AIデータセンターの拡張は、電力とサイトの選択によって制限され、ネットワーク伝送遅延は新しい制約になるために始まります。 相対性ネットワークは、SAFEの資金調達で2億2億ドルの完了を発表しました。これは、大規模な超大型クラウドメーカーから40万ドルのフォローアップ注文を受け、空のコアファイバーで市場に参入しようとすると述べました。
注文と同期する資金調達
この資金調達は、ラプソディ・ベンチャー・パートナーズ、ベル・ベンチャーズ株式会社、ファスト・タン・グラス合同会社などの代理店が実施しました。 SAFEは、スタートアップのための早期かつ一般的な資金調達ツールで、通常、その後のプライシングホイールで株式に変換されます。
資金調達に加えて、同社は40万ドルの注文を受けました。 次の行は、ヘッドの超巨大クラウドサービス会社として記述されていますが、レポートは特定の名前を開示しません。
主要な空のコア光ファイバー方式
相対性ネットワークは、空のコアファイバを開発しています。 そのような技術は、伝統的にガラスを介して光信号を送信し、繊維の中心のキャビティに光を伝送する繊維光学とは異なり、一般的ではありません。したがって、PV理論上の限界に近いです。
同社によると、このようなプログラムは、従来の光ファイバーよりも約30パーセント速くデータを送信することができます。 これらの測定に基づいて、信号伝送1キロの時間は従来の光ファイバーで約5マイクロ秒です。空のコアファイバーと交換すると、約3.5マイクロ秒に低減できます。
- 従来の繊維光学:約5マイクロ秒/km
- 空のコア繊維:約3.5マイクロ秒/キロ
- 時間遅れ:約30%
相互キャンパス、AI、相互接続性を目指す。
人工知能のトレーニングと推論システムの拡張により、単一のGPUラックに制限されるコンピューティングはなくなりました。 今日、データセンターの公園は数百エーカーに及ぶ可能性があり、数十棟のビルに広がり、GPU間の物理的な距離が増加します。
相対性ネットワークは、主に複数のキャンパス設定で展開されている機会を信じています。 元のデータセンターを接続し、統一されたシステムとして動作する。 これは、開発者は、既存の電力条件や利用可能な部屋の場所に応じて、多くの場合、コンピューティング電力の展開を分散する必要がある背景に対して行われています。
同社のCEOであるJason Eisenholzは、現在、既存の電力リソースを活用するために、多くの公園にアルゴリズムを普及していたと述べたが、施設は同期マシンのように一緒に作業する必要がありました。
このロジックでは、送信が約30パーセント削減されると、開発者が同時に延長しきい値に達する前に、許容物理的な距離が約30パーセント増加します。 つまり、データセンターの地理的な弾力性が増加し、部分的にAIインフラストラクチャの拡張のサイト化圧力を緩和することができることを意味します。