Nvidia और Cisco ने Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP) नाम के नए प्लग-इन ऑप्टिकल मॉड्यूल फॉर्म फ़ैक्टर की योजना घोषित की है। इसका लक्ष्य अगली पीढ़ी के AI डेटा सेंटर नेटवर्क हैं। कंपनियों के मुताबिक, इसे 400Gb/s प्रति लेन के इलेक्ट्रिकल सिग्नल सपोर्ट करने वाले पहले मॉड्यूल के रूप में डिज़ाइन किया जा रहा है। शुरुआती घोषणा एक डिज़ाइन और मानक विकसित करने की योजना है—यह इस बात की पुष्टि नहीं कि मॉड्यूल बिक्री के लिए उपलब्ध है।
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USFP की शुरुआती क्षमता कितनी होगी?
पहले प्रस्तावित ट्रांसीवर में 16 फुल-डुप्लेक्स लेन होंगी—यानी हर लेन पर डेटा भेजने और पाने, दोनों की व्यवस्था। इसका आकार OSFP मॉड्यूल के करीब रखने की योजना है और शुरुआती कुल क्षमता 6.4Tb/s होगी। कंपनियों ने क्षमता को आगे 12.8Tb/s तक ले जाने का रास्ता भी बताया है; इस ऊँची क्षमता को 32-लेन कॉन्फ़िगरेशन से जोड़ा गया है।
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Cisco और Nvidia इस अगली पीढ़ी के प्लग-इन ऑप्टिक्स डिज़ाइन के लिए खुला उद्योग विनिर्देश विकसित करने की भी योजना बना रहे हैं। Cisco का कहना है कि इससे बैंडविड्थ घनत्व बढ़ाने के साथ मॉड्यूल लगाने, बदलने और उनकी सर्विसिंग का परिचित तरीका बनाए रखा जा सकता है।
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कंपनियों के बताए प्रदर्शन लक्ष्य
Nvidia और Cisco का दावा है कि USFP, 200Gb/s-प्रति-लेन ऑप्टिक्स की तुलना में चार गुना बैंडविड्थ घनत्व और 1.3 गुना ऊर्जा दक्षता दे सकता है। ये कंपनियों के घोषित डिज़ाइन लक्ष्य हैं, स्वतंत्र रूप से मापे गए प्रदर्शन नतीजे नहीं।
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कंपनियों का नेटवर्किंग लक्ष्य है कि एक ही जगह में अधिक कंप्यूटिंग सिस्टम जोड़े जा सकें। उनके मुताबिक, बढ़ा हुआ घनत्व AI Ethernet नेटवर्क को बिना अतिरिक्त नेटवर्क स्तर जोड़े विस्तार देने में मदद कर सकता है।
10 अलग रिपोर्टिंग के अनुसार, इस डिज़ाइन से स्विच में और 1.6Tb/s एंडपॉइंट जोड़ना संभव हो सकता है, बिना नया नेटवर्क स्तर जोड़े।
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अभी क्या स्पष्ट नहीं है?
घोषणा USFP फॉर्म फ़ैक्टर और खुले विनिर्देश को विकसित करने की योजना के बारे में है, न कि बाज़ार में उपलब्ध ट्रांसीवर के लॉन्च की। दिए गए घोषणा-स्रोतों में बिक्री शुरू होने की तारीख या कीमत नहीं बताई गई है।
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इसलिए 6.4Tb/s से 12.8Tb/s तक की क्षमता और घनत्व तथा दक्षता में बताए गए सुधारों को फिलहाल प्रस्तावित डिज़ाइन की क्षमताओं के रूप में देखना चाहिए—सिद्ध, व्यावसायिक उत्पाद के प्रदर्शन के रूप में नहीं।