Рост спроса на трафик данных и вызовы для инфраструктуры
Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) создало беспрецедентный спрос на трафик данных. Однако инфраструктура, необходимая для его поддержки, сталкивается с серьёзными вызовами. Центры обработки данных ИИ должны обеспечивать более быструю и надёжную связь, чем когда-либо прежде, при этом борясь с растущим потреблением электроэнергии и надвигающейся угрозой квантовой безопасности, которая однажды может взломать современные методы шифрования.
Решение проблем: архитектура с квантовой защитой
Для решения этих проблем в недавнем исследовании, опубликованном в журнале Advanced Photonics, предлагается архитектура с квантовой защитой, которая предполагает минимальное потребление цифровой обработки сигналов (ЦОС) и отвечает всем строгим требованиям для сценариев оптических соединений в центрах обработки данных, управляемых ИИ (ИИ–DCI).
Эта система позволяет передавать данные со скоростью более 1,6 терабит в секунду при низком энергопотреблении и защите от будущих квантовых угроз.
Основные цели системы
Система построена на двух основных целях:
* эффективная передача данных;
* обеспечение долгосрочной безопасности и надёжности.
Для упрощения передачи данных используется метод само-гомодинной когерентной (СГК) передачи, при котором передатчик отправляет опорный сигнал вместе с данными. Это облегчает приёмнику декодирование и обработку сигналов, сохраняя при этом высокую чувствительность и стабильность.
Квантовое распределение ключей (КРК) для безопасности
Для обеспечения безопасности система интегрирует квантовое распределение ключей (КРК), которое генерирует секретные ключи шифрования, используя принципы квантовой механики. Эти ключи невозможно перехватить или скопировать без обнаружения, что позволяет защитить классическую передачу данных с помощью шифрования AES-256, усиленного квантово-генерируемыми ключами. Это обеспечивает надёжную долгосрочную защиту даже от будущих квантовых компьютеров.
Лабораторные испытания
В лабораторных испытаниях с использованием семижильного волокна классические данные передавались с помощью системы СГК, в то время как квантовые сигналы были защищены с помощью КРК. Система достигла средней скорости генерации секретных ключей 229 килобит в секунду и поддерживала зашифрованную передачу данных на скорости 400 гигабит в секунду на каждом волокне.
Результаты
Результаты показывают перспективное направление для разработки более эффективных и безопасных систем передачи данных, способных удовлетворить растущие потребности приложений ИИ, таких как автономные транспортные средства и большие языковые модели.
Исследование опубликовано в журнале Advanced Photonics.
published in Advanced Photonics proposes a quantum-secured architecture that involves minimal digital signal processing (DSP) consumption and meets all the stringent requirements for AI-driven data center optical interconnect (AI–DCI) scenarios. This system enables data to move at terabit-per-second speeds with low power consumption while defending against future quantum threats.»,»\»Our work paves the way for the next generation of secure, scalable, and cost-efficient optical interconnects, protecting AI-driven data centers against quantum security threats while meeting the high demands of modern data-driven applications,\» the researchers state in their paper.»,»The system is built around two core goals: transmitting data efficiently and ensuring long-term security and reliability. To simplify data transmission, it uses a technique called self-homodyne coherent (SHC) transmission, where the transmitter sends a reference signal along with the data. This makes it easier for the receiver to decode and process signals while still maintaining high sensitivity and stability. The approach allows data to be sent at over 1.6 terabits per second while keeping power use and costs low.»,»For security, the system integrates quantum key distribution (QKD), which generates secret encryption keys using the principles of quantum mechanics. These keys cannot be intercepted or copied without detection, making it possible to secure classical transmissions with AES-256 encryption enhanced by quantum-generated keys. This ensures strong, long-term protection even against future quantum computers.»,»To handle both classical (data) and quantum (QKD) signals, the system uses multicore fibers, which contain several separate channels within a single strand. This design allows different types of signals to travel side by side without interfering, while remaining fully compatible with today’s fiber-optic infrastructure.»,»In laboratory tests using a seven-core fiber, classical data were transmitted with the SHC system, while quantum signals were secured through QKD. The system achieved an average secret key rate of 229 kilobits per second and supported encrypted data transmission at 400 gigabits per second on each fiber core.»,»In a 24-hour continuous test across 3.5 kilometers of fiber, simulating real-world conditions, the network ran at an aggregated 2 terabits per second of classical data while maintaining an average SKR of 205 kilobits per second. This generated about 583 secure encryption keys every second. Over the trial, the system consumed 1,440 session keys and successfully encrypted and decrypted 21.6 petabits of classical data in real time without errors.»,»This new data transmission architecture not only meets the speed requirements of next-generation data centers but also ensures strong security by combining photonics with quantum cryptography. It overcomes the bottlenecks of existing systems and operates with very low transmission losses, making it both efficient and reliable.»,»\»By harmonizing cutting-edge photonics with quantum cryptography, we pave the way for secure, energy-efficient, and ultrahigh-capacity networks capable of sustaining the exponential growth of data-driven technologies,\» the researchers note.»,»The results suggest a promising direction for the development of more efficient and secure data transmission systems to handle the surging demands of AI applications such as autonomous vehicles and large language models.»,»\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tProvided by\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSPIE\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t»,»\n\t\t\t\t\t\t\tMore from Optics\n\t\t\t\t\t\t «]’>Источник