Le rôle crucial d'Ethernet dans les réseaux d'IA

L'évolution rapide de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) révolutionne les secteurs du cloud computing et de l'informatique. Depuis le lancement de Chat GPT en novembre 2022, le domaine de l'IA a connu un boom des investissements, attirant une attention considérable. Les principaux fournisseurs de services cloud ont lancé de nouveaux produits et services pour répondre à la demande croissante d'IA, tandis que de nombreuses grandes entreprises explorent activement des cas d'utilisation de l'IA tels que l'IA générative (GenAI) pour améliorer l'efficacité opérationnelle et le retour sur investissement.

Cependant, le développement rapide de l’IA impose des exigences plus élevées aux infrastructures des fournisseurs de services cloud et des centres de données des entreprises. Les données, « carburant » essentiel au développement de l’IA, doivent être collectées, protégées et transmises de manière efficace. Les organisations qui explorent de nouvelles applications de l’IA doivent relever ces défis. Pour prendre en charge les données massives et les ressources informatiques requises par l’IA, nous devons construire des infrastructures réseau plus efficaces et plus fiables.

Dans ce contexte, la technologie Ethernet, avec son écosystème mature et étendu, devient un support crucial pour l'infrastructure réseau de l'IA. Ethernet présente un fort potentiel pour répondre aux exigences élevées de l'IA et fournir une plate-forme unifiée, ce qui a un impact significatif sur la viabilité économique de l'IA. Il peut réaliser des modèles opérationnels cohérents sur différents réseaux et clouds, évitant les coûts élevés associés à la maintenance de plusieurs infrastructures.

le développement rapide de l'IA présente des exigences plus élevées

Exigences clés pour le développement d'un réseau d'IA

  • Vitesse : La croissance rapide des services d’IA entraîne le besoin de vitesses plus élevées dans les centres de données et les réseaux périphériques, poussant les réseaux vers de nouvelles générations comme 400 Gbit/s et même 800 Gbit/s.
  • Confidentialité et sécurité : les réseaux doivent gérer efficacement les données tout en garantissant un cryptage et une sécurité haut de gamme dans les environnements multi-locataires pour protéger la confidentialité des données.
  • Edge Inference : à mesure que les entreprises déploient de grands modèles linguistiques (LLM) ou de petits modèles linguistiques (SLM) et des clouds d'IA privés hybrides, le déploiement frontal des capacités d'inférence deviendra un point central.
  • Temps d'exécution de tâche court (JCT) et faible latence : l'optimisation des réseaux pour fournir une transmission sans perte, garantissant une utilisation efficace de la bande passante grâce à la gestion de la congestion et à l'équilibrage de la charge, est essentielle pour obtenir un JCT rapide.
  • Clusters flexibles : dans les centres de données d'IA, les clusters de processeurs peuvent être configurés selon différentes topologies. L'optimisation des performances nécessite d'éviter la sursouscription entre les couches ou les régions afin de réduire le JCT.
  • Prise en charge multi-locataire : pour des raisons de sécurité, les réseaux d'IA doivent séparer les flux de données.
  • Architecture standardisée : les réseaux d'IA se composent généralement d'une infrastructure back-end (formation) et front-end (inférence). La généralité d'Ethernet permet la réutilisation technique entre les clusters back-end et front-end.
Exigences clés pour le développement d'un réseau d'IA

Innovation continue dans la technologie Ethernet

La technologie Ethernet innove et se développe en permanence pour répondre aux exigences toujours plus élevées de l'IA en matière d'échelle du réseau. Parmi les principales avancées technologiques, on peut citer :

  • Packet Spraying : cette technologie permet à chaque flux réseau d'accéder simultanément à tous les chemins vers la destination. L'ordonnancement flexible des paquets utilise pleinement toutes les liaisons Ethernet avec un équilibrage de charge optimal, en appliquant l'ordonnancement uniquement lorsque des opérations gourmandes en bande passante l'exigent dans les charges de travail d'IA.
  • Gestion de la congestion : les algorithmes de contrôle de la congestion basés sur Ethernet sont essentiels pour les charges de travail d'IA. Ils évitent les points chauds et répartissent uniformément la charge sur plusieurs chemins, garantissant ainsi une transmission fiable du trafic d'IA.

Infrastructure d'entreprise unifiée et optimisée

Les entreprises doivent déployer une infrastructure réseau et des modèles opérationnels unifiés pour réduire le coût des services et des applications d’IA. L’adoption d’Ethernet basé sur des normes comme technologie de support est un élément essentiel. Elle garantit la compatibilité entre les systèmes frontaux et dorsaux, évitant les obstacles du processus de normalisation et les impacts économiques engendrés par les différentes architectures. Par exemple, Arista préconise la création d’un « centre d’IA », où les GPU sont efficacement formés via des réseaux sans perte. Les modèles d’IA formés sont connectés à des clusters d’inférence d’IA, ce qui permet aux utilisateurs finaux d’interroger ces modèles de manière pratique.

Avantages commerciaux d'Ethernet

Ethernet est très compétitif dans le déploiement de l’IA en raison de son ouverture, de sa flexibilité et de son adaptabilité. Ses performances dépassent celles d’InfiniBand et, avec les améliorations apportées par l’Ultra Ethernet Consortium (UEC), ses avantages vont encore s’accroître. De plus, Ethernet est plus rentable, dispose d’un écosystème plus large et plus ouvert, offrant une généralité, des opérations unifiées et des ensembles de compétences pour les clusters back-end et front-end, ainsi que des opportunités de réutilisation de la plateforme entre les clusters. À mesure que les cas d’utilisation et les services d’IA continuent de se développer, les opportunités pour l’infrastructure Ethernet augmenteront considérablement, que ce soit au cœur des LLM hyperscale ou à la périphérie de l’entreprise. Ethernet prêt pour l’IA peut répondre à la demande et fournir une inférence d’IA basée sur des données privées spécifiques à l’industrie.

En résumé, la technologie Ethernet joue un rôle essentiel dans l'infrastructure réseau de l'IA. Elle peut répondre aux besoins multiples de l'IA en termes de vitesse, de sécurité, d'inférence de périphérie, etc. Grâce à une innovation technologique continue et à un soutien écosystémique étendu, Ethernet fournit des solutions plus efficaces et plus rentables aux entreprises, favorisant l'application et le développement généralisés de l'IA.

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