AI ネットワークにおけるイーサネットの重要な役割

人工知能(AI)技術の急速な進歩は、クラウドコンピューティングとIT業界に革命をもたらしています。2022年XNUMX月にChat GPTが発売されて以来、AI分野は投資ブームを経験し、大きな注目を集めています。大手クラウドサービスプロバイダーは、AIの需要の高まりに対応するために新しい製品やサービスを導入しており、多くの大企業は、運用効率と投資収益率を高めるために、生成AI(GenAI)などのAIユースケースを積極的に模索しています。

しかし、AI の急速な発展により、クラウド サービス プロバイダーやエンタープライズ データ センターのインフラストラクチャに対する要求が高まっています。AI 開発の重要な「燃料」であるデータは、効率的に収集、保護、転送される必要があります。新しい AI アプリケーションを模索している組織は、これらの課題に対処する必要があります。AI に必要な膨大なデータと計算リソースをサポートするには、より効率的で信頼性の高いネットワーク インフラストラクチャを構築する必要があります。

このような状況において、成熟した広範なエコシステムを備えたイーサネット技術は、AI ネットワーク インフラストラクチャの重要なサポートになりつつあります。イーサネットは、AI の高い要求を満たし、統合プラットフォームを提供する大きな可能性を示しており、AI の経済的実現可能性に大きな影響を与えます。イーサネットは、さまざまなネットワークやクラウドにわたって一貫した運用モデルを実現し、複数のインフラストラクチャの維持に伴う高コストを回避できます。

AIの急速な発展により、より高い需要が生まれている

AIネットワーク開発の主要要件

  • 速度: AI サービスの急速な成長により、データ センターとエッジ ネットワークの高速化のニーズが高まり、ネットワークは 400 Gbit/s、さらには 800 Gbit/s などの新世代へと進んでいます。
  • プライバシーとセキュリティ: データのプライバシーを保護するために、ネットワークは、マルチテナント環境で高度な暗号化とセキュリティを確保しながら、データを効率的に処理する必要があります。
  • エッジ推論: 企業が大規模言語モデル (LLM) または小規模言語モデル (SLM) とハイブリッド プライベート AI クラウドを導入するにつれて、推論機能のフロントエンド導入が焦点になります。
  • 短いジョブ完了時間 (JCT) と低レイテンシ: ロスレス伝送を提供するようにネットワークを最適化し、輻輳管理と負荷分散を通じて効率的な帯域幅利用を確保することが、迅速な JCT を実現するための鍵となります。
  • 柔軟なクラスター: AI データ センターでは、プロセッサ クラスターをさまざまなトポロジに構成できます。パフォーマンスを最適化するには、レイヤーまたはリージョン間のオーバーサブスクリプションを回避して JCT を削減する必要があります。
  • マルチテナント サポート: セキュリティ上の理由から、AI ネットワークではデータ フローを分離する必要があります。
  • 標準化されたアーキテクチャ: AI ネットワークは通常、バックエンド インフラストラクチャ (トレーニング) とフロントエンド (推論) で構成されます。イーサネットの汎用性により、バックエンド クラスターとフロントエンド クラスター間で技術的な再利用が可能になります。
AIネットワーク開発の主要要件

イーサネット技術の継続的な革新

イーサネット技術は、AI によるネットワーク規模に対する高い要求を満たすために、継続的に革新と発展を続けています。主な技術的進歩には次のようなものがあります。

  • パケット スプレー: このテクノロジーにより、各ネットワーク フローが宛先へのすべてのパスに同時にアクセスできるようになります。パケットの柔軟な順序付けにより、すべてのイーサネット リンクが最適な負荷分散で完全に活用され、AI ワークロードで帯域幅を集中的に使用する操作で必要な場合にのみ順序付けが強制されます。
  • 輻輳管理: イーサネットベースの輻輳制御アルゴリズムは、AI ワークロードにとって非常に重要です。ホットスポットを防ぎ、複数のパスに負荷を均等に分散することで、AI トラフィックの信頼性の高い伝送を保証します。

統合され最適化されたエンタープライズインフラストラクチャ

企業は、AI サービスとアプリケーションのコストを削減するために、統合された AI ネットワーク インフラストラクチャと運用モデルを導入する必要があります。サポート技術として標準ベースのイーサネットを採用することが中核要素です。これにより、フロントエンド システムとバックエンド システム間の互換性が確保され、標準化プロセスの障害や異なるアーキテクチャによってもたらされる経済的影響が回避されます。たとえば、Arista は、GPU がロスレス ネットワークを通じて効率的にトレーニングされる「AI センター」の構築を提唱しています。トレーニングされた AI モデルは AI 推論クラスターに接続され、エンド ユーザーがこれらのモデルを簡単にクエリできるようになります。

イーサネットの市場優位性

イーサネットは、そのオープン性、柔軟性、適応性により、AI 展開において強力な競争力を発揮します。そのパフォーマンスは InfiniBand を上回り、Ultra Ethernet Consortium (UEC) による機能強化により、その利点はさらに拡大します。さらに、イーサネットはコスト効率が高く、より広範でオープンなエコシステムを備えており、バックエンド クラスターとフロントエンド クラスターの両方に汎用性、統一された操作、スキル セットを提供するほか、クラスター間でプラットフォームを再利用できる機会も提供します。AI のユース ケースとサービスが拡大し続けるにつれて、ハイパースケール LLM の中核であれ、エンタープライズ エッジであれ、イーサネット インフラストラクチャの機会は大幅に増加します。AI 対応イーサネットは、需要を満たし、業界固有のプライベート データに基づく AI 推論を提供できます。

要約すると、イーサネット技術は AI ネットワーク インフラストラクチャにおいて重要な役割を果たします。速度、セキュリティ、エッジ推論などの点で AI の多面的なニーズを満たすことができます。継続的な技術革新と広範なエコシステム サポートを通じて、イーサネットは企業にとってより効率的でコスト効率の高いソリューションを提供し、AI の広範な応用と開発を促進します。

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