집레일리티 네트워크스가 데이터센터를 위한 고속 광대역 네트워크 구축을 위해 2,200만 달러를 조달
산업 예측에 따르면 데이터 센터 개발자들은 10년 말까지 최대 4조 달러를 투자할 것으로 전망되지만, 입지 선정은 여전히 정치적 요인과 전력망 제한에 크게 제약받고 있습니다. 일반적으로 광속도는 당연시되지만, 한 기업은 더 빠른 광섬유가 데이터 센터 확장 뒤의 지리적 전략을 근본적으로 바꿀 수 있다고 보고 있습니다.
화요일, 레라티비티 네트워크(Relativity Networks)는 랩소디 벤처 파트너스(Rhapsody Venture Partners), 벨 벤처스 인크.(Bell Ventures Inc.), 페이서 더 글래스 LLC(Faster Than Glass LLC) 등 기타 투자자들의 주도 하에 2,200만 달러의 SAFE 노트 자금을 조달했다고 발표했습니다. SAFE 노트는 회사의 첫 번째 가격 책정 라운드에서 지분으로 전환되는 것으로, 사전 시드 및 시드 단계 자금 조달의 일반적인 메커니즘입니다. 또한,该公司는 익명을 요구한 주요 하이퍼스케일러로부터 4,000만 달러의 후속 주문을 확보했습니다.
레라티비티 네트워크는 중공 코어 광섬유(hollow-core fiber)에 특화되어 있으며, 이는 기존 광섬유보다 데이터를 30% 더 빠르게 전송하는 틈새 기술입니다. 유리관을 통해 빛을 유도하는 기존 광섬유와 달리, 중공 코어 광섬유는 진공 코어를 통해 빛을 전달하여 전송 속도를 빛의 이론적 한계에 가깝게 가져옵니다.
이러한 개선은 마이크로초 단위로 나타납니다. 제이슨 아이젠홀츠(Jason Eisenholz) 최고경영자(CEO)는 기존 광섬유를 통해 신호가 1km를 이동하는 데 약 5마이크로초가 걸린다고 지적합니다. 중공 코어 기술로 전환하면 이 지연 시간이 단 3.5마이크로초로 줄어듭니다.
AI 워크로드가 단일 GPU 랙에 국한되었을 때는 광섬유 지연 시간이 무시할 수 있을 정도였습니다. 그러나 규모가 커질수록 GPU 간 물리적 거리도 증가합니다. 현대적인 데이터 센터 캠퍼스는 종종 수백 에이커의 부지와 여러 건물을 아우릅니다. 아이젠홀츠는 기존 시설을 연결하여 하나의 단위로 작동하도록 하는 멀티 캠퍼스 배포에서 주요 기회를 식별합니다.
"최대 규모 시스템은 사용 가능한 전원에 접근하기 위해 여러 캠퍼스에 컴퓨팅을 분산합니다."라고 그는 테크크런치(TechCrunch)에 설명합니다. "기존 구조물로 진입하고 있지만, 여전히 하나의 동기화된 기계로 작동해야 합니다."
이 접근 방식은 현재 많은 데이터 센터 프로젝트의 공간적 제약을 부분적으로 해결해 줍니다. 지연 시간을 30% 줄이면 성능이 저하되기 전에 30% 더 큰 거리를 확장할 수 있습니다. 컴퓨팅 프로젝트가 성장함에 따라 아이젠홀츠는 이것이 중요한 산업적 전환을 의미한다고 믿습니다.
"첫 번째 AI 시대는 순수 컴퓨팅 성능을 최적화했습니다."라고 그는 말합니다. "그것은 GPU에 초점을 맞췄습니다. 두 번째 시대는 해당 컴퓨팅을 활용하기 위해 데이터 센터 내부 네트워킹을 최적화했습니다. 부상하는 세 번째 시대는 지리적 요소를 최적화하고 있습니다."
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"첫 번째 AI 시대는 순수 컴퓨팅 성능을 최적화했습니다."라고 그는 말합니다. "그것은 GPU에 초점을 맞췄습니다. 두 번째 시대는 해당 컴퓨팅을 활용하기 위해 데이터 센터 내부 네트워킹을 최적화했습니다. 부상하는 세 번째 시대는 지리적 요소를 최적화하고 있습니다."
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