近日，谷歌公司发布的Gemini1.0，是谷歌迄今为止规模最大、能力最强且通用的 AI 模型。Gemini有三种量级：Ultra、Pro和Nano。能力最强的Gemini Ultra，适用于多任务的Gemini Pro以及适用于特定任务和端侧的Gemini Nano。
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Gemini的表现超出了市场预期，全面超越了GPT-4，可泛化并无缝地理解、操作和组合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频。
技术更新 加强OCS应用
谷歌TPUv4网络由4096个芯片组成，使用OCS联结，光模块和CPU相配套。而新推出的TPUv5，每个TPUv5p Pod由8960个芯片组成，使用每芯片4800Gbps的最高带宽芯片间连接进行互连，确保快速的传输速度和最佳的性能。TPUv5加强了OCS光交换技术的应用，将一定程度上拉动光模块的用量需求。
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通信模块升级 提供新思路
根据Lightcounting数据显示，800G光模块市场在今年已达到一个很好的势头。预计从2024年开始，AI算力将会迎来大爆发时代，刺激着光模块行业的持续增长。AI大模型的训练需要更高算力和更高带宽的支持，有利于高端光模块的技术迭代和需求增长，将加速推动光模块从800G进一步向1.6T演进。
但谷歌此次的群狼策略，侧重于分布式排列，用多个专用 TPU 取代单个强大的 GPU，从而增强整个集群的能力。Gemini 架构的复杂性带来了挑战，但也带来了利用众多低容量组件、降低成本和提高灵活性的优势。对于业内原先要求的高能力处理器、高能力交换机和高速率光模块，现可以转化为多个较低速率的器件，原来需要800G的光模块，现在可以选择8个100G，为芯片供应紧张时提供了多种思路。
爱德泰推出的全球首款采用MDC接口的
100G SR4QSFP28 光收发器
OCS在Gemini中的作用
与传统的基于数据包的数据传输不同，OCS 配备了MEMS核心芯片，可提高效率、降低功耗并减少延迟。包括光环行器在内的OCS技术在Gemini中找到了用武之地，优化了数据交换能力，实现了从小众化到主流化的飞跃转变。Gemini采用 OCS 带来了诸多好处，包括提高供应链的弹性、利用有源光缆(AOC)和改善组件可用性。Gemini错综复杂的架构与OCS的合作呈现了一种弹性解决方案，重塑了人工智能基础设施的动态。
（LC Push-Pull Uniboot & VSFF Fiber Patch Cords）
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