Cornelis Networks 与 Black Semiconductor 对话实录

我们实在不愿错过与您分享这场真正即兴对话的机会。

当我们的首席产品官奥吉·布尔基奇出席汉堡ISC大会时，丽莎·斯佩尔曼忍不住将他拉到一旁进行了一场即兴访谈。这位Cornelis Networks公司的首席执行官希望了解我们对高性能计算与人工智能工作负载日益融合的见解，当然也探讨了我们新一代互连技术如何重塑计算未来。

他们深入探讨了当今基础设施领导者面临的核心挑战：当真正的瓶颈不再是处理能力而是数据传输时，如何释放高性能计算系统的全部潜力？

访谈中，双方探讨了性能极限的转移、推理计算的崛起，以及Black Semiconductor如何运用石墨烯技术推动光子学发展，从根本上重构数据在计算架构中的流动方式。

Cornelis Networks首席执行官丽莎·斯佩尔曼：请先谈谈您在ISC大会的观察。关于HPC与AI融合的讨论甚嚣尘上，您有何见解？

Black Semiconductor首席产品官奥吉·布尔基奇：过去我们只关注如何堆砌计算能力，比拼万亿次浮点运算和千万亿次浮点运算。但如今计算能力正处于待机状态——因数据匮乏而闲置。真正的瓶颈在于数据传输。这正是像Cornelis这样构建优化网络至关重要的原因：它不仅是增加算力，更是释放算力的关键。

丽莎：建立联系是基础，能否谈谈Black Semiconductor正在构建什么？

奥吉：我们正利用地球上最坚韧的材料——石墨烯，打造集成光子器件。我们的独特之处在于将这些器件直接嵌入标准CMOS工艺流程。这使光子技术更贴近计算核心，从而加速数据传输并降低能耗。我们的技术旨在支撑下一代计算基础设施，助力康奈利斯等企业实现更快速、更智能的规模化发展。

丽莎：这是个大胆的方向。背后的长期愿景是什么？

奥吉：近期我们专注于验证技术的可靠性和可扩展性。但长远目标是在玻璃面板上构建光学系统——将交换机、处理器和存储器集成于一米见方的玻璃面板。想象将整个服务器机架浓缩至单一光学表面，这正是我们突破当代计算基础设施物理局限所需的创新突破。

丽莎：这目标极其宏大。当前我们正着力解决因消息速率、拥塞和延迟导致的计算资源闲置问题。您如何看待基础设施在工作负载演进中的适应性？

Ogi：人工智能与高性能计算已不可分割。事实上，人工智能诞生于高性能计算领域。训练本身就是一项高性能计算任务，而推理在复杂度和规模上正迅速迎头赶上。为此，我们需要灵活且能感知工作负载的网络架构。拥塞控制和乱序数据包处理等特性至关重要。基础设施必须适应工作负载，而非反其道而行之。

Lisa：推理正快速演进并日益依赖网络。您对此有何见解？

奥吉：推理是人工智能的应用形式，也是创造实际经济价值的关键环节。推理工作负载正快速增长，连接更多计算设备并要求更低延迟。优化此类场景需着眼于速度、效率和规模，而不仅是原始计算能力。

关于演讲嘉宾

奥吉·布尔基奇（Ogi Brkic）现任Black Semiconductor首席产品官，该公司致力于开创基于石墨烯的光子互连技术，推动新一代计算与连接技术发展。

丽莎·斯佩尔曼（Lisa Spelman）担任Cornelis Networks首席执行官，该公司是面向计算密集型系统的高性能网络解决方案领导者。