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Nvidia e Cisco lanciano il nuovo modulo ottico USFP ultracompatto per ottimizzare i consumi dei data center AI

Nvidia e Cisco sviluppano USFP, modulo ottico fino a 12,8 Tb/s per aumentare la capacità dei data center AI consumando meno energia

Nvidia e Cisco lanciano il nuovo modulo ottico USFP ultracompatto per ottimizzare i consumi dei data center AI
Data-Center

Nvidia e Cisco hanno annunciato USFP, un nuovo modulo ottico plug-in ultracompatto progettato per i data center dedicati all’intelligenza artificiale. Il sistema può arrivare fino a 12,8 terabit al secondo di capacità, aumentando la densità della rete senza richiedere più spazio per gli apparati.

Nvidia e Cisco puntano sulle reti per l’intelligenza artificiale

La crescita dei modelli di intelligenza artificiale non richiede soltanto GPU più potenti. Nei grandi data center serve anche spostare quantità sempre maggiori di dati tra processori, sistemi di archiviazione e server senza aumentare eccessivamente consumi, costi e complessità della rete.

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Da questa esigenza nasce Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable, o USFP, il nuovo standard annunciato da Nvidia e Cisco durante l’Open Compute Project Global Summit 2026. Il modulo è progettato per supportare segnali elettrici da 400 gigabit al secondo per canale. Secondo Nvidia, può raggiungere una capacità aggregata fino a 12,8 terabit al secondo. MarketScreener sottolinea che il formato è pensato per aumentare le prestazioni delle infrastrutture AI senza moltiplicare lo spazio occupato dalle apparecchiature di rete.

Quattro volte più banda nello stesso spazio

Il vantaggio dichiarato riguarda soprattutto la densità. Nvidia e Cisco spiegano che USFP può offrire una densità di banda quattro volte superiore rispetto alle soluzioni ottiche da 200 Gb/s per canale oggi utilizzate nei data center più avanzati. L’efficienza energetica per il trasferimento dei dati migliora invece di circa 1,3 volte. Questo permette, almeno nelle intenzioni dei produttori, di collegare un numero maggiore di sistemi di calcolo utilizzando la stessa superficie disponibile negli switch.

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Quando una rete raggiunge il limite fisico delle proprie porte, infatti, aumentare la capacità può richiedere l’installazione di ulteriori livelli di switch e collegamenti ottici. Ogni nuovo apparato aggiunge consumo elettrico, latenza e costi. USFP punta a rinviare questa necessità aumentando la quantità di traffico gestibile da ogni connessione.

Fino a 100 watt senza raffreddamento dedicato

Un altro elemento riguarda la gestione del calore. Secondo MarketScreener, il nuovo formato è progettato per gestire una dissipazione fino a 100 watt senza richiedere un circuito di raffreddamento dedicato direttamente all’interno del ricetrasmettitore. La caratteristica assume rilievo nei cosiddetti AI factory, i grandi centri dati destinati all’addestramento e all’utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale, dove la disponibilità di energia e la capacità di dissipare calore stanno diventando vincoli sempre più rilevanti.

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Il formato resta inoltre basato su moduli sostituibili. L’obiettivo è consentire agli operatori di intervenire sui singoli ricetrasmettitori senza dover cambiare un intero sistema di rete.

Nvidia e Cisco cercano uno standard aperto

Il progetto non sarà sviluppato esclusivamente dalle due aziende. Cisco e Nvidia stanno lavorando con TE Connectivity e Amphenol per realizzare gabbie di connessione, connettori e moduli compatibili con USFP. L’intenzione è costruire un ecosistema con più produttori e trasformare il formato in una specifica aperta per l’industria.

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Cisco ha inserito l’iniziativa in una strategia più ampia sulle reti Ethernet dedicate all’AI, insieme a nuovi chip e sistemi della famiglia Silicon One. Per Nvidia, invece, il progetto si affianca al lavoro sull’architettura Vera Rubin e sulla standardizzazione delle infrastrutture necessarie ai data center di nuova generazione. USFP punta quindi a diventare uno dei nuovi standard per le reti dei data center AI, aumentando la capacità di connessione senza far crescere nella stessa misura spazio occupato e consumi energetici.

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