаты поставки предсерийных образцов.
Архитектура решения предусматривает группировку CPU, ускорителей, памяти и коммутаторов по функциональному признаку в модули (узлы), объединение модулей в группы (поды) и объединение подов посредством коммутационной фабрики. Такая упорядоченная иерархия призвана обеспечить стабильные пути передачи данных с фиксированным количеством сетевых переходов и предсказуемыми временными характеристиками.
По сравнению с NVIDIA GB200 NVL72 данная схема:
«Объединение устройств такого масштаба в единую среду выполнения позволит обучать гораздо более крупные ИИ-модели без прерывания процесса или одновременно запускать несколько сервисов на общей инфраструктуре, исключая взаимное замедление их работы», — отметили компании. При этом платформы с PCIe/CXL-интерконнектом уровня стойки уже есть — например, Liqid UltraStack.
