Marvell apresenta visão de data centers interconectados ópticamente com alcance de milhares de quilômetros

A crescente demanda por centros de dados para inteligência artificial tem impulsionado a expansão de grandes provedores de serviços em nuvem. Recentemente, a equipe da Super Select analisou a visão da Marvell sobre uma solução de interconexão óptica que promete permitir a integração de recursos entre centros de dados distintos, mesmo que estejam a milhares de quilômetros de distância.

As interconexões ópticas estão sendo implementadas de forma gradual na indústria, tanto em conexões de curta quanto de longa distância. O CEO da Marvell, Matt Murphy, mencionou essa tendência durante a Computex 2026.

Murphy explicou: “Imagine futuros centros de dados com uma infraestrutura global interconectada opticamente. As barreiras rígidas que temos hoje estão começando a desaparecer. Processamento e memória podem ser compartilhados, e a infraestrutura poderá ser dinamicamente composta em larga escala”.

Limitados pela distância

Conforme Murphy, muitas cargas de trabalho já não se encaixam em um único centro de dados. Por isso, provedores de serviços em nuvem de grande escala estão começando a construir campus inteiros com vários centros de dados interconectados por links de alta velocidade, já que os clusters estão se tornando maiores que qualquer data center isolado.

Atualmente, conectar vários centros de dados em um único campus pode ser complicado e caro, embora seja relativamente simples. A visão da Marvell é que, no futuro, a necessidade de conectar centros de dados localizados a grandes distâncias será crucial.

A Marvell está, portanto, desenvolvendo tecnologias ópticas coerentes e em larga escala que poderão conectar centros de dados separados por longevidades significativas, bem como produtos que já oferecem esse tipo de conectividade, como a solução óptica coesa Colorz 1600, que pode atingir 1,6 Tb/s e visa a conexão entre centros de dados.

Além disso, a Marvell planeja oferecer a família Ara 1,6 Tb/s de soluções de interconectividade para data centers, junto com o switch Ethernet Teralynx T100, que suporta até 512 portas a 200 Gb/s ou 64 portas a 1,6 Tb/s.

Murphy argumenta que as arquiteturas atuais são limitadas pela distância devido às interconexões de cobre. Por exemplo, os CPUs ficam próximos à memória para minimizar latência, enquanto as GPUs são posicionadas perto da memória para maximizar largura de banda. Isso força a segmentação das cargas de trabalho de acordo com essas limitações físicas. Ele afirma que assim que as interconexões ópticas forem utilizadas em larga escala, essas restrições começarão a desaparecer.

Atualmente, soluções de IA em larga escala, como o NVL72 da Nvidia, ainda dependem de fios de cobre. No entanto, as conexões em larga escala costumam utilizar interconexões ópticas. À medida que o número de aceleradores de IA em sistemas de escala aumente, a tendência será também a migração para links ópticos, tornando quase todas as interconexões de centros de dados ópticas. Isso pode levar os desenvolvedores de hardware a reavaliar a arquitetura dos data centers.

Pooling de Recursos

Murphy apresentou uma visão bastante interessante: a expansão domínios de escala óptica pode aumentar a capacidade de trabalhar com até mil aceleradores ou mais. A conectividade óptica também pode ser incorporada dentro dos próprios servidores, permitindo a separação de CPUs, aceleradores (chamados de XPUs pela Marvell) e memória em pools distintos, tornando a configuração e a utilização mais eficientes.

Ele disse: “É um data center sem distância, onde computação, memória, rede e fotônica operam como um sistema unificado, onde milhões de recursos podem colaborar como se fossem uma única máquina”.

Com o investimento bilionário feito pelos provedores de serviços em nuvem, até mesmo uma melhora de 10% na utilização pode representar uma economia significativa. Empresas como a Nvidia estão claramente atentas a essas inovações.

Murphy destacou que, nos sistemas atuais, a proporção entre CPU e XPU ou GPU é fixa, sendo definida no momento da construção do sistema. Contudo, diferentes cargas de trabalho têm necessidades variadas. Ele imagina uma arquitetura completamente desacoplada, onde XPUs, memórias e CPUs poderão ser ajustados de acordo com as demandas específicas de cada tarefa, permitindo uma personalização sem precedentes.

Hoje em dia, empresas adquiriam sistemas com uma proporção fixa de CPUs, GPUs e memórias, o que pode ser eficiente para algumas cargas de trabalho, mas ineficiente para outras. No futuro, operadores poderão montar uma máquina virtual a partir de pools compartilhados, permitindo flexibilidade com base no tipo de tarefa. Se uma carga precisar de mais memória do que capacidade computacional, no futuro será possível adquirir apenas a memória necessária, ao invés de unidades de GPU desnecessárias, caso a visão da Marvell se concretize.

Murphy conclui: “Uma vez que decomponhamos o sistema em pools separados de computação e memória, todos interconectados de forma óptica, poderemos então compor sistemas dedicados instantaneamente, otimizando para a carga de trabalho desejada”.

Um Detalhe

Ainda que a Marvell tenha o conhecimento necessário para unir centros de dados através de grandes distâncias, nem todas as visões se entrelaçam perfeitamente. Centros de dados a milhares de quilômetros não podem compartilhar recursos eficazmente, pois uma viagem de ida e volta de 1.000 km apresenta um tempo de latência considerável.

No entanto, as tecnologias da Marvell permitem que provedores de serviços em nuvem sincronizem campus de IA, acessem armazenamentos distribuídos, e realizem operações que não dependem de latência. Sincronizar campus de IA em diferentes continentes em questão de horas pode ser um grande diferencial para os hyperscalers.