在海量数据下，连接器如何支持机器学习？

同样重要的是，QSFP-DD连接器可以提供更多的散热器和光导管选项，并优化散热超过一颗星。在热性能和传输性能方面，OSFP八通道小型可插拔连接器与QSFP-DD连接器相似。降低高密度MiniSAS连接器的互连尺寸可以节省额外的30%到50%的PCB空间。

在当今世界，数据和设备的互连并不奇怪。大量数据一直在生成。在数据背后，神经网络通过处理数据获得洞察力，并以此识别模式对信息进行分类和推理。数据中心的大部分资源来自IT架构，或者需要通过IT架构，因此数据中心的基础设施是实现IT架构功能的关键。

在新一代数据应用中，机器学习是一个非常重要的环节。因此，可以说，正确的体系结构在完美地将机器学习功能植入数据中心方面起着重要作用。在为数据中心开发机器学习时，必须从一开始就考虑所有影响性能、可扩展性和灵活性的因素。硬件别的计划不当将导致数据架构效率低下。

机器学习需要什么样的硬件层面连接

目前，在机器学习的设计配置中，为了增加灵活性和多样性，正在从特殊的基础设施转向更灵活的基础设施。因此，在配置过程中，硬件层面的连接有很多考虑因素，如如何优化配电，如何降低热能水平，如何实现互连的高速，如何实现低延迟通信等。同时，由于数据中心的所有链路都是相互连接的，系统连接元件需要支持尽可能小的安装空间，以提供所需的灵活性，并满足预期的速度要求，而不增加热输出。

很容易想到互连的高速和低延迟，但我们不能忘记，热性能也是一个不可忽视的考虑因素。通常，高功率水平引起的高温会直接影响数据机架中元件的使用寿命。如果不优化热设计，敏感元件的故障率将迅速上升。

因此，机器学习所需的连接器部件，既要保证小，又要保证快，同时还要兼顾热、机械和电气性能的可靠性。

在机器学习硬件配置中，通常需要高速I/O连接，如OSFP、QSF络连接，通常需要OSFP、QSFP、QSFP-DD等高速I/O连接。然后使用PCIe将存储设备、网络接口卡和硬件加速器连接到CPU。

QSFP连接器作为一种插入式I/O连接器，是一种小型插入式高速I/O连接器入式高速I/O连接器。QSFP连接器单个可插拔接口可包含四个数据传输通道，与其他连接器的配套部件组合，通道数据传输速度可从10 Gbps NRZ拔高到至28 Gbps NRZ和56 Gbps PAM-4。每个通道可以以10到56GBPS的速度传输数据，所以每个端口总支持200GBPS的速度，传输性能高到足以满足机器学习架构所需的速度。从100 Gbps 以太网、200 Gbps 以太网、100 Gbps InfiniBand增强型数据速率、EDR到128G光纤信道、25G/50G联盟、25G NRZ和56G PAM-4都能全覆盖。

QSFP-DD连接器组件通过使用PCB前面的第二行触点/垫位置，将通道翻倍，达到8差分，在QSFP连接器的基础上实现互连密度的翻倍，支持28 Gbps NRZ或56Gbps，实现每个端口200或400Gbps聚合。提高信号完整性只是一个方面。同样重要的是，QSFP-DD连接器可以提供更多的散热器和光导管选项，并优化散热超过一颗星。可以说，它实现了降低热能水平，提高互连的高速性能。

在热性能和传输性能方面，OSFP八通道小型可插拔连接器与QSFP-DD连接器相似。OSFP连接器在插头中采用AO4612L集成散热器技术，具有优异的热性能，还可以支持400GPS数据率所需的信号完整性。此外，值得一提的是，OSFP连接器可以通过埋管校准来降低PCB的成本和噪音。

可整个数据中心架构的建立中，小型可插拔高速I/O连接器的重要性可见一斑，既保证了“小”，又保证了“快”，最重要的是足够可靠。

SAS连接缩小-Mini SAS

SAS连接器必须熟悉设备内部的金手指连接。另一方面，MiniSAS连接器更加紧凑。在高性能计算中，高密度MiniSAS连接器是一种高速紧凑的连接选择。

降低高密度MiniSAS连接器的互连尺寸可以节省额外的30%到50%的PCB空间。我们可以做一个比较。如果相同的小尺寸PCIE卡可以容纳两个SAS连接器，那么高密度Mini SAS连接器可以容纳四个(非高密度Mini SAS是三个)。除了尺寸小之外，内部连接的高密度Mini SAS连接器还可以(12G×4)48Gbps的聚合数据传输速率，有的甚至可以以192Gbps的聚合速率传输数据。

小结

与机器学习相关的硬件连接不止这些。经常可以看到超大阵列XLA插槽、卡边连接和背板连接。数据中心对各种机器学习类型的配置有很多要求。从大规模配置到支持边缘计算，每个连接元件都需要可靠的性能和足够的灵活性。