OPTICAL NETWORKS RUSSIA

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей «Как оптические квантовые вычисления смогут решать практические задачи к 2030 году», опубликованной 25 сентября 2026 года. Квантовые вычисления могут помочь в решении некоторых из самых масштабных и сложных проблем человечества. Исследователи работают над различными подходами к созданию квантовых компьютеров. Одним из направлений, позволяющих к 2030 году создать отказоустойчивую систему с миллионом кубитов, являются оптические квантовые вычисления. Организации все активнее внедряют передовые системы искусственного интеллекта, что ведет к резкому росту потребности в вычислительных мощностях. Выделяют три уровня развития ИИ:
• ANI (Artificial Narrow Intelligence) — узкий ИИ, единственный реально существующий сегодня уровень,
• AGI (Artificial General Intelligence) — гипотетический общий ИИ, равный по возможностям человеку,
• ASI (Artificial Superintelligence) — гипотетический суперинтеллект, превосходящий все человечество вместе взятое.
Традиционные вычислительные системы уже не справляются с такой нагрузкой. Решением этой проблемы могут стать оптические квантовые вычисления. Более того, они способны помочь в решении ряда сложнейших глобальных задач, стоящих перед человечеством.
Сроки реализации проекта стремительно сокращаются. Если раньше появление квантовых компьютеров ожидалось лишь к 2040-м годам, то благодаря глобальным инвестициям и высокой конкуренции эти прогнозы были пересмотрены в сторону более ранних дат. В настоящее время компания NTT планирует создать к 2027 году практически применимую систему класса 10 000 кубитов, в 2028 году провести проверку на реальном оборудовании и отработку концепции совместно с пользователями, а к 2030 году — разработать отказоустойчивую систему класса миллиона кубитов.  

Полезная ссылка
t.me/OpticalNetworksRussia/1831

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/466

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

 
Изучаем российские результаты по освоению квантовой технологии

В прикреплении файл со статьей «Российские квантовые компьютеры SnowDrop поступили в продажу» от 21 сентября 2026 года. «Квантум Парк» МГТУ им. Н. Э. Баумана и ФГУП «ВНИИА» начал продажи линейки квантовых компьютеров SnowDrop. Стоимость базовой версии начинается от 170 млн рублей, а всего доступны четыре модели с 4, 8 и 10 вычислительными кубитами. Базовая модель SnowDrop 4Q рассчитана на четыре вычислительных кубита. Более мощные варианты имеют восемь или десять кубитов. При этом поставляемую платформу можно в дальнейшем модернизировать, увеличив размерность квантового сопроцессора до 48 кубитов. Разработчики рассчитывают использовать такие комплексы для разработки и тестирования квантовых алгоритмов, моделирования материалов и квантовых систем, оптимизационных задач и изучения квантовых процессов. Среди возможных направлений также названы машинное обучение, кибербезопасность, энергетика, логистика, разработка лекарств и химических соединений.
Линейка российских квантовых компьютеров SnowDrop (разработка «Квантум Парк» — МГТУ им. Баумана и ВНИИА им. Духова) и квантовые компьютеры японской телекоммуникационной корпорации NTT представляют собой принципиально разные технологические ветви развития квантовых вычислений
•  SnowDrop — это классический представитель квантовых компьютеров «первой волны» на сверхпроводниках, готовый инструмент для отработки ИИ-алгоритмов, логистики и химии внутри локальных ИТ-контуров.
• Проект NTT — более дальновидная, но сложная технологическая концепция, нацеленная на интеграцию квантовых вычислений со скоростными волоконно-оптическими сетями связи будущего.

Полезная ссылка
t.me/OpticalNetworksRussia/1833

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/466

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей «Оптические технологии для оптических квантовых вычислений с непрерывными переменными (Continuous Variables)» опубликованной   30 июня 2023 года.
 Для устойчивого развития общества необходимо обеспечить устойчивое развитие компьютерных технологий с тем, чтобы решать все более сложные и масштабные задачи, касающиеся экономики, изменения климата, энергетики, а также исследования материалов и биологических явлений, выходящих за рамки наших текущих знаний. Стремительное развитие полупроводниковых технологий, примером которого служит закон Мура, приближается к своим предельным возможностям. В связи с этим растут ожидания появления новых вычислительных технологий, способных в приемлемые сроки решать задачи, недоступные для традиционных компьютеров. Одним из перспективных решений считаются квантовые компьютеры, использующие квантовые свойства для выполнения вычислений. В квантовых алгоритмах в качестве вычислительной среды задействуются физические состояния, обладающие квантовыми свойствами (например, сверхпроводимость, ионные ловушки, охлажденные атомы и электроны). Использование кванта света (фотона) в качестве вычислительной среды становится одним из наиболее перспективных подходов к созданию квантовых компьютеров. Квантовые компьютеры всё чаще рассматриваются как потенциальное решение для вычислительных задач, трудноразрешимых с помощью традиционных технологий. Фотонный квантовый компьютер — это перспективная технология, позволяющая благодаря уникальным свойствам фотонов создавать масштабируемые универсальные квантовые вычислительные системы, способные работать на высоких скоростях при комнатной температуре и использовать квантовую запутанность в больших масштабах. В данной статье рассматриваются разработки компании NTT (NTT Device Technology Laboratories) в области создания оптических квантовых компьютеров с использованием технологий волоконно-оптической связи.

Полезная ссылка
t.me/OpticalNetworksRussia/1831

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/466

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей «Ожидания и перспективы инноваций в области квантовых технологий», опубликованной 30 июня 2023 года группой научно-исследовательских лабораторий и лабораторий базовых технологий NTT (Япония). Лаборатории NTT ведут фундаментальные исследования в области различных квантовых технологий (включая квантовую информатику) еще с середины 1980-х годов — задолго до того, как начался активный этап разработки квантовых компьютеров. Мир, в котором мы живем, описывается классической механикой (в частности, механикой Ньютона). И это мир, который можно непосредственно наблюдать и осязать. Напротив, квантовый мир (представленный поведением атомов и электронов) описывается математическими выражениями, характеризующими волны и вероятности их существования согласно законам квантовой механики; поэтому он далек от нашего повседневного опыта и представлений, основанных на здравом смысле. С учетом аспектов безопасности, исследования и разработки в области квантовых технологий, таких как квантовые компьютеры, квантовые системы защиты информации и квантовые сенсоры, стали ареной острой глобальной конкуренции.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/466

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей «Nvidia выпустила программную платформу для предотвращения некорректного поведения ИИ-агентов», опкбликованной 28 сентября 2026 года. Компания Nvidia анонсировала платформу OASP (Open Agent Safety Platform), призванную предотвратить инциденты выхода ИИ-агентов за пределы изолированной среды (песочницы) — подобные тем, что происходили при доступе моделей OpenAI к платформе Hugging Face. Компании OpenAI, Anthropic, Meta и Google сообщили о недавних случаях выхода их моделей ИИ за пределы изолированных сред. Nvidia назвала своими партнерами Cisco, Microsoft, Oracle, CoreWeave, Dell, HPE, Lenovo, ARM и Intel. «Нельзя позволять агентам бесконтрольно перемещаться по компании, поэтому необходимо найти способ ограничить их действия определенными рамками», — заявил в понедельник генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в эфире программы Squawk Box на канале CNBC. По словам Дженсен Хуанг (Jensen Huang), новая платформа представляет собой, по сути, «браузер для агентов»: она обеспечивает систему изоляции, предоставляющую доступ лишь к тем ресурсам, которые необходимы агенту для выполнения своих задач. Компания сотрудничает с Anthropic над интеграцией облачных управляемых агентов с OpenShell. «Невозможно построить успешную индустрию ИИ, если у мира нет уверенности в том, что эти системы создаются и внедряются безопасно», — заявил Хуанг (Huang) в интервью CNBC в понедельник.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении брошюра (ebook) компании Ciena «Модернизация IP-транспортной сети для поддержки технологии ИИ», опубликованная в 2026 году. Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует различные отрасли и предъявляет новые требования к сетевой инфраструктуре. До настоящего времени основные инвестиции в сферу ИИ были сосредоточены на создании больших языковых моделей LLM (Large Language Models), специализированной вычислительной инфраструктуры и масштабных ЦОДов (Центров Обработки Данных), обеспечивающих обучение моделей в беспрецедентных объемах. Сейчас отрасль находится на начальном этапе перехода (темпы которого, однако, растут) от обучения ИИ к этапу вывода данных (инференса), когда обученные модели вводятся в эксплуатацию и все чаще развертываются в непосредственной близости от пользователей и приложений. Этот переход формирует новые требования к общим характеристикам, задержкам, надежности и эффективности сети на уровнях доступа, агрегации и периферийных сегментах (Edge). В рамках данной брошюры представлен анализ трех основных сценариев:
• оператор, модернизирующий существующую архитектуру OSI уровня 2 (L2);
• оператор, модернизирующий существующую архитектуру OSI уровня 3 (L3) с сохранением поддержки действующих услуг;
• оператор, развертывающий новую сеть «с нуля» (greenfield).

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей компании HPE Juniper Networking «Открытая, основанная на Ethernet, сеть ЦОДов для ИИ (искусственного интеллекта)», опубликованной в 2025 году. Использование традиционных технологий и архитектуры ЦОДов не позволяет удовлетворить жестким требования к пропускной спосбности и задержкам, которые рабочие нагрузки, связанные с искусственным интеллектом (ИИ), предъявляют к сетевой инфраструктуре и ЦОДам. ЦОДы для ИИ отличаются специализированной сетевой инфраструктурой, когда отдельные сети используются, соответственно, для обучения и для выполнения задач вывода данных, то есть инференса.    Развертывание кластеров для ИИ (искусственного интеллекта) - это сложный, трудоемкий и дорогостоящий процесс. Практически каждая компания сегодня определяет стратегию эффективного использования инфраструктуры ЦОДов для реализации корпоративных инициатив в области ИИ. У предприятий, инвестирующих в ИИ-приложения, ограничены ресурсы для развертывания ЦОДов (Центров Обработки Данных) и оптимизации дорогостоящих мощностей GPU без привязки к конкретному поставщику. В настоящее время предпринимаются активные шаги по снижению зависимости от решений единственного производителя оборудования и по формированию открытого конкурентного рынка, характеризующегося разнообразием графических процессоров и широким использованием самой распространенной в мире технологии канального уровня (L2), а именно, Ethernet. Решение компании HPE Juniper Networking для ЦОДов с поддержкой ИИ, - это быстрый и гибкий способ развертывания высокопроизводительных кластеров для обучения моделей ИИ, выполнения операций вывода (инференса) и хранения данных, а также наиболее простое в эксплуатации решение при ограниченных ИТ-ресурсах.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей «Взгляд в будущее от OFC 2025: переход к взаимодействиям с пропускной способностью 1600 Гбит/с». На конференции OFC 2025 особое внимание было уделено технологиям взаимодействий с пропускной способностью 1600 Гбит/с. Optical Internetworking Forum (OIF) продолжает играть основную роль в достижении отраслевого консенсуса, направленного на обеспечение взаимодействий в волоконно-оптических системах передачи (ВОСП) с когерентным приемом. И хотя когерентные сменные модули стандарта 800G, соответствующие спецификациям OIF 800ZR и 800G ZR+ и использующие технологию PCS вероятностного формирования созвездия согласно стандарту OpenROADM, были анонсированы совсем недавно, организация OIF уже добилась прогресса в разработке соглашений о реализации решений IA (Implementation Agreements) 1600ZR и 1600ZR+, направленных на обеспечение взаимодействий в волоконно-оптических системах передачи (ВОСП) с когерентным приемом.  OIF разрабатывает как 1600ZR, так и стандарты 1600ZR+.  В отличие от предыдущих инициатив по стандартизации когерентных линейных технологий  для скоростей 400 и 800 Гбит/с, когда спецификации для каналов с улучшенными характеристиками (класса «ZR+») разрабатывались за пределами OIF, в этот раз организация запустила процесс одновременной разработки стандартов 1600ZR и 1600ZR+. Параллельное ведение этих работ позволяет OIF рассматривать оба стандарта в рамках единого обсуждения. Это способствует максимальной унификации обеих реализаций, что выгодно для отрасли, учитывая значительный объем необходимых технологических инвестиций. Эти вложения, в частности, направлены на обеспечение низкого энергопотребления в рамках ограничений, свойственных конструктивному исполнению (форм-факторам) QSFP-DD и OSFP, а также использование передовых КМОП техпроцессов.
 
Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/262

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Новости отрасли

В прикреплении статья «Компания MAXCELL® обеспечила волоконно-оптическую инфраструктуру для поддержки развития ИИ у крупного гиперскейлера». Из-за сложности и многокомпонентности масштабные проекты по строительству ЦОДов (Центров Обработки Данных) нередко сталкиваются с проблемами, способными привести к срыву сроков и нарушению хода отдельных этапов работ, что влечет за собой рост затрат и дополнительные трудности. Своевременная поставка материалов критически важна для соблюдения графика и завершения проекта в установленные сроки. Для успешной реализации таких масштабных проектов необходима надежная система поставок, обеспечивающая доставку материалов в соответствии с планом-графиком. Именно такая ситуация сложилась при реализации проекта строительства масштабного гипер-масштабируемого ЦОДа в Техасе. Комплекс ЦОДа в Техасе представляет собой обширный кампус, состоящий из восьми крупных зданий, площадь каждого из которых составляет около полумиллиона квадратных футов (около 46 500 м²). Учитывая размеры комплекса и специфику решаемых задач, для обеспечения работы сети требуется огромный объем инфраструктуры волоконно-оптических кабелей - каждое здание само по себе нуждается в исключительно большом количестве оптического волокна.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/262

 Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Новости отрасли

В прикреплении статья «Компания Ciena: началась эпоха инвестиций в сети искусственного интеллекта», опубликованная 05 сентября 2026 года. Генеральный директор Ciena Гэри Смит (Gary Smith) заявляет: неоскейлеры, MOFN (Managed Optical Fiber Networks) и телеком-операторы, и их оптические сети, снова в тренде по мере того, как инвестиции в сферу ИИ смещаются от «электронов к фотонам». Компания Ciena поддерживает глубокие и разносторонние, охватывающие широкий спектр продуктов и услуг, партнерские отношения с гиперскейлерами. «Нашим крупнейшим заказчиком услуг в третьем квартале стал именно гиперскейлер», — отметил Смит, подчеркнув, что направление глобальных услуг Ciena помогает таким компаниям масштабировать инфраструктуру именно там и тогда, где возникает спрос. Помимо четырех-пяти крупнейших гиперскейлеров, Ciena теперь получает заказы от еще одной группы компаний, которую в компании называют «неоскейлерами» (neoscalers). Как пояснил Смит во время конференции, этот термин «охватывает специализированные компании в сфере ИИ-вычислений (например, провайдеров услуг GPU-as-a-Service), поставщиков облачных и периферийных (edge) услуг, а также операторов небольших ЦОДов и услуг колокации». Услуги колокации - это аренда места в ЦОДе для размещения серверного и сетевого оборудования, принадлежащего клиенту.

Оглавление по тематике
 t.me/OpticalNetworksRussia/262

 Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Публикации автора тг-канала в научно-технических журналах

В прикреплении файл со статьей «Интегрированные пакетно-оптические транспортные сети большой пропускной способности».  Часть 3. Варианты управления потоками данных и реализации сменных модулей приемопередатчиков.
Автор: С.С. КОГАН. КТН, СНС. ООО Т8, Москва/Санкт-Петербург, Россия.
Журнал «Первая миля/Last mile», номер 6, 2026 год, стр. 50-59 
В статье рассмотрены решения IPoDWDM с использованием сменных оптических линейных когерентных модулей приемопередатчиков в вариантах с непосредственным взаимным подключением DC (Direct Connect) маршрутизаторов и/или пакетных коммутаторов или в конфигурации «IP over Simple OLS». В последнем случае данные маршрутизируются по каналам (длинам волн) DWDM оптической линейной системы OLS (Optical Line System) с промежуточными узлами ROADM (Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer). Система может включать также и необходимые средства усиления оптического сигнала, что позволяет реализовать обход (pass through) промежуточных маршрутизаторов и/или пакетных коммутаторов и при этом снизить требования к пропускной способности и стоимости этих маршрутизаторов и/или пакетных коммутаторов.
В статье рассмотрены также решения для распределенной и централизованной плоскостей управления интегрированной (конвергентной) пакетно-оптической транспортной сетью высокой пропускной способности, а также варианты реализации сменных клиентских и линейных DWDM оптических модулей приемопередатчиков.

 Оглавление по тематике: t.me/OpticalNetworksRussia/1723

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Лекции для студентов

В прикреплении файл с презентацией в формате PDF от 24 сентября 2026 г «Волоконно-оптические системы передачи (ВОСП). Часть 1. Основные тенденции в развитии технологий».  Эта лекция  (часть 1, 87 слайдов)  была прочитана студентам базовой кафедры компании ООО «Т8» в ГУТ (Санкт-Петербург) 24 сентября 2026 года.
В презентации, кроме прочего, представлены сведения об эволюции волоконно-оптических систем передачи данных (ВОСП).
Первое поколение ВОСП появилось в 1975 - 1980-х гг. Оно работало в диапазоне длин волн 0.85 мкм с использованием многомодового волокна MMF и полупроводниковых лазеров.
Второе поколение ВОСП появилось в начале 1980-х гг. Оно работало в диапазоне длин волн 1.3 мкм с использованием одномодового оптического волокна SMF.
Третье поколение ВОСП появилось в 1982 году.   Оно работало работало в диапазоне длин волн 1.55 мкм, где современное одномодовое оптическое волокно обладает минимальным затуханием порядка 0.16 - 0.18 дБ/км.
Четвертое, многоканальное, поколение ВОСП с переходом на технологию передачи DWDM, с разделением оптических каналов по длине волны оптического излучения, появилось в 1996 году, что позволило многократно увеличить пропускную способность ВОСП.
Пятое поколение ВОСП появилось в 2008-2010 гг., когда ключевой вехой развития многоканальных ВОСП стал переход от прямых к когерентным методам приема линейного сигнала в оптических каналах с высокой пропускной способностью от 40 Гбит/c и 100 Гбит/с до 400 Гбит/с, 800 Гбит/с и более при использовании квадратурных форматов модуляции DP-nQAM, включая DP-QPSK и т.п. Пропускная способность и дальность связи этих ВОСП значительно повысились за счет роста как чувствительности ВОСП на приемной стороне, так и
• символьной эффектности ВОСП при использовании для передачи данных не только уровня интенсивности, но фазы и поляризации линейного сигнала,
• спектральной эффективности ВОСП при использовании для оптических каналов не только фиксированной (Fixed Grid), но и гибкой (Flexible Grid) сетки частот (длин волн). 

Оглавление по тематике:
t.me/OpticalNetworksRussia/262

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей «Компания Juniper Networks: путь от агентного ИИ к сети с автономным управлением», опубликованной в 2025 году. Компания Juniper Networks занимает лидирующие позиции в области конвергенции технологий искусственного интеллекта и сетевых решений. Сетевая платформа Juniper Mist™, изначально созданная с расчетом на использование ИИ, предназначена для выполнения задач, связанных с искусственным интеллектом, и упрощения ИТ-операций. Она обеспечивает исключительный уровень безопасности и качества работы пользователей и приложений — на всех этапах развития инфраструктуры: от периферии сети и ЦОДов (Центров Обработки Данных) до облачной сетевой инфраструктуры.
Важным этапом развития автоматизации стало появление агентного ИИ (agentic AI), который служит катализатором перехода к сетям с автономным управлением. Однако агентный ИИ, -  это не просто дополнительный инструмент, способный решить все проблемы. Для его эффективной работы необходимы качественные данные и сетевая инфраструктура, изначально спроектированная для использования ИИ и технологий, ориентированных на облачную сетевую инфраструктуру. К числу таких компонентов относятся высококачественные данные, технологии цифровых двойников, специализированные большие языковые модели LLM (Large Language Model), модели прогнозирования пользовательского опыта, генеративный ИИ (GenAI), технологии понимания (NLU) и обработки (NLP) естественного языка, а также открытая экосистема. В совокупности эти элементы обеспечивают беспрепятственное взаимодействие между интеллектуальными ИИ-агентами, инструментами, сетевыми доменами различных производителей и внешними платформами.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии

В прикреплении файл со статьей «Китайские учёные нашли путь к 3-нм чипам в обход санкций и EUV-литографии», опубликованной 20 сентября 2026 года. Китайские исследователи наметили путь к выпуску транзисторов класса 3 нм с использованием глубокой ультрафиолетовой литографии DUV (длина волны 193 или 248 нм) вместо более современной EUV (длина волны 13,5 нм). Разработка пока находится на ранней стадии и не готова к массовому производству, но показывает, что Китай продолжает искать способы выпускать передовые полупроводники без доступа к новейшему западному оборудованию. Институт микроэлектроники Китайской академии наук (IMECAS) разработал предварительный технологический процесс для изготовления транзисторов с круговым затвором (gate-all-around, GAA) исключительно с помощью доступного DUV-оборудования. Об этом сообщила газета South China Morning Post со ссылкой на выступление главного инженера института Е Тяньчуня (Ye Tianchun). Работа ведётся на фоне ограничений на поставки оборудования в Китай. Компания ASML не может продавать китайским заказчикам литографические установки EUV, которые производители используют для экономически эффективного выпуска наиболее передовых чипов. Собственный путь к дальнейшему масштабированию чипов развивает и Huawei Technologies. В мае компания представила концепцию Tau Scaling Law, предусматривающую повышение плотности вычислений за счёт архитектурных изменений и так называемого временного масштабирования. Huawei рассчитывает, что к 2031 году её высокопроизводительные процессоры смогут достичь плотности транзисторов, сопоставимой с ожидаемыми показателями 1,4-нм техпроцесса. Речь при этом идёт об эквивалентной плотности, а не об освоении физического производства по нормам 1,4 нм.

Полезная ссылка
t.me/OpticalNetworksRussia/1813

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/262

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Новости отрасли

В прикреплении файл со статьей «У компании Nvidia есть радикально новый план в сфере использования ИИ для радиодоступа AI-RAN: создание чипа для радиомодуля сетей 6G», опубликованной 08 июня 2026 года.  Компания Nvidia, уже предложившая свои графические процессоры для использования в серверах и устройствах для вычислений на уровне радиодоступа RAN, работает над предложением, которое будет напрямую использоваться в радиооборудовании. В Nvidia заявили, что графические процессоры (GPU) в более совершенных радиомодулях станут в будущем «незаменимым» элементом. Данный шаг знаменует собой важный этап в реализации стратегии AI-RAN, которой придерживается этот гигант индустрии графических процессоров. Ранее компания продемонстрировала, как суперчип Grace Hopper — объединяющий стандартный центральный процессор CPU (Grace) и более мощный графический процессор GPU (Hopper) — может заменить специализированные микросхемы в сети радиодоступа RAN (Radio Access Network). Чипы Grace & Hopper и связанные с ними продукты призваны взять на себя вычислительные задачи RAN, которые обычно выполняются на оборудовании или серверах, обозначаемых в отрасли как центральные блоки CU (Central Units) и распределенные блоки DU (Distributed Units). При этом за пределами этой схемы оставался радиомодуль RU (Radio Unit) с антенной, закрепленный на мачте или установленный на крыше, — вторая составляющая архитектуры RAN.

Полезная ссылка
t.me/OpticalNetworksRussia/1818

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Новости  отрасли

В прикреплении файл со статьей «Компании Ericsson, Nokia и Samsung разошлись во мнениях относительно необходимости использования технологий Nvidia для сетей 6G». Технические стратегии ведущих производителей (поставщиков) оборудования для сетей радиодоступа RAN (Radio Access Network) кардинально расходятся: Nokia считает графические процессоры (GPU) неотъемлемым элементом технологий 6G, тогда как ее конкуренты придерживаются иного мнения. Прошло уже около десяти месяцев с тех пор, как Nokia приняла инвестиции от Nvidia в размере 1 миллиарда долларов. Это событие сопровождалось громким заявлением, потрясшим отрасль: компании объявили о планах по разработке программного обеспечения для сетей радиодоступа RAN на базе платформы Nvidia CUDA и внедрению графических процессоров GPU в будущие продукты Nokia для сетей 5G и 6G. Какое-то время эти решения будут сосуществовать со специализированными чипами, которые Nokia получает от своего давнего партнера по 5G, а именно компании Marvell Technology. Однако позиция Nokia однозначна: чипы Marvell, используемые в новейших продуктах компании, станут последними специализированными микросхемами, разработанными ею.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии: ЦОДы для искусственного интеллекта

В прикреплении статья «Как ЦОДы для ИИ устраняют пробелы в безопасности на уровне предприятия». Различие между ЦОДами для ИИ и традиционными ЦОДами обусловлено специфическими требованиями рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Традиционные ЦОДы создаются для решения задач общего назначения и опираются на использование центральных процессоров CPU (Central Processing Unit). Вычислительная мощность, скорость работы систем хранения данных и энергопотребление, необходимые для приложений ИИ, выходят за рамки возможностей такой инфраструктуры.  ЦОДы для ИИ проектируются специально для преодоления архитектурных и функциональных ограничений традиционных систем. Вместо CPU в них используются кластеры графических процессоров GPU (Graphics Processing Unit) высокой плотности и специализированные ускорители. Стандартом для таких объектов также являются передовые системы охлаждения (например, жидкостное охлаждение) и высокоскоростные каналы (как правило волоконно-оптические) взаимодействия между компонентами ЦОДа, необходимые для обеспечения эффективного обучение сложных моделей и выполнение операций вывода данных (инференса). Это позволяет организациям обучать, развертывать и масштабировать ИИ-приложения, обеспечивая при этом высокую производительность и энергоэффективность.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии: нейронные сети

В прикреплении файл с обзором: «Для чего строят и обучают нейросети в IT? Роль волоконной оптики в развитии нейронных сетей». Обзор подготовил Коган С.С.  Системы искусственного интеллекта — от обучения больших моделей и облачных вычислений до вывода данных в реальном времени и периферийного интеллекта — зависят от бесперебойной передачи больших объемов данных. Без надежной волоконно-оптической инфраструктуры даже самые передовые алгоритмы ИИ не смогут работать в масштабе. Волоконно-оптические кабели служат «артериями данных», соединяющими вычислительные кластеры, центры обработки данных, периферийные узлы и устройства конечных пользователей, поддерживая экспоненциальный рост трафика, генерируемого искусственным интеллектом.
Искусственный интеллект (ИИ) — это общее понятие для любых машин, которые умеют решать задачи, похожие на человеческие, а нейросеть — это конкретный инструмент и часть ИИ, устроенный по подобию мозга: cостоит из искусственных нейронов, соединенных в слои, и учится на огромном объеме примеров, меняя внутренние настройки. Например, распознавание лиц на фото, голосовые помощники, генераторы картинок и нейросети для текстов.
Модель нейросети в машинном обучении — это математическая структура, которая функционирует по аналогии с нейронной сетью живого организма. В отличие от нейросети у животного, которая передает сигналы от мозга к телу и полностью регулирует его работу, компьютерная нейросеть обучается выполнять только те задачи, которые ей задает человек. Классификация нейронных сетей основана на задачах, с которыми они работают:
• многослойные нейронные сети, или перцептроны, обрабатывают числовые данные,
• свёрточные нейронные сети работают с изображениями,
• рекуррентные нейронные сети собирают и обрабатывают информацию, которая меняется с течением времени,
• генеративные нейронные сети создают контент — тексты, изображения.
В обзоре рассмотрены также нейронные фотонныые сети, в которых волоконная оптика и кремниевая Фотоника используются для вычислении.

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/263

 Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Новости в развитии отечественных технологий

В прикреплении статья «Создатели процессора «Иртыш» получили контроль над российским разработчиком чипов», опубликованной 11 сентября 2026 года. Владелец разработчика процессора «Иртыш» приобрёл контрольный пакет российского дизайн-центра Malt System. АО «Трамплин Холдинг» выкупило у основателя компании Сергея Елизарова 51%-ную долю. Теперь ему принадлежит 39% Malt System, ещё 10% распределены между семью миноритарными владельцами.
 Malt System занимается разработкой микроэлектроники и имеет собственную процессорную архитектуру Malt-C. Компания известна процессорами для потоковой обработки сетевого трафика и криптографических преобразований.
В Malt System объяснили, что цель сделки — превратить компанию в значимого и стратегически важного коммерческого разработчика специализированных электронных и фотонных блоков, интегральных микросхем и сложных приборов. Malt System была создана в 2011 году при МГУ имени М. В. Ломоносова. В 2021 году компания зарегистрировала в Роспатенте топологию процессора «Энцелад» (Malt-Cv3), разработанного по технологии 16 нм.
 
Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/263

Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia

Новости в развитии отечественных технологий
 
В прикреплении статья «Дешевле иностранных на 50%: первый серийный российский литограф будет работать на предприятии  в Москве», опубликованная 11 сентября 2026 года. Первый созданный после 1991 года российский литограф выходит на рынок: поставка столичному предприятию «Маппер» первой серийной машины «Прогресс СТП-350» намечена на декабрь 2026 года. Вторая в серии установка уйдёт «Отраслевым решениям». Новый 350-нм литограф обрабатывает пластины до 200 мм и использует твердотельный лазер вместо ртутной лампы. В 2027 году появится готовая российская машина следующего поколения — на 130 нм.  Первый серийный отечественный литограф, разработанный Зеленоградским нанотехнологическим центром совместно с белорусской компанией «Планар», будет передан заказчику в конце 2026 года. Получателем установки «Прогресс СТП-350» станет московская компания «Маппер», входящая в холдинг «Швабе» госкорпорации «Ростех». Вторая серийная машина отправится в компанию «Отраслевые решения» группы «Элемент». Технология 350 нм не относится к передовому краю мировой микроэлектроники, однако она остаётся востребованной для изготовления элементной базы силовой и автомобильной электроники, промышленных систем управления, МЭМС-устройств и инфракрасных матриц для тепловизоров и беспилотных аппаратов. 

Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/263

🛜 Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia