חברת DriveNets הישראלית מרחיבה את פעילותה בתחום תשתיות הבינה המלאכותית ומשיקה שתי פלטפורמות תקשורת חדשות, DriveNets 2600SL ו־DriveNets 2601S, המיועדות להקמת אשכולות מחשוב גדולים המבוססים על מעבדים ומאיצים מסוגים שונים.

שתי הפלטפורמות מבוססות על שבב המיתוג Tomahawk 6 של ברודקום ומציעות קיבולת כוללת של 102.4 טרה־ביט לשנייה. המערכות כוללות 64 חיבורים בקצב של עד 1.6 טרה־ביט לשנייה לכל חיבור, וניתן להגדיר אותן גם למספר גדול יותר של חיבורים בקצבים נמוכים יותר.

Tomahawk 6 הוצג בידי ברודקום כשבב מיתוג Ethernet למרכזי נתונים, בעל קיבולת כפולה מזו של הדור שקדם לו ומיועד לרשתות המחברות מספר גדול מאוד של מאיצי AI.

DriveNets מסרה כי המערכות יהיו זמינות למשלוח ברבעון השלישי של 2026. דגם 2601S יתבסס על קירור אוויר, ואילו דגם 2600SL יציע קירור נוזלי מלא. המעבר לקירור נוזלי נעשה משמעותי יותר ככל שצפיפות ההספק בארונות השרתים עולה וככל שמרכזי הנתונים מנסים לצמצם את צריכת החשמל של מערכות הקירור.

הפלטפורמות מיועדות לתמוך בכמה שכבות של רשתות AI: חיבור בין מאיצים בתוך אשכולות, חיבור בין אשכולות, וכן קישור למערכות אחסון ולרשת הקדמית של מרכז הנתונים. לדברי החברה, ניתן לפרוס באמצעותן רשתות הכוללות מאות ועד מאות אלפי יחידות עיבוד מסוג XPU – מונח כללי הכולל מעבדים גרפיים, מאיצי AI ומעבדים ייעודיים אחרים.

האתגר המרכזי בתשתיות כאלה אינו רק כוח החישוב של כל מאיץ, אלא היכולת להעביר במהירות נתונים בין אלפי מאיצים. כאשר הרשת אינה עומדת בעומס, מעבדים יקרים נותרים ללא עבודה בזמן שהם ממתינים למידע.

"המשאב היקר ביותר בעולם כיום שעומד ללא שימוש הוא מעבד XPU שממתין לרשת התקשורת שתעביר לו מידע", אמר עידו סוסן, מנכ"ל ומייסד שותף ב־DriveNets. לדבריו, הפלטפורמות נועדו לשפר את ניצול המאיצים ואת היעילות האנרגטית של אשכולות AI.

DriveNets מקדמת ארכיטקטורה פתוחה המבוססת על Ethernet, המאפשרת לשלב מאיצים, כרטיסי רשת ורכיבים של ספקים שונים. בכך היא מתחרה הן ביצרניות ציוד רשת מסורתיות והן במערכות סגורות המשלבות מאיצים ותקשורת של ספק יחיד.

ההשקה מגיעה לאחר שהחברה הודיעה על גיוס של 410 מיליון דולר, שנועד בין היתר להרחיב את פעילותה בשוק רשתות התקשורת למרכזי AI.

הפוסט DriveNets משיקה פלטפורמות תקשורת בקצב 102.4 טרה־ביט לשנייה לתשתיות AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.