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WhiteFiber a dévoilé les résultats préliminaires de R&D pour le projet Redwood, une architecture de supercluster GPU distribuée couvrant des centres de données géographiquement séparés. Le test sur le terrain de la semaine dernière a atteint un débit de 111,2 Tbit/s sur 83 km de fibre noire avec une latence aller-retour garantie de 0,9 ms.
WhiteFiber note que la latence se situe à moins de 8 % de la limite physique théorique de propagation de la fibre. L'essai n'a utilisé qu'une partie du spectre de fibres disponible, tout en offrant une capacité environ deux fois supérieure à celle des essais sur le terrain concurrents à spectre complet publiés. La société prévoit d’activer le spectre complet avant son déploiement commercial au troisième trimestre 2026.
Projet WhiteFiber Séquoia
La recherche conjointe a été réalisée avec DriveNets et WEKA. DriveNets fournit une structure d'IA Ethernet inter-sites, tandis que WEKA NeuralMesh alimente les couches de stockage et de mémoire entre clusters. WhiteFiber a déposé des demandes de brevet pertinentes pour la conception.
Unifier plusieurs sites en un seul cluster GPU logique
Cette architecture permet à deux centres de données de fonctionner comme un seul supercluster GPU logique, distinct des modules séparés reliés via des liaisons DCI standard. Cette différence s'avère critique pour les charges de travail de formation et d'inférence de l'IA, où la synchronisation inter-GPU, la communication collective et l'accès aux données partagées limitent directement l'échelle maximale du cluster.
Les charges de travail cibles incluent des déploiements limités par l'alimentation, le refroidissement, l'espace au sol, les règles de résilience ou les mandats de souveraineté des données sur un seul site, ainsi que des cas d'utilisation de l'IA de pointe, de télécommunications et souveraine.
DriveNets a confirmé la configuration matérielle : la structure interconnecte deux clusters de GPU WhiteFiber NVIDIA H200 distants de 52 miles, marquant le premier supercluster d'IA longue distance de qualité production de l'industrie validé en dehors des environnements de laboratoire. Les références comparant les performances intra-rack et inter-sites sont détaillées dans le livre blanc de DriveNets.
Architecture de structure d'IA DriveNets
La fibre noire redondante associée à DriveNets AI Fabric transporte le trafic GPU et de stockage entre les installations. Au lieu des extensions Ethernet longue distance conventionnelles, il adopte un Ethernet planifié conçu pour une communication IA distribuée cohérente.
La couche intersite exploite DriveNets Fabric Scheduled Ethernet sur ses commutateurs 9300F, 5300R et 5301R. L'équilibrage de charge basé sur les cellules, la file d'attente de sortie virtuelle de bout en bout et les interconnexions à tampon profond absorbent les pics de trafic IA synchronisés pour éliminer la congestion entre les liaisons. La conception offre une connectivité intersites prévisible et sans perte qui permet une utilisation élevée du GPU comparable aux déploiements sur un seul site.
Ces mécanismes stabilisent la latence des communications collectives à distance tout en formant une structure de stockage informatique unifiée avec une isolation multi-tenant native. La liaison fibre optique fonctionne comme un segment intégré de la structure IA plutôt que comme un canal de transport autonome, minimisant ainsi les performances et les écarts opérationnels causés par les limites physiques du centre de données.
Différenciation par rapport à NVIDIA Spectrum-XGS
Le banc d'essai de WhiteFiber diffère sur le plan architectural de NVIDIA Spectrum-XGS, mais s'aligne sur la tendance plus large de l'industrie vers une infrastructure d'IA évolutive.
Lors de Hot Chips 2025, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a souligné la demande de liaisons entre centres de données entre villes, pays et intercontinentaux pour construire des usines d'IA à grande échelle. Spectrum-XGS s'appuie sur un contrôle de la congestion sensible à la distance, un réglage précis de la latence et une télémétrie pour un trafic GPU distribué stable, CoreWeave étant l'un des premiers à l'adopter.
WhiteFiber a publié des mesures de terrain plus granulaires à l'échelle métropolitaine que les données publiques Spectrum-XGS de NVIDIA ; son essai de 83 km a affiché une latence aller-retour de 111,2 Tbps et 0,9 ms, bien que des architectures divergentes empêchent une comparaison directe des performances côte à côte.
Avancées de la formation en IA multi-sites à l’échelle de l’industrie
Le lancement de WhiteFiber coïncide avec le développement parallèle d'une infrastructure d'IA multisite chez les principaux fournisseurs de cloud et de matériel.
Oracle Cloud Infrastructure et NVIDIA ont démontré une formation LLM dans des installations distantes d'environ 1 000 km via NeMo Framework et Megatron-Core, atteignant une évolutivité de formation de plus de 96 % grâce à une communication inter-centres de données hiérarchique, réduite et segmentée. Ce travail se concentre sur la validation des logiciels et des systèmes plutôt que sur les références du transport métropolitain.
Google a créé TPU Multislice pour regrouper plusieurs tranches TPU dans des pools de formation distribués unifiés sur les réseaux optiques internes du centre de données. La formation Gemini a exploité plusieurs sites géographiquement dispersés, la plate-forme gérant le partitionnement de la charge de travail et la tolérance aux pannes à grande échelle.
WhiteFiber vise à apporter une orchestration intersites comparable aux piles cloud GPU, en donnant la priorité à l'interconnexion métropolitaine à très haute bande passante et à faible latence. Il publiera d'autres spécifications architecturales et des calendriers de lancement jusqu'à la disponibilité commerciale au troisième trimestre 2026.
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