A mesura que els centres de dades d'IA creixen fins a agrupar desenes de milers de xips, ha aparegut una ineficiència poc visible però molt costosa: bona part d'aquesta capacitat de càlcul passa el temps aturada, esperant que les dades li arribin a través de la xarxa, en lloc d'estar processant-les. És un cost amagat dins la mateixa cursa d'infraestructura d'IA que avui domina Nvidia amb els seus xips i les seves interconnexions.
Cornelis Networks, l'escissió d'Intel especialitzada en xarxes per a IA, va anunciar dilluns una ronda de finançament de 205 milions de dòlars liderada per IAG Capital Partners, en paral·lel a una col·laboració estratègica amb Qualcomm i la presentació d'Active Compute Fabric: una arquitectura oberta que integra capacitat de càlcul programable directament dins la mateixa xarxa, combinant transport sense pèrdues, acceleració «in-fabric» i processament programable perquè la xarxa faci operacions sobre les dades mentre es mouen entre els xips acceleradors, en lloc de limitar-se a transportar-les. Segons el propi modelatge de l'empresa a partir de dades públiques, en un sistema de 100.000 GPU aproximadament la meitat de les hores de GPU es perden esperant dades, un cost equivalent a uns 1.680 milions de dòlars anuals i 500 gigawatts-hora d'energia.
L'empresa farà servir els nous fons per escalar la producció dels seus commutadors CN5000 i CN6000 i accelerar el desplegament d'Active Compute Fabric, en un moviment que la situa com una alternativa a la interconnexió de xarxa que avui domina Nvidia dins dels clústers d'IA —una capa d'infraestructura menys visible que els mateixos xips, però igual de determinant per al rendiment real d'aquests sistemes.
Les xifres d'estalvi de temps de GPU i d'energia provenen del modelatge fet per la mateixa Cornelis a partir de dades públiques, no d'una auditoria independent, i encara no hi ha cap desplegament de client confirmat d'Active Compute Fabric en producció; l'empresa presenta la tecnologia just en el moment de l'anunci de finançament.