Warum Qualcomm und Cornelis das KI-Netzwerk zur Rechenschicht machen wollen

KI-Cluster brauchen nicht nur schnellere Beschleuniger, sondern auch eine schnelle und verlässliche Kommunikation zwischen ihnen. Genau dort setzt die neu angekündigte Zusammenarbeit von Qualcomm und Cornelis Networks an: Netzwerke sollen KI-Infrastruktur effizienter machen, vor allem wenn Inferenz-Workloads und heterogene Cluster wachsen.

Wichtig ist allerdings die Einordnung: Angekündigt wurde eine strategische Zusammenarbeit und ein gemeinsamer Auftritt beim AI Infra Summit – kein gemeinsam ausgeliefertes Qualcomm-Cornelis-Produkt. Qualcomm sieht Cornelis’ Konzept eines offenen, programmierbaren Netzwerks als passend zu seinem Ziel, Auslastung und Wirtschaftlichkeit von KI-Infrastruktur zu verbessern. 57

Das Kernkonzept: Das Netzwerk soll selbst mitrechnen

Cornelis nennt seinen Ansatz Active Compute Fabric. Statt Switches und Netzwerkschnittstellen ausschließlich als Weiterleiter von Datenpaketen zu behandeln, verlagert die Architektur programmierbare Rechen- und Beschleunigungsfunktionen direkt ins Netzwerk. Nach Darstellung von Cornelis können dadurch Teile der Kommunikation und kollektive Operationen bereits während des Datentransports verarbeitet werden – statt vollständig auf Servern oder KI-Beschleunigern zu laufen. 515

Das Konzept betrifft zwei unterschiedliche Ebenen:

• Scale-out: die Verbindung von Servern beziehungsweise Knoten über einen Cluster hinweg.
• Scale-up: die besonders eng gekoppelte Verbindung von Beschleunigern innerhalb eines Rack-Systems.

Das Ziel: Teure GPUs und andere Beschleuniger sollen seltener auf eingehende Daten warten müssen. Gerade bei verteilten KI-Workloads können kollektive Kommunikation und Viele-zu-eins-Verkehrsmuster zum Engpass werden. 121

Wie verlustfreier Transport und Rechenfunktionen im Netzwerk helfen sollen

Active Compute Fabric verbindet laut Cornelis drei Elemente: verlustfreien Transport, Beschleunigung innerhalb des Netzwerks und programmierbare Rechenfunktionen. 5

Für die Omni-Path-basierte Plattform CN5000 beschreibt Cornelis einen kreditbasierten verlustfreien Transport, fein abgestimmtes adaptives Routing, eine auf Incast-Situationen ausgelegte Flusskontrolle und Wiederholungen auf Verbindungsebene. Vereinfacht gesagt: Diese Mechanismen sollen verhindern, dass volle Puffer und Überlastung die zuverlässige Datenübertragung stören. 18

Der mögliche Nutzen liegt auf der Hand: Werden Kommunikationsvorgänge verlässlicher und mit weniger Aufwand auf Seiten der Beschleuniger abgeschlossen, bleibt mehr Beschleunigerzeit für die Ausführung des Modells. Das kann Training oder Modellbereitstellung wirtschaftlicher machen, weil die Netzwerkschicht die Auslastung deutlich teurerer Rechenhardware absichert.

Das ist allerdings eine Architekturthese, kein abschließend bestätigtes Benchmark-Ergebnis. Cornelis veröffentlicht Vergleichswerte und Angaben zur Auslastung; Betreiber sollten diese aber mit ihren eigenen Modellen, Kollektivmustern, Software-Stacks und Cluster-Topologien prüfen. 15

Was die Produkt-Roadmap derzeit tatsächlich hergibt

Die Reife der Produkte ist unterschiedlich – und das ist für die Einordnung entscheidend.

• CN5000 wird bereits ausgeliefert: ein durchgängiges Omni-Path-Scale-out-Netzwerk mit 400 Gb/s, bestehend aus SuperNICs, Switches, Software und Verkabelung. Cornelis positioniert es als verlustfreies System mit Staukontrolle für KI und High-Performance Computing (HPC). 17
• CN6000 ist die nächste intelligente Netzwerkplattform für KI-Training, Inferenz und HPC. Berichten zufolge ergänzt sie Ethernet-Unterstützung und wird für eine breitere Verfügbarkeit vorbereitet; Cornelis führt sie als Teil seiner nächsten Scale-out-Generation. 68
• CN7000 ist als native Scale-up-Plattform geplant. Sie ist der Roadmap-Baustein, der einem direkten Gegenentwurf zu eng gekoppelten Rack-Interconnects im Stil von Nvidias NVLink am nächsten kommt. Als breit eingesetzter Ersatz für Nvidias Scale-up-Technik steht sie aber noch nicht bereit. 219

Damit gilt: Cornelis verkauft bereits ein kommerzielles Scale-out-Produkt. Das umfassendste Scale-up-Angebot liegt jedoch noch in der Zukunft.

Offenheit und gemischte Hardware als Verkaufsargument

Cornelis stellt Active Compute Fabric als offene Architektur für Scale-up- und Scale-out-Umgebungen dar. Die Roadmap verweist auf Ethernet, Ultra Ethernet, RoCE und UALink-nahe Technologien – also nicht auf ein Netzwerk, das an einen einzelnen Anbieter von Beschleunigern gebunden ist. 1119

Für Betreiber von Rechenzentren ist das prinzipiell attraktiv: Das Netzwerk könnte mit unterschiedlichen GPUs, CPUs, kundenspezifischen Beschleunigern und anderen Komponenten kombiniert werden, statt den gesamten Stack eines einzelnen Anbieters übernehmen zu müssen. Cornelis erklärt zudem, dass CN5000 mit Beschleunigern von AMD, Intel, Nvidia und weiteren Herstellern zusammenarbeitet. 23

Der Prüfstein ist die Umsetzung. Offene, heterogene Infrastruktur muss belastbare Interoperabilität, ausreichende Hardware-Verfügbarkeit und ausgereifte Software im Gesamtsystem nachweisen – nicht nur Kompatibilität einzelner Komponenten.

Die Rolle in Qualcomms Rechenzentrumsstrategie

Die Cornelis-Beziehung ergänzt Qualcomms größeren Versuch, sich als Anbieter für KI-Rechenleistung und Konnektivität im Rechenzentrum zu etablieren.

Qualcomm und Amazon haben eine mehrgenerationale Zusammenarbeit für kundenspezifische Chips für KI-Inferenz sowie optische Verbindungen mit bis zu 1,6 Tb/s angekündigt. Reuters zufolge könnte Amazon im Rahmen der langfristigen Vereinbarung – abhängig von deren Bedingungen – Qualcomm-Produkte für KI-Rechenzentren im Wert von bis zu 60 Milliarden US-Dollar erwerben. 3324

Zudem hat Qualcomm die Übernahme von Alphawave Semi abgeschlossen. Dessen Hochgeschwindigkeits-Technik für kabelgebundene Verbindungen soll Qualcomms Oryon-CPUs und Hexagon-NPUs ergänzen. 44

Zusammengenommen deuten diese Schritte auf eine breitere Strategie hin: Qualcomm will sowohl bei Rechenleistung als auch bei der Vernetzung von KI-Infrastruktur mitspielen. Cornelis fügt diesem Ansatz eine mögliche offene Netzwerkebene hinzu. Eine vollständig integrierte Plattform haben die Unternehmen jedoch nicht angekündigt.

Glaubwürdige Richtung, aber noch keine Verdrängung Nvidias

Cornelis bewegt sich in einem Feld, in dem Nvidia bereits etablierte Produkte und ein eng integriertes Ökosystem aus Beschleunigern, Netzwerken und Software besitzt. Der Reiz von Active Compute Fabric liegt in der Modularität: Das Netzwerk soll selbst Rechenarbeit beitragen und mit heterogener Hardware funktionieren, statt Käufer an ein proprietäres Gesamtsystem zu binden.

Cornelis hat 205 Millionen US-Dollar aufgenommen, um Scale-up- und Scale-out-Produkte, Fertigung und Auslieferungen voranzutreiben. 57

Doch Finanzierung und Architekturankündigungen schaffen noch keine Marktgleichwertigkeit. Ob Cornelis und Qualcomm überzeugen, hängt von tatsächlich gelieferten CN6000- und CN7000-Produkten, Softwareunterstützung, Interoperabilität, Lieferfähigkeit und reproduzierbaren Ergebnissen im Produktivbetrieb ab. Vorerst ist die Kooperation vor allem eine Wette darauf, dass bessere Netzwerke die Auslastung von KI-Infrastruktur erhöhen – und dass Kunden einer offenen Alternative ähnlich viel Wert beimessen wie Spitzenleistung.