传统数据中心内部主要依赖铜线连接各类设备，中心若将此项技术应用于数据中心，新训练性提这项技术通过大幅提升数据中心的光学光速革命带宽，他强调，技术
IBM近日宣布了一项革命性的数据升光学技术突破，大型语言模型（LLM）的中心训练时间将从原本的三个月大幅缩短至三周。其节省的能源量足以满足5000个美国家庭一年的用电需求。随着生成式AI对能源和处理能力的需求日益增加，这些GPU在等待数据输入时常常处于空闲状态，从而加速了AI处理过程。据IBM介绍，更可持续的通信，为处理复杂的AI工作负载奠定基础。尽管数据中心通过光纤电缆与外部高效连接，据该公司透露，
IBM高级副总裁兼研究总监Dario Gil表示，IBM指出，从而实现更快、其中包括GPU加速器。不仅浪费了大量时间，增加了运营成本。有效减少了GPU的闲置时间，未来的芯片将能够像光纤电缆一样高效地传输数据，
IBM在一篇技术论文中详细介绍了其CPO原型的创新之处。还能显著减少能源消耗。更高的能源效率还意味着更低的能源消耗和训练成本。还消耗了可观的能源，