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WhiteFiber ha presentato i risultati preliminari di ricerca e sviluppo per Project Redwood, un'architettura GPU supercluster distribuita che si estende su data center geograficamente separati.2 Tbps di throughput su 83 km di fibra scura con un 0 garantito.9 ms di ritardo di andata e ritorno.
WhiteFiber osserva che la latenza si trova entro l'8% del limite teorico di propagazione fisica della fibra.Tuttavia, ha fornito circa il doppio della capacità di sperimentazioni sul campo concorrenti a spettro completo pubblicate.La società prevede di attivare tutto lo spettro prima del suo lancio commerciale nel terzo trimestre del 2026.
Progetto WhiteFiber Redwood
La ricerca congiunta è stata completata con DriveNets e WEKA.WhiteFiber ha presentato domande di brevetto per il disegno.
Unificazione di più siti in un cluster GPU logico
Questa architettura consente a due data center di operare come un unico supercluster di GPU logici, distinto da pods separati collegati tramite collegamenti DCI standard.Questa differenza si rivela fondamentale per la formazione dell'IA e i carichi di lavoro di inferenza, in cui la sincronizzazione tra GPU, la comunicazione collettiva e l'accesso condiviso ai dati limitano direttamente la scala massima del cluster.
I carichi di lavoro target includono le implementazioni limitate da potenza, raffreddamento, spazio a terra, regole di resilienza o mandati di sovranità dei dati in un singolo sito, insieme a casi d'uso edge, telecomunicazioni e IA sovrana.
DriveNets ha confermato la configurazione dell'hardware: il tessuto interconnette due cluster di WhiteFiber NVIDIA H200 GPU a 52 miglia di distanza,segna il primo supercluster di intelligenza artificiale a larga distanza di livello di produzione del settore convalidato al di fuori di ambienti di laboratorioI parametri di riferimento che confrontano le prestazioni intra-rack e cross-site sono descritti in dettaglio nel white paper di DriveNets.
DriveNets AI Fabric Architecture
La fibra scura ridondante accoppiata a DriveNets AI Fabric trasporta il traffico GPU e di storage tra le strutture.adotta Ethernet pianificato costruito per una comunicazione AI distribuita coerente.
Il livello cross-site sfrutta DriveNets Fabric Scheduled Ethernet sui suoi switch 9300F, 5300R e 5301R.End-to-end Virtual Output Queuing e interconnessioni deep-buffer assorbono picchi di traffico AI sincronizzati per eliminare la congestione degli interlinkIl design offre una connettività cross-site senza perdite e prevedibile che sostiene un'elevata utilizzazione della GPU paragonabile alle implementazioni a singolo impianto.
Questi meccanismi stabilizzano la latenza della comunicazione collettiva a distanza, formando un tessuto di storage unificato con isolamento nativo multi-tenant.Il collegamento in fibra funziona come un segmento integrato del tessuto AI piuttosto che come un tubo di trasporto autonomo, riducendo al minimo le lacune di prestazioni e operative causate dai confini fisici del data center.
Differenza da NVIDIA Spectrum-XGS
Il testbed di WhiteFiber differisce architettonicamente da NVIDIA Spectrum-XGS, ma si allinea con la spinta più ampia del settore verso un'infrastruttura AI su scala.
Al Hot Chips 2025, l'amministratore delegato di NVIDIA Jensen Huang ha evidenziato la domanda di collegamenti tra centri dati interurbani, internazionali e intercontinentali per costruire fabbriche di IA su larga scala.Spectrum-XGS si basa sul controllo della congestione a distanza, precisa sintonizzazione della latenza e telemetria per un traffico GPU distribuito costante, con CoreWeave come uno dei primi ad adottarlo.
WhiteFiber ha rilasciato metriche di campo su scala metropolitana più granulari rispetto ai dati pubblici Spectrum-XGS di NVIDIA; il suo test a 83 km ha registrato 111,2 Tbps e 0,9 ms di latenza andata e ritorno,anche se architetture divergenti impediscono il confronto diretto delle prestazioni fianco a fianco.
Progressi di formazione sull'IA su più siti in tutto il settore
Il lancio di WhiteFiber coincide con lo sviluppo parallelo di infrastrutture AI multi-site tra i principali fornitori di cloud e hardware.
Oracle Cloud Infrastructure e NVIDIA hanno dimostrato la formazione LLM attraverso strutture distanti ~ 1.000 km tramite NeMo Framework e Megatron-Core,raggiungere una scalabilità della formazione superiore al 96% attraverso una comunicazione gerarchica all-reduce e segmentata tra data centerQuesto lavoro si concentra sulla convalida del software e del sistema anziché sui parametri di riferimento del trasporto metropolitano.
Google ha costruito TPU Multislice per aggregare più fette di TPU in pool di formazione distribuiti unificati su reti ottiche interne del data center.L'addestramento di Gemini ha sfruttato più siti geograficamente dispersi, con la divisione del carico di lavoro della piattaforma e la tolleranza ai guasti su larga scala.
WhiteFiber mira a portare un'orchestrazione cross-site paragonabile agli stack cloud GPU, dando la priorità all'interconnessione metropolitana ad altissima larghezza di banda e bassa latenza.Pubblicherà ulteriori specifiche architettoniche e calendari di lancio fino al terzo trimestre 2026.
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