Консорциум UALink, в состав которой входят AMD, AWS, Astera Labs, Cisco, Google, HPE, Intel, Meta✴ и Microsoft, опубликовала первые спецификации на разрабатываемую в рамках альянса более доступную альтернативу проприетарным решениям NVIDIA. Интерконнект UALink призван заменить в первую очередь NVLink и во многом опирается на AMD Infinity Fabric, хотя пока что по скоростям составляет конкуренцию скорее Ethernet и InfiniBand.

Консорциум Ultra Accelerator Link был сформирован в конце прошлого года с целью создания высокоскоростного интерконнекта с низкими задержками, базирующегося на открытых технологиях. Речь здесь не только о приверженности открытым стандартам, но и о солидном потенциальном куске рынка — только за прошедший финансовый год сетевое подразделение NVIDIA выручило $13 млрд.

Источник здесь и далее: UALink

Появление более доступной и открытой альтернативы теоретически должно пошатнуть позиции последней в этом секторе, а также позволить разработчикам HPC-систем и ИИ-кластеров избежать жёсткой привязки к одному вендору. В том числе речь идёт о возможности организации сети UALink, включающей в себя GPU и ускорители разных поставщиков. Упор в первой версии стандарта сделан на общий доступ к памяти ускорителей с высокой скоростью, низкими задержками и простыми атомарными операциями

Впервые опубликованные спецификации описывают стандарт UALink 200G 1.0. В основе лежит коммутируемая сеть с пропускной способностью 200 Гбит/с на каждую линию, во многом наследующая AMD Infinity Fabric, но дополненная разработками других участников альянса. Максимальное количество линий на один ускоритель может достигать четырёх, что позволяет поднять пропускную способность до 800 Гбит/с. Поддерживается бифуркация.

Размер кластера в данной версии стандарта UALink ограничен 1024 узлами, не считая коммутаторов. При этом гарантируются линейные скорости на уровне соответствующих версий Ethernet, но c энергопотреблением от трети до половины от аналогичного показателя последних, при времени отклика на уровне коммутируемых вариантов PCI Express. Задержка от порта к порту должна составить менее 100 нс, на уровне коммутаторов UASwitch — 100–150 нс. Для сравнения: NVLink 5/6 позволяет объединить до 576 ускорителей в одном домене со скоростью до 0,9–1,8 Тбайт/с на ускоритель.

Также предусмотрена совместная работа с Ethernet в составе GPU-кластера, где хост-процессоры общаются между собой посредством традиционной сети (в том числе Ultra Ethernet), а ускорители могут использовать либо прямое, либо коммутируемое подключение UALink.

Передача данных осуществляется словами длиной 680 байт: 640-байт флит-пакеты + 40 байт накладных расходов на упреждающую коррекцию ошибок (FEC) и кодирование 256B/257B. Реализованы механизмы доступа к удалённой памяти, но когерентность на аппаратном уровне не поддерживается, также имеются различия на подуровне PCS (Physical coding sublayer). На физическом уровне используется стандарт IEEE 802.3dj: 200GBASE-KR1/CR1, 400GBASE-KR2/CR2 и 800GBASE-KR4/CR4. Имеющиеся ретаймеры для Ethernet также совместимы с UALink.

Спецификации UALink 200G 1.0 доступны на сайте проекта. Глава консорциума UALink, Кёртис Боумен (Kurtis Bowman) настроен оптимистично и говорит примерно о 18 месяцах до появления первых аппаратных решений, что на полгода быстрее типичных сценариев воплощения спецификаций «в железо». Тем временем, альянс уже начал работу над второй версией UALink, использующей стек технологий 400G.

Компания Ayar Labs, занимающаяся разработкой интерконнекта на базе кремниевой фотоники, анонсировала чиплет оптического I/O TeraPHY, способный обеспечить пропускную способность 8 Тбит/с и использующий оптический источник света SuperNova с поддержкой 16 длин волн.

Чиплет поддерживает интерфейс Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe), что означает возможность объединения в одном решении чиплетов от разных поставщиков. Ayar Labs отметила, что совместимость со стандартом UCIe позволяет создать более доступную и экономичную экосистему, которая упрощает внедрение передовых оптических технологий, необходимых для масштабирования рабочих ИИ-нагрузок и преодоления ограничений традиционных медных соединений.

Источник изображений: Ayar Labs

Ayar Labs сообщила, что объединила кремниевую фотонику с производственными процессами CMOS, чтобы обеспечить использование оптических соединений в форм-факторе чиплета в многочиповых корпусах. Это позволяет GPU и другим ускорителям взаимодействовать на широком диапазоне расстояний, от миллиметров до километров, при этом эффективно функционируя как единый гигантский ускоритель. Ранее компания совместно с Fujitsu показал концепт процессора A64FXс UCIe-чиплетом TeraPHY.

Марк Уэйд (Mark Wade), генеральный директор и соучредитель Ayar Labs заявил, что в компании давно увидели потенциал совместно упакованной оптики (CPO), и поэтому занялись внедрением оптических решений в ИИ-приложениях. «Продолжая расширять границы оптических технологий, мы объединяем цепочку поставок, производство, а также процессы тестирования и проверки, необходимые клиентам для масштабного развёртывания этих решений», — подчеркнул он.

Среди партнёров Ayar Labs крупнейшие компании отрасли, включая AMD, Intel, NVIDIA и TSMC. В последнем раунде финансирования, прошедшем в декабре прошлого года, компания привлекла $155 млн. Рыночная стоимость Ayar Labs, по оценкам, составляет $1 млрд.

Lightmatter анонсировала оптический интерконнект 3D co-packaged optics (CPO) Passage L200, разработанный для интеграции с новейшими дизайнами GPU и XPU, а также коммутаторами, предназначенный для обеспечения значительного увеличения скорости обработки ИИ-нагрузок в огромных кластерах из тысяч ускорителей, благодаря устранению узких мест в полосе пропускания интерконнекта.

Семейство L200 3D CPO включает версии на 32 Тбит/с (L200) и 64 Тбит/с (L200X), что в 5–10 раз превышает возможности существующих решений. L200 позволяет размещать несколько GPU в одной упаковке, обеспечивая более 200 Тбит/с общей полосы пропускания I/O, что позволяет ускорить обучение и инференс ИИ-моделей до восьми раз.

Источник изображений: Lightmatter

В обычных ЦОД ускорители соединены между собой с помощью массива сетевых коммутаторов, которые образуют многоуровневую иерархию. Эта архитектура создает слишком большую задержку, поскольку для того, чтобы один ускоритель мог взаимодействовать с другим, сигнал должен пройти через несколько коммутаторов.

Как сообщил ранее в интервью ресурсу SiliconANGLE генеральный директор Lightmatter Ник Харрис (Nick Harris), Passage решает проблему громоздких сетевых соединений, интегрируя свою сверхплотную оптоволоконную технологию в чипы, чтобы улучшить пропускную способность в 100 раз по сравнению с лучшими решениями, используемыми сегодня. «Таким образом, вместо шести или семи слоев коммутации у вас есть два, и каждый GPU может подключаться к тысячам других», — пояснил он.

Lightmatter назвала свою архитектуру интерконнекта «I/O без границ» (edgeless I/O) и заявила, что она может масштабировать пропускную способность по всей площади кристалла на GPU, в то время как традиционные кристаллы могут подключаться к другим кристаллам только на краю (shoreline). Интеграция Passage 3D позволяет размещать SerDes-блоки в любом месте кристалла, а не ограничиваться его краями, обеспечивая пропускную способность эквивалентную 40 подключаемых оптических трансиверов. Сообщается, что модульное решение 3D CPO использует стандартный совместимый интерфейс UCIe die-to-die (D2D) и упрощает масштабируемую архитектуру на основе чиплетов для бесшовной интеграции с XPU и коммутаторами следующего поколения.

Компания заявила, что грядущий L200 CPO разработан для крупносерийного производства, и она тесно сотрудничает для его подготовки с партнёрами по производству полупроводников, такими как Global Foundries, ASE и Amkor, а также передовыми производителями CMOS. В серийное производство Lightmatter L200 и L200X поступят в следующем году.

Lightmatter также анонсировала референсную платформу Passage M1000 — фотонный 3D-суперчип (3D Photonic Superchip), разработанный для XPU и коммутаторов следующего поколения. Passage M1000 обеспечивает рекордную общую оптическую пропускную способность на уровне 114 Тбит/с для самых требовательных приложений ИИ-инфраструктуры.

M1000 площадью более 4000 мм² представляет собой многосетчатый активный фотонный интерпозер, который позволяет клиентам создавать свои собственные кастомные соединения с использованием кремниевой фотоники, обеспечивая подключение к множеству GPU в одной 3D-упаковке.

Как сообщается, Passage M1000 позволяет преодолеть ограничение по подключению по краям, обеспечивая I/O практически в любом месте на своей поверхности для комплекса кристаллов, размещённых сверху. Интерпозере оснащён обширной и реконфигурируемой сетью волноводов, которая передает WDM-сигналы по всему M1000. Благодаря полностью интегрированному соединению с поддержкой 256 волокон с пропускной способностью 448 Гбит/с на волокно, M1000 обеспечивает на порядок более высокую пропускную способность в меньшем размере корпуса по сравнению с обычными структурами Co-Packaged Optics (CPO) и аналогичными предложениями. Поставки Passage M1000 начнутся этим летом.

Среди инвесторов Lightmatter крупные технологические компании, такие как Alphabet и HPE. В последнем раунде финансирования, прошедшем в октябре 2024 года, Lightmatter привлекла $400 млн инвестиций, в результате чего сумма привлечённых компанией средств достигла $850 млн, а её рыночная стоимость теперь оценивается в $4,4 млрд.

ИИ-стартап Cerebras Systems выбран американским военно-техническим управлением DARPA для разработки высокопроизводительной вычислительной системы нового поколения. Cerebras объединит собственные ИИ-ускорители и фотонные CPO-интерконнекты Ranovus для обеспечения высокой производительности при малом энергопотреблении, сообщает пресс-центр Cerebras.

Комбинация технологий двух компаний позволит обеспечить в реальном времени моделирование сложных физических процессов и выполнение масштабных ИИ-задач. С учётом успеха программы DARPA Digital RF Battlespace Emulator (DRBE), в рамках которой Cerebras уже разрабатывает передовой суперкомпьютер для радиочастотной эмуляции, именно Cerebras и Ranovus были выбраны для новой инициативы, позволяющей объединить вычислительные продукты Cerebras с первыми в отрасли фотонными интерконнектами Ranovus.

Решение крайне актуальное, поскольку двумя ключевыми вопросами для современных вычислительных систем являются проблемы с памятью и обменом данных между ускорителями и иной серверной инфраструктурой — вычислительные потребности растут быстрее, чем возможности памяти или IO-систем ввода-вывода. Как утверждают в Cerebras, её WSE-чипы имеют в 7 тыс. раз большую пропускную способность, чем классические ускорители, что даёт самый быстрый в мире инференс и самое быстрое моделирование молекулярных процессов.

Источник изображения: Cerebras

В рамках нового плана DARPA стартап Cerebras будет использовать интерконнект Ranovus, что позволит получить производительность, недоступную даже для крупнейших суперкомпьютерных кластеров современности. При этом энергопотребление будет значительно ниже, чем у самых современных решений с использованием коммутаторов. Последние являются одними из самых энергоёмких компонентов в современных ИИ-системах или суперкомпьютерах.

Утверждается, что комбинация новых технологий двух компаний позволит искать решения самых сложных задач в реальном времени, будь то ИИ или сложное моделирование физических процессов, на недостижимом сегодня уровне. Подчёркивается, что оставаться впереди конкурентов — насущная необходимость для обороны США, а также местного коммерческого сектора. В частности, это открывает огромные возможности для работы ИИ в режиме реального времени — от обработки данных с сенсоров до симуляции боевых действий и управления боевыми или коммерческими роботами.

В Ranovus заявили, что платформа Wafer-Scale Co-Packaged Optics в 100 раз производительнее аналогичных современных решений, что позволяет значительно повысить эффективность ИИ-кластеров, и значительно энергоэффективнее продуктов конкурентов. Партнёрство компаний позволит задать новый стандарт для суперкомпьютерной и ИИ-инфраструктуры, решая задачи роста спроса на передачу и обработку данных и давая возможность реализовать военное и коммерческое моделирование нового поколения.

Помимо использования в целях американских военных, гигантские ИИ-чипы Cerebras применяются и оборонными ведомствами других стран. Так, весной 2024 года сообщалось, что продукты компании помогут натренировать ИИ для военных Германии.

MediaTek объявила о планах расширить сотрудничество с NVIDIA, интегрировав NVLink в разрабатываемые ей ASIC, сообщил ресурс DigiTimes. В свою очередь, ресурс smbom.com пишет, что партнёры намерены совместно разрабатывать передовые решения с использованием NVLink и 224G SerDes. Аналитики предполагают, что выход NVIDIA в сектор ASIC позволит ей ускорить дальнейшее продвижение на рынке с использованием опыта MediaTek и при этом решать имеющиеся проблемы.

Как ожидают аналитики, по мере развития сотрудничества двух компаний всё больше провайдеров облачных услуг будет проявлять интерес к работе с MediaTek. Внедрение NVLink в ASIC MediaTek может значительно повысить привлекательность сетевых решений NVIDIA. Объединив усилия, NVIDIA и MediaTek смогут предложить комплексную разработку кастомных ASIC, которая будет включать поддержку HBM4e, обширную библиотеку IP-блоков, передовые процессы производства и упаковки. MediaTek отдельно подчеркнула, что её SerDes-блоки является ключевым преимуществом при разработке ASIC.

Источник изображения: MediaTek

Компании расширяют сотрудничество с ведущими мировыми производствами полупроводников, ориентируясь на передовые техпроцессы. Применяя технологию совместной оптимизации проектирования (DTCO), они стремятся достичь оптимального соотношения между производительностью, энергопотреблением и площадью (PPA). Сообщается, что несколько облачных провайдеров уже изучают объединённое IP-портфолио NVIDIA и MediaTek.

Источник изображения: MediaTek

По неофициальным данным, Google уже прибегла к услугам MediaTek при разработке 3-нм TPU седьмого поколения, которое поступит в массовое производство к III кварталу 2026 года. Ожидается, что переход на 3-нм процесс принесет MediaTek более $2 млрд дополнительных поступлений. По данным источников в цепочке поставок, восьмое поколение TPU перейдёт на 2-нм процесс TSMC, что вновь укрепит позиции MediaTek.

Также прогнозируется, что предстоящий выход чипа GB10 совместной разработки NVIDIA и MediaTek, и долгожданного чипа N1x, значительно улучшат бизнес-операции MediaTek и ещё больше укрепят позиции компании в полупроводниковой отрасли. Эксперты отрасли считают, что MediaTek имеет все возможности для того, что стать ключевым бенефициаром роста спроса на ИИ-технологии, особенно для малых и средних предприятий.

Celestial AI, разрабатывающая платформу оптического интерконнекта Photonic Fabric, объявила о привлечении $250 млн в ходе раунда финансирования серии C1. Раунд возглавила Fidelity Management & Research Company, общий объём привлечённого бизнесом капитала за всё время достиг $515 млн, сообщает пресс-служба компании.

В числе новых инвесторов — фонды, контролируемые BlackRock, Maverick Silicon, Tiger Global Management и Лип-Бу Таном (Lip-Bu Tan). Участвовали и прежние инвесторы, включая AMD Ventures, Koch Disruptive Technologies (KDT), Temasek, принадлежащая последней Xora Innovation, а также Porsche Automobil Holding SE и The Engine Ventures.

Как заявляют в Celestial AI, появление «рассуждающих» ИИ-моделей и автономных ИИ-агентов, выросли и требования к инфраструктуре. Современные ИИ-кластеры уже включают десятки тысяч ускорителей, а со временем они станут ещё больше. Для них требуется эффективная во всех отношениях система передачи данных. Photonic Fabric, по словам Celestial AI, представляет собой «единственную» технологическую платформу, отвечающую всем требованиям таких систем, задавая новые стандарты пропускной способности, задержек, энергоэффективности и совокупной стоимости владения.

Источник изображения: Celestial AI

Для того, чтобы справиться с быстрыми изменениями ИИ-инфраструктуры, платформа Photonic Fabric обеспечит объединение в единую сеть вычислительных ИИ-мощностей, от кластеров чипов до групп серверов в разных стойках. Предлагается полный набор продуктов для передачи данных, коммутации и упаковки, которые послужат основой оптических масштабируемых сетей. Photonic Fabric полностью совместима со стандартными для индустрии процессами производства и 2.5D-упаковки.

Тесное сотрудничество с гиперскейлерами, производителями и упаковщиками чипов и новые средства позволят компании масштабировать производство своих решений для удовлетворения спроса со стороны клиентов. На рынке уже есть сходные решения вроде Lightmatter Passage или Ayar Labs TeraPhy. В 2024 году Celestial AI предлагала связать оптикой HBM, DDR5 и процессоры. Ранее компания уже привлекла $100 млн и $175 млн в ходе двух раундов финансирования.

В марте прошлого года Astera Labs анонсировала чипы Aries 6 для PCIe 6.0. Теперь компания Broadcom объявила о доступности собственных решений PCIe 6.0: дебютировали чип-коммутатор PEX 90144, а также ретаймеры BCM85668 и BCM85667.

Отмечается, что изделия с поддержкой PCIe 6.0 являются «критически важными высокопроизводительными строительными блоками», необходимыми для развёртывания передовой инфраструктуры ИИ. В тестировании продуктов приняли участие такие компании, как Micron и Teledyne LeCroy.

Источник изображений: Broadcom

Ретаймеры BCM85668 и BCM85667 поддерживают соответственно 8 и 16 линий PCIe 6. При производстве применяется 5-нм технология. Говорится об обратной совместимости с PCIe поколений 5/4/3/2/1, а также о совместимости с Compute Express Link (CXL 3.1). Возможна работа в режимах 64, 32, 16, 8, 5 и 2,5 GT/s (млрд пересылок в секунду). Изделие BCM85668 поддерживает бифуркацию x8, 2 x4 и 4 x2. В случае BCM85667 возможны конфигурации 1 x16, 4 x4 и 8 x2. Заявлена поддержка режимов с низким энергопотреблением и проприетарных режимов с малой задержкой (LL).

Чип-коммутатор PEX 90144, в свою очередь, имеет 144 линии. Изделие предназначено для координации потоков трафика. Полностью технические характеристики на данный момент не раскрываются. Год назад также упоминались чипы PEX 90104 и говорилось о разработке коммутаторов PCI Express 7.0 с поддержкой AMD AFL (Accelerated Fabric Link), коммутируемого варианта Infinity Fabric.

После того, как ИИ-индустрия немного отошла от шока, вызванного неожиданным триумфом китайской DeepSeek, эксперты пришли к выводу, что отрасли, возможно, придётся пересмотреть методики обучения моделей. Так, исследователи DeepMind заявили о модернизации распределённого обучения, сообщает The Register.

Недавно представившая передовые ИИ-модели DeepSeek вызвала некоторую панику в США — компания утверждает, что способна обучать модели с гораздо меньшими затратами, чем, например, OpenAI (что оспаривается), и использованием относительно небольшого числа ускорителей NVIDIA. Хотя заявления компании оспариваются многими экспертами, индустрии пришлось задуматься — насколько эффективно тратить десятки миллиардов долларов на всё более масштабные модели, если сопоставимых результатов можно добиться в разы дешевле, с использованием меньшего числа энергоёмких ЦОД.

Дочерняя структура Google — компания DeepMind опубликовала результаты исследования, в котором описывается методика распределённого обучения ИИ-моделей с миллиардами параметров с помощью удалённых друг от друга кластеров при сохранении необходимого уровня качества обучения. В статье «Потоковое обучение DiLoCo с перекрывающейся коммуникацией» (Streaming DiLoCo with overlapping communication) исследователи развивают идеи DiLoCo (Distributed Low-Communication Training или «распределённое обучение с низким уровнем коммуникации»). Благодаря этому модели можно будет обучать на «островках» относительно плохо связанных устройств.

Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com

Сегодня для обучения больших языковых моделей могут потребоваться десятки тысяч ускорителей и эффективный интерконнект с большой пропускной способностью и низкой задержкой. При этом расходы на сетевую часть стремительно растут с увеличением числа ускорителей. Поэтому гиперскейлеры вместо одного большого кластера создают «острова», скорость сетевой коммуникации и связность внутри которых значительно выше, чем между ними.

DeepMind же предлагает использовать распределённые кластеры с относительно редкой синхронизацией — потребуется намного меньшая пропускная способность каналов связи, но при этом без ущерба качеству обучения. Технология Streaming DiLoCo представляет собой усовершенствованную версию методики с синхронизацией подмножеств параметров по расписанию и сокращением объёма подлежащих обмену данных без потери производительности. Новый подход, по словам исследователей, требует в 400 раз меньшей пропускной способности сети.

Источник изображения: DeepMind

Важность и потенциальную перспективность DiLoCo отмечают, например, и в Anthropic. В компании сообщают, что Streaming DiLoCo намного эффективнее обычного варианта DiLoCo, причём преимущества растут по мере масштабирования модели. В результате допускается, что обучение моделей в перспективе сможет непрерывно осуществляться с использованием тысяч разнесённых достаточно далеко друг от друга систем, что существенно снизит порог входа для мелких ИИ-компаний, не имеющих ресурсов на крупные ЦОД.

В Gartner утверждают, что методы, уже применяемые DeepSeek и DeepMind, уже становятся нормой. В конечном счёте ресурсы ЦОД будут использоваться всё более эффективно. Впрочем, в самой DeepMind рассматривают Streaming DiLoCo лишь как первый шаг на пути совершенствования технологий, требуется дополнительная разработка и тестирование. Сообщается, что возможность объединения многих ЦОД в единый виртуальный мегакластер сейчас рассматривает NVIDIA, часть HPC-систем которой уже работает по схожей схеме.

Консорциум Ultra Accelerator Link (UALink) объявил о расширении состава совета директоров представителями Alibaba Cloud, Apple и Synopsys. Новые члены совета будут использовать свои отраслевые знания для продвижения разработки и внедрения в отрасли UALink — высокоскоростного масштабируемого интерконнекта для производительных ИИ-кластеров следующего поколения, указано в пресс-релизе. Фактически UALink занят созданием более открытой альтернативы NVLink.

С момента основания в конце октября 2024 года количество участников UALink выросло до более чем 65 компаний, сообщил Куртис Боуман (Kurtis Bowman), председатель совета директоров UALink. Новые участники совета директоров заявили, что совместная работа над интерконнектом для ускорителей будет способствовать повышению эффективности выполнения рабочих нагрузок ИИ. Представитель Apple отметил, что UALink демонстрирует большие перспективы в решении проблем подключения и создании новых возможностей ИИ-индустрии.

В консорциум входит широкий круг компаний, от поставщиков облачных услуг и OEM-производителей до разработчиков ПО и полупроводниковых компонентов во главе с AMD, AWS, Astera Labs, Cisco, Google, HPE, Intel, Meta✴ и Microsoft, представляющих основные области разработки решений для повышения производительности нагрузок ИИ.

Источник изображения: UALink

Ожидается, что выпуск спецификации UALink 1.0 состоится в I квартале 2025 года. Она предусматривает пропускную способность до 200 Гбит/с на линию и возможность объединения до 1024 ИИ-ускорителей в пределах одного домена.

В ноябре текущего года компания Eviden (дочерняя структура Atos) представила интерконнект третьего поколения BullSequana eXascale Interconnect (BXI v3) для рабочих нагрузок ИИ и HPC. Теперь, как сообщает ресурс Next Platform, раскрыты некоторые характеристики устройств с поддержкой данной технологии.

BXI v3 в качестве базового протокола связи использует Ethernet. Технология BXI v3 ляжет в основу интеллектуального сетевого адаптера (Smart NIC) и соответствующего коммутатора. Говорится, что для изготовления чипов ASIC с поддержкой BXI v3 компания Eviden рассматривает возможность применения 3-нм или 4-нм методики TSMC.

Коммутатор BXI v3 располагает 64 портами, работающими на скорости 800 Гбит/с. Их можно переконфигурировать в 128 портов с пропускной способностью 400 Гбит/с. В свою очередь, адаптер Smart NIC функционирует на скорости 400 Гбит/с. Он будет предлагаться в виде двухслотовой карты расширения PCIe или OCP-3 (с интерфейсом PCIe 5.0). Возможны варианты адаптеров с двумя портами 400 Гбит/с. Карта BXI v3 способна управлять пакетами объёмом до 9 Мбайт, что полезно в нагруженных инфраструктурах ИИ.

Источник изображения: Eviden

Платформа BXI v3 поддерживает топологии fat tree и dragonfly+, а также fat tree с оптимизацией маршрутов (используется при обучении больших языковых моделей). Для BXI v3 заявлена поддержка до 64 тыс. конечных точек, а задержка составляет менее 200 нс от порта к порту.

Изделия с поддержкой BXI v3 поступит в продажу в 2025 году. Осенью 2027 года ожидается появление интерконнекта BXI v4, который предусматривает повышение пропускной способности портов на сетевых картах и ​​коммутаторах до 1,6 Тбит/с. При этом сетевые адаптеры получат поддержку интерфейса PCIe 6.0. В 2029-м планируется переход на интерконнект BXI v5: он обеспечит скорость портов на коммутаторах до 3,2 Тбит/с, тогда как сетевые адаптеры продолжат работать на скоростях до 1,6 Тбит/с, но получат поддержку PCIe 7.0.