Synopsys stellt die erste vollständige ESUN-IP-Lösung der Branche vor

de.wedoany.com-Bericht: Synopsys hat die branchenweit erste vollständige ESUN-IP-Lösung (Ethernet Scale-Up Network) vorgestellt, die die Schichten 1 und 2 abdeckt und darauf ausgelegt ist, die Herausforderungen von KI-Rechenzentren zu bewältigen. Die Lösung ist ein vollständig integrierter, vorvalidierter Stack, der sofort einsatzbereit ist.

Künstliche Intelligenz treibt das Design von Rechenzentren in neue Dimensionen. Während Trainingscluster von Dutzenden auf Hunderte und schließlich Tausende von Beschleunigern anwachsen, wird das Netzwerk zum entscheidenden Faktor für die Gesamtsystemleistung. In diesen Systemen tauschen die Beschleuniger kontinuierlich Zwischendaten aus und synchronisieren sich, was nicht nur eine schnelle, sondern vor allem eine vorhersagbare Datenbewegung erfordert. Selbst geringfügige Verzögerungen können Kettenreaktionen auslösen und zu ungenutzten Rechenressourcen führen. Herkömmliches Ethernet wurde als Best-Effort-Netzwerk konzipiert, das gelegentliche Paketverluste, erneute Übertragungen und variable Latenzen als akzeptabel voraussetzt – ein Modell, das für KI-Systeme versagt. KI-Workloads werden durch die Tail-Latenz begrenzt – das langsamste Paket im System. Ein einziges verzögertes Paket kann den gesamten Cluster blockieren, und durch Paketverluste ausgelöste erneute Übertragungen erhöhen die Latenz und Variabilität weiter. Diese Ineffizienzen verschärfen sich mit zunehmender Skalierung: Bandbreitenverschwendung und übermäßige Neuübertragungen führen zu höherem Stromverbrauch, gestiegenen Infrastrukturkosten und geringerer Skalierbarkeit, was bei Clustern mit Hunderttausenden von Beschleunigern nicht mehr tragbar ist.

Ethernet verfügt zwar über Überlastungsmanagement-Mechanismen wie PFC (Priority-based Flow Control) und ECN (Explicit Congestion Notification), diese sind jedoch für allgemeine Netzwerke ausgelegt und nicht für die eng gekoppelten, latenzempfindlichen Kommunikationsmuster in KI-Skalierungssystemen. Bei der Skalierung treten mehrere Einschränkungen auf: Beim Protokoll-Overhead ist Standard-Ethernet auf IP-Header angewiesen, die pro Paket 28–48 Byte hinzufügen, was in einer Skalierungsumgebung mit häufigen kleinen Nachrichten den effektiven Durchsatz direkt reduziert; es gibt keine Fehlerbehebung auf Link-Ebene, abgesehen von FEC (Forward Error Correction) gibt es keine Wiederherstellungsmechanismen auf Link-Ebene, sodass verbleibende Fehler von Protokollen höherer Schichten behoben werden müssen, was erhebliche Latenzstrafen mit sich bringt; das grobkörnige Überlastungsmanagement, bei dem PFC als linkweiter Pausemechanismus fungiert, bietet nicht die Granularität, um mehrere Verkehrsklassen zu verwalten. Diese Herausforderungen haben einige Designs dazu veranlasst, auf proprietäre Interconnects umzusteigen, was jedoch mit Kompromissen wie fragmentierten Ökosystemen, eingeschränkter Flexibilität und höheren langfristigen Risiken einhergeht.

Die Branche ersetzt Ethernet nicht, sondern entwickelt es weiter. ESUN passt Ethernet durch gezielte Verbesserungen für KI-Workloads an, während die Kernwerte von Ethernet erhalten bleiben: Betriebsvertrautheit – Netzwerkteams können vorhandenes Ethernet-Know-how, Tools und Verwaltungspraktiken nutzen; Infrastruktur-Wiederverwendung – Scale-Up- und Scale-Out-Verkehr teilen sich dieselbe Ethernet-Switching-Architektur und physische Infrastruktur; einheitliche Struktur – Ethernet wird zum gemeinsamen Verbindungsmedium für Scale-Up und Scale-Out. Die Verbesserungen sind fokussiert und zielgerichtet: Die physikalische Schicht bleibt Standard-Ethernet, die Sicherungsschicht erhält verlustfreie Zuverlässigkeit und feinkörnige Überlastungssteuerung, und die Netzwerkschicht wird zur Reduzierung des Overheads verschlankt.

Eine der direktesten Verbesserungen von ESUN liegt auf Paketebene. Herkömmliches Ethernet ist auf IP-Header angewiesen, die pro Paket 28–48 Byte Overhead hinzufügen. ESUN ersetzt diese durch einen kompakten 4-Byte-Header, was in einer Umgebung mit häufiger Kommunikation und hoher Latenzempfindlichkeit die Paketeffizienz und den Durchsatz erheblich steigert. Grundlegende Fähigkeiten wie Verkehrspriorisierung, Überlastungssignalisierung und Lastausgleich bleiben erhalten und werden effizienter umgesetzt.

ESUN führt außerdem zwei Schlüsselmechanismen ein, um die Kommunikation deterministischer zu gestalten. Link-Level Retry (LLR) erkennt und behebt Link-Fehler lokal auf der Datenverbindungsschicht, anstatt sich auf Transportprotokolle höherer Schichten zu verlassen, deren Zeitskalen um Größenordnungen höher liegen. Dies reduziert die Tail-Latenz erheblich und vermeidet kostspielige Ende-zu-Ende-Neuübertragungen. Credit-Based Flow Control (CBFC) ersetzt das grobe, linkweite Pauseverhalten von PFC durch eine feinkörnige Überlastungsverwaltung pro virtuellem Kanal. Der Sender sendet nur, wenn der Empfänger bestätigt, dass Pufferkapazität vorhanden ist, wodurch Überläufe verhindert, ein verlustfreier Betrieb ermöglicht und gleichzeitig der mit PFC verbundene Head-of-Line-Blocking vermieden wird. Zusammen ermöglichen diese Mechanismen ESUN, eine verlustfreie, latenzarme und bandbreiteneffiziente Kommunikation zu bieten, während die Offenheit und Interoperabilität von Ethernet erhalten bleiben.

Synopsys stellt die branchenweit erste vollständige ESUN-IP-Lösung vor, die die Schichten 1 und 2 abdeckt, darunter: 1,6T Multi-Rate Ethernet MAC, der bis zu vier unabhängige 400G-Kanäle unterstützt und über 224G SerDes in den Modi 1×1,6T, 2×800G, 4×400G und 4×200G konfiguriert werden kann; 1,6T PCS (Physical Coding Sublayer) und RS-FEC, mit RS544 FEC für robuste Fehlerkorrektur und RS272 FEC für latenzarmen Betrieb; UE/ESUN Link-Layer-Controller, der LLR und CBFC für verlustfreie Zuverlässigkeit und feinkörnige Überlastungsverwaltung implementiert; siliziumvalidiertes 224G PHY (Physical Layer), optimiert für geringen Stromverbrauch, niedrige Latenz und Signalintegrität; umfassende Validierungs-IP und systemweite Validierungsunterstützung. Durch die Bereitstellung einer vollständigen IP-Lösung beseitigt Synopsys den Großteil des Integrationsaufwands und der Risiken, die normalerweise mit dem Aufbau leistungsstarker Netzwerksysteme verbunden sind.

Alle Komponenten wurden als ein einziges System gemeinsam entwickelt und validiert. Der vorvalidierte, vollständige L1/L2-Stack eliminiert die Integrationsrisiken, die mit der Beschaffung und dem Zusammenfügen von IP von mehreren Anbietern verbunden sind. Dieselbe IP kann für ESUN (Scale-Up) und Ultra Ethernet (Scale-Out) verwendet werden, was das Systemdesign vereinfacht und es Teams ermöglicht, eine gemeinsame Architektur in verschiedenen Teilen des Rechenzentrums wiederzuverwenden. Die Lösung ist für geringen Stromverbrauch, hohe Leistung und Flächeneffizienz optimiert und bietet Multi-Rate-Konfigurationen von 100G bis 1,6T sowie flexible FEC-Modi. Kernstück ist das Synopsys 224G PHY, das in mehreren fortschrittlichen Fertigungsprozessen verfügbar ist und seit Oktober 2022 öffentlich 224G-Silizium-Interoperabilität demonstriert. Auf der ECOC und OFC wurden über 30 Multi-Vendor-Demonstrationen durchgeführt, die auf Kanälen mit bis zu 45 dB Dämpfung null Fehler nach FEC erzielten.

ESUN wird von über 175 Unternehmen sowie führenden Hyperscalern und Siliziumanbietern der Branche unterstützt. Synopsys engagiert sich dafür, diesen Wandel mit der branchenweit ersten vollständigen ESUN-IP-Lösung voranzutreiben. Diese ESUN-IP-Lösung ist Teil des größeren Synopsys HPC-IP-Portfolios, das darauf ausgelegt ist, den gesamten KI-System-Stack zu unterstützen, einschließlich Scale-Up-Verbindungen über ESUN und UALink (Ultra Accelerator Link), Chip-zu-Chip-Verbindungen über PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) und CXL (Compute Express Link), Scale-Out-Netzwerkverbindungen über Ethernet und Ultra Ethernet, Hochbandbreiten-Speicherschnittstellen, Multi-Die- und Chiplet-Interconnects sowie Sicherheits- und Basis-IP. Zusammen bilden diese Technologien die Grundlage für den Aufbau von KI-Systemen der nächsten Generation, bei denen Rechenleistung, Speicher und Konnektivität gemeinsam skaliert werden.