AI が社会に統合されたことで、ネットワーク インフラストラクチャへの依存が急速に加速し、これまで以上に拡張性と効率性が求められています。このパラダイム シフトは、AI ネットワーク向けに特別に設計された新しいタイプの AI 中心のイーサネットである Ultra Ethernet の出現によって象徴されています。Ultra Ethernet の仕組みと利点を説明する、現在進行中のプレゼンテーション シリーズの最新ビデオが YouTube で公開されています。この新しいテクノロジの影響を理解するために、私のブログ投稿では、Ultra Ethernet のビデオと「AI is Hard Presentation」のウルトラ コネクティビティ、そして私たちが暮らす AI に触発された世界を関連付けています。ビデオとともに、このブログ投稿では、ほとんどの AI ネットワークが現在直面している問題を説明する詳細なウォークスルーを提供します。ネットワーク エンジニア、AI 研究者、およびあらゆる技術愛好家向けに、このブログでは、Ultra Ethernet の影響と AI ネットワークの接続性の将来について探ります。
Ultra Ethernet とは何ですか? どのように機能しますか?
ウルトライーサネットの基本原理を理解する
ウルトラ イーサネットは、現代の AI システムの特定のニーズを満たすために作成された新時代のネットワーク テクノロジーです。低遅延、高データ スループットの相互接続システムを作成し、情報と計算の転送を最適化することを目的としています。ウルトラ イーサネットは、高度なプロトコルと高精度のタイミング インターフェイスを採用して、ボトルネックを軽減し、パケット損失を増大させながら、AI タスク間の調整を可能にします。その設計は、極めて高いレベルのスケーラビリティとネットワーク信頼性をサポートし、複雑なネットワークのコンテキストで高いパフォーマンスを実現します。その結果、ウルトラ イーサネットは、時間と精度が不可欠な AI 駆動型ネットワークの実現を可能にします。
ネットワークにおけるウルトライーサネットコンソーシアムの役割
Ultra Ethernet コンソーシアムは、特に AI と機械学習の出現により、ネットワークとインターフェイスの問題における変革の先頭に立っています。これらの開発により、業界関係者がビジネスとコラボレーションに取り組む方法が一変しました。既存の関係者を集めてアイデアを融合し、次世代のネットワーク システムに必要な効率性と相互運用性を提供するオープン スタンダードと構造を作成する方法を模索しています。最新のレポートでは、リアルタイム データ処理と非常に負荷の高い環境で AI にとって重要な超低遅延、堅牢な帯域幅、低ジッター、信頼性の向上を実現するために、イーサネット テクノロジーの改善にコンソーシアムが熱心に取り組んでいることが示されています。
最近のレビューでは、200 年までに世界のデータ トラフィックが 2025 ゼタバイトを超えると予想されており、高度なネットワーク ソリューションの必要性が高まっていることが強調されています。コンソーシアムは、データの増加に合わせてネットワークを正確に拡張できる画期的なイノベーションでこの課題に取り組んでいます。さらに、高精度時間プロトコル (PTP) やアプリケーション層輻輳制御システムなどの技術への貢献は、データ転送速度の向上とネットワークの輻輳の軽減に役立つことでよく知られています。これらの改善により、Ultra Ethernet は AI ワークロードの厳しい要件を満たすことができ、さまざまなドメインにまたがる新しい環境での拡張と統合も保証されます。
技術標準化による共同研究開発により、Ultra Ethernet コンソーシアムは、ハイパーコネクテッドな世界に不可欠な、信頼性が高くスケーラブルなグローバル ネットワーク インフラストラクチャの基盤を構築しています。適応性に重点を置くことで、イーサネット テクノロジーの進化が、データ中心の新たな未来に対応し、関連性のあるものになることが保証されます。
ウルトライーサネットにおける AI と HPC の重要性
人工知能 (AI) と高性能コンピューティング (HPC) の統合は、Ultra Ethernet の開発に不可欠です。AI には、大規模で複雑なデータセットを驚異的な速度と精度で処理する複雑な推論、データ分析、データ解釈などのアプリケーション向けの高度なコンピューティング技術が必要です。したがって、このようなアプリケーションにサービスを提供するネットワークには、高いデータ スループットと低遅延の機能を備えたバックホールが必要になります。HPC システムでは、大規模な計算、シミュレーション、その他の自動化されたタスクを実行するために、データ転送の効率も必要です。帯域幅、スループット、信頼性、スケーラビリティなどのパフォーマンスを定義するパラメータに対処するために、Ultra Ethernet は、質的に高い帯域幅とパフォーマンスの信頼性のパラメータを提供します。これらの変更により、AI タスクだけでなく HPC アプリケーションのパフォーマンスも向上します。Ultra Ethernet の容量を組み合わせることで、これらの改善が可能になり、市場投入までの時間が短縮され、複雑で大規模なデータ処理に依存する業界全体で進歩が可能になります。
Ultra Ethernet は AI ネットワークをどのような面で改善しますか?
AIとHPCをUltra Ethernetで組み合わせる
ウルトラ イーサネットは、高速で低遅延のリンクによるデータの移動を改善することで、AI と HPC の統合をさらに進めます。これにより、AI モデルが複雑なデータセットを効率的に処理できると同時に、HPC システムがリソースを大量に消費するシミュレーションを最小限の遅延で実行できるようになります。ウルトラ イーサネットは、帯域幅を増やすことで分散システム間の高速で信頼性の高い通信を促進し、AI と HPC の両方のワークロードに不可欠な、より正確で迅速な計算を可能にします。
高性能を実現するAIネットワークの利点
- 拡張性の向上: 増大するデータ量と高い計算要件に対応できる堅牢なインフラストラクチャを備えているため、AI ワークロードを自動的に増加させることができます。
- 待ち時間の短縮: データ転送中の遅延を削減し、AI アプリケーションの意思決定とリアルタイム処理を迅速化します。
- データスループットの向上: システム間のデータ転送が効率的に行われるようにし、高度な AI モデルのパフォーマンスを向上させます。
- 信頼性： 堅牢で安定した接続稼働時間により、高負荷の計算中に中断が軽減されます。
- コスト効率： システム パフォーマンスが向上し、リソースの使用率が向上し、AI インフラストラクチャの運用コストが削減されます。
現在、ウルトラ イーサネット テクノロジーはどの程度発展しているのでしょうか?
ウルトライーサネットコンソーシアムの活動
ウルトラ イーサネット コンソーシアムの焦点は、高性能コンピューティングと AI 駆動型ワークロード向けのイーサネット機能を強化することです。現在、低遅延のためのイーサネット プロトコルの最適化、データ集約型アプリケーションの帯域幅の増加、データ転送中のエネルギー消費効率の向上に向けた取り組みが進められています。また、コンソーシアムは、超低遅延イーサネット技術の採用を促進するために、システムの相互運用性の標準化を推進することを目指しています。これらの活動により、ウルトラ イーサネットの採用が促進され、今日のコンピューティングにおける中心的技術の 1 つとしてのイーサネットの役割が維持されると期待されています。
過去数か月間のウルトラ イーサネットのイノベーションに関する音声録音と説明。
イーサネット技術の進化のハイライトの 400 つは、400 GbE (ギガビット イーサネット) とその後継技術の革新です。4 GbE の帯域幅は、ハイパースケール データ センターや AI ベースの分析などの現代のニーズに十分対応できます。この革新には、高速ネットワーク上でより効率的なデータ エンコーディングと伝送を可能にする PAM75 (パルス振幅変調) シグナリングなどの新しい技術が採用されています。調査によると、400GbE の実装によりネットワーク遅延が最大 XNUMX% 削減され、アプリケーションの応答性が大幅に向上します。
進歩の 30 つは、イーサネット構造への SmartNIC (スマート ネットワーク インターフェイス カード) の導入です。SmartNIC には、暗号化、圧縮、パケット処理などのワークロードの一部をホストの中央処理装置 (CPU) から移動する専用の追加プロセッサが含まれています。これにより、パフォーマンスが向上し、オーバーヘッドが削減されます。測定可能なベンチマークによると、SmartNIC の導入により、ネットワーク スループットが XNUMX% 増加し、エネルギー消費が直接的に削減されました。
さらに、イーサネットの再構築により、エネルギー効率の高いネットワークに対する高まるニーズを満たす新しい方法が見出されています。エネルギー効率の高いイーサネット (EEE) は、データ アクティビティが少ないときに使用する電力を削減することを目的とした、EEE による新しいイノベーションです。一部のレポートでは、このテクノロジによって、状況によってはエネルギー消費を 50% 以上削減できるため、環境に優しい IT インフラストラクチャにとって重要であると主張しています。
これらのイノベーションは、イーサネットが急速な変化に対応するために進化し続けていることを示しています。パフォーマンス、スケーラビリティ、エネルギー使用量の削減を実現しながら業界のニーズを満たすことが、これらのテクノロジーの採用を推進する原動力となっています。
ウルトライーサネットテクノロジーをオンラインで学習するためのリソース
ウルトライーサネットに関する教育資料
ウルトラ イーサネットに関する教育資料については、まず専門技術の Web サイト、研究ジャーナル、主要なネットワーク団体の出版物をご覧ください。Cisco、IEEE、Techopedia などの Web サイトでは、イーサネットの最新情報や情報を提供しています。また、多くの大学やオンライン学習センターのクラスやウェビナーでは、わずかな料金で基礎や新しい変更点について学ぶことができます。最新のネットワーク技術や世界の範囲に関連するウルトラ イーサネットとその機能に関するこれらの推奨リソースをすべて活用することをお勧めします。
ビデオと章ごとの説明プレゼンテーションの使用
ビデオと章立てのプレゼンテーションにより、学生は Ultra Ethernet などの複雑なトピックを比較的簡単に分析できます。チュートリアル、デモンストレーション、アニメーションによる説明は、実用的なコンテキストを提供し、注目を集めるのに役立ちます。中級レベルのビデオと低学年の講義は、YouTube、LinkedIn Learning、Coursera で公開されており、教授がマルチメディア ロジックの授業で利用できます。多くの業界の専門家も、Ultra Ethernet の重要な側面を分解し、理解できなかった疑問を解決するのに役立つ、要約形式のプレゼンテーションを共有しています。これらのリソースは、Ultra Ethernet テクノロジの概要を計画的かつ実用的な方法で知りたい学習者にとって役立ちます。
YouTubeで世界を通して学ぶ
YouTube は情報ライブラリとして機能し、Ultra Ethernet テクノロジに関連するコンテンツに簡単にアクセスできます。基本的な紹介からより高度な技術ビデオまで、このプラットフォームには、ネットワーク テクノロジを扱う業界の専門家、機関、ブランドからのあらゆるものが揃っています。たとえば、ユーザーは、Ultra Ethernet の仕組み、その部品、今日の世界での用途を説明する、専門家が作成したステップ バイ ステップのチュートリアルにアクセスできます。\
さらに、Ultra Ethernet を検索すると、Ultra Ethernet がデータ転送の高速化、レイテンシの低減、高度なクラウドベース サービスに貢献していることなど、業界の新たなトレンドが明らかになります。ビデオ コンテンツには、Ultra Ethernet の使用法と、従来のイーサネット テクノロジーと比較したパフォーマンスを示す統計情報が付属していることがよくあります。作成者は、スループットやレイテンシの比較など、視覚化されたパフォーマンス メトリックを使用することが多く、視聴者が相違点や利点を視覚的に把握するのに役立ちます。\
厳選されたビデオ コンテンツと検証済みの技術情報を組み合わせることで、学習者は習得の過程でより客観的な知識を得ることができます。YouTube は、多くの理論に囲まれた概念と、多くの詳細な実践的な観察を融合する優れたプラットフォームとして機能し、学習者がこの最新技術をさらに深く理解するのに役立ちます。
Ultra Ethernet が直面する課題は何ですか?
ウルトライーサネット実装における技術的課題
ウルトラ イーサネットの実装には、複数の厳しい技術的制約があります。まず、ハードウェアとプロトコルの多様性のため、現在のネットワーク システムとの相互運用性は困難です。次に、高密度でトラフィックの最適化が進む環境で、低遅延と高スループットを同時に維持するという課題があります。もう 1 つの大きなハードルは、コストを適正に保ちながら、ウルトラ イーサネット ソリューションのスケーラビリティを維持することです。また、システム側の重要なアプリケーションにウルトラ イーサネットを統合することも必要ですが、さまざまな脆弱性からデータの整合性を保護することもますます重要になっています。これらの課題を克服することが、このテクノロジのメリットを享受する上で重要です。
AIネットワークの限界を乗り越える
AI ネットワーク内の限界を克服するには、コンピューティングとデータ処理の効率を向上させることが重要です。AI に最適化されたプロセッサなどの専用ハードウェアを適用すると、レイテンシが大幅に短縮され、スループットが向上し、パフォーマンスが向上します。高度なネットワーク プロトコルを適用すると、特に分散環境で AI システム間の通信が保証されます。増大するデータセットとワークロードの需要を保護するには、スケーラビリティと成長アルゴリズムを最適化する必要があります。AI ネットワーク内の機密情報を保護するには、暗号化と厳格なアクセス制御手段を採用してセキュリティの問題に対処する必要があります。これらの戦略を実装することで、AI システムは幅広いアプリケーションで確実に機能できるようになります。
よくある質問（FAQ）
Q: Ultra Ethernet は、AI システムで使用される他のネットワーク テクノロジーと何が違うのでしょうか。
A: Ultra Ethernet は、AI ワークロードをサポートする InfiniBand や標準 Ethernet などのテクノロジの大幅な進化です。UEC のプレゼンテーション ビデオでわかるように、Ultra Ethernet は Ethernet ベースであるため、ネットワーク互換性の利点とコストの考慮事項があります。大規模な AI クラスターの帯域幅、レイテンシ、スケーリングの問題を解決するために意図的に構築されており、ベンダーが実現しやすい独自のソリューションに比べて、よりオープンなエコシステムのハードウェア ベンダー サポートを可能にしています。
Q: Ultra Ethernet Consortium に所属している企業はどれですか?
A: コンピューティングやネットワーク関連の企業を含む、テクノロジー業界のほぼすべての大手企業が現在 UEC に所属しています。Nvidia、AMD、Intel、Broadcom、Cisco、Meta、Microsoft、Google などの企業が積極的に参加しています。ビデオに対するコメントの 1 つにもあるように、業界からの幅広い参加を考えると、Ultra Ethernet は標準になる可能性が高いようです。さまざまなテクノロジー ファミリの業界代表者が参加することで、コンソーシアムは Ultra Ethernet Ultra Ethernet SOS の普遍的な受け入れと使用に向けて努力するための幅広いリーダーシップ基盤を獲得できます。
Q: Ultra Ethernet はどのようにして現代の AI システムの帯域幅要件を満たしていますか?
A: プレゼンテーションでは、Ultra Ethernet は次世代 AI システムに必要な非常に高い帯域幅を維持できるように適応可能であることが示されました。現在の低パフォーマンス層は 400Gbps から始まるため、すでにかなり高いレベルにあります。さらに、1.6Tbps を超えるロードマップがあります。これらの数字は膨大ですが、コンピューティング ノード間で大量のデータを移動する必要がある大規模な言語モデルに必要な帯域幅を提供します。仕様には、従来のエンタープライズ ネットワーク要件と比較して AI ワークロードの一方的なトラフィック パターンに合わせて調整された一連の最適化があり、J. Metz と他の貢献者は提供された技術ドキュメントを使用してこれを説明しようとしています。
Q: Ultra Ethernet に関連するコンテンツをアップロードするにはどうすればよいですか? また、UEC プレゼンテーション全体は公開されていますか?
A: はい、UEC プレゼンテーション ビデオ全体は YouTube でアクセスできます。ユーザーは意見を共有できますが、承認なしに言い換えることは著作権法違反であり、ビデオからオリジナル コンテンツをアップロードすることも著作権法違反です。ただし、コンソーシアムは、コミュニティが適切なコミュニティ フォーラムに参加して関連するトピックについて議論することを奨励しています。このようなテクノロジに取り組んでいる場合、または関連する実装について質問がある場合は、UEC の Web ページに、テクノロジ ワーキング グループに参加する方法が記載されています。
Q: AI トレーニングのレイテンシ改善に関して、Ultra Ethernet は何をもたらしますか?
A: 従来のネットワーク プロトコルと比較すると、Ultra Ethernet は速度を向上し、レイテンシを大幅に削減します。プレゼンテーションでは、Ultra Ethernet に、Ultra Ethernet の低レイテンシ パラダイムを実装するための特殊な輻輳管理、最適化されたトランスポート プロトコル、ハードウェア アクセラレーションが含まれていることが示されています。これらの削減は、ノード間の同期の必要性が速度低下の原因となる可能性がある分散 AI トレーニングに不可欠です。ビデオで J. Metz が説明した技術的な詳細では、これらの改善が、大規模なクラスターでのモデル トレーニングのスケーリングで発生する「ボトルネック」現象の緩和に役立つことが説明されています。
Q: Ultra Ethernet は AI インフラストラクチャの構築にかかるコスト階層をどのように変えるのでしょうか?
A: Ultra Ethernet の目標は、現在提供されているものよりも安価な、低価格で特殊な高性能ネットワーク ソリューションを提供することです。Ethernet エコシステム上に構築されているため、Ethernet と比較すると、Ultra Ethernet は AI インフラストラクチャを展開する上でより競争力のある経済性を備えています。このため、非技術系コングロマリットも有能な AI クラスターを構築できるようになります。標準化とは、同じファミリー ブランド内の異なるベンダーのネットワーク デバイスが連携して動作することを意味し、ベンダー ロックインとそれに伴う長期コストを最小限に抑えます。
Q: 商用製品における Ultra Ethernet の採用のタイムラインはどうなりましたか?
A: プレゼンテーションで述べたように、初期の Ultra Ethernet 製品は 2024 年後半に展開を開始し、2025 年にかけて本格的に普及する予定です。初期の仕様は、より複雑な機能については長期的な準備を整えつつ、最短期間で実装できる機能を目指しています。ブロードバンド通信機器市場の大手企業を含むコンソーシアムのメンバー数社は、今後数年間で Ultra Ethernet 対応製品を構築する意向をすでに公に表明しています。プレゼンテーションでは、既存の Ethernet インフラストラクチャによって、混乱を招くような変更が少なくなるため、導入サイクルが楽になると強調しました。
参照ソース
- 高速イーサネット向け超低遅延 MAC/PCS IP
- 著者： Dezheng Yuan、Hongwei Kan、Shangguang Wang
- 発行日： 2020 年 12 月 1 日
- 主な調査結果：
- この論文では、高速イーサネットの超低遅延 MAC/PCS (メディア アクセス制御/物理コーディング サブレイヤー) IP の設計アプローチについて詳しく説明します。
- 設計された構造は、特に 100 Gbit/s の範囲およびそれを超える範囲で、急速な技術におけるデータ処理と通信時間に対する高まる要件に対応することを目指しています。
- 方法論：
- 著者らは、低レイテンシ IP 設計の実装を調査し、さまざまなシステムにおけるレイテンシのシミュレーション分析を実行します。
- 結果から、レイテンシが大幅に改善され、高速データ転送を必要とするユースケースに適していることがわかります。
- イーサネットベースネットワークの超高解像度ジッタ測定方法
- 著者： カレル・ヒネック、トマス・ベネシュ、マチェジ・バルティク
- 発行日： ２０２４年７月１１日
- 主な調査結果：
- この記事では、高速データ ストリームの 8 ナノ秒未満のジッタを厳密に検査できる、イーサネット ネットワークのネットワーク ジッタを測定する新しい方法を紹介します。
- 現在開発された監視デバイスは、最大 1 Gb/s をサポートしながら、100 Gb/s のペースで受信ストリームを分析できます。
- 方法論：
- 著者らは、ネットワーク ジッタを定量化し、その平均値とピークツーピーク値を提供する統計機能を組み込んだ監視デバイス アーキテクチャを提案しています。
- パフォーマンスと精度のベンチマークは、複数のプラットフォームにわたるシステムのテストで検証されます。
- 時間を考慮したスケジューリングのための TSN ベースのイーサネット ドライバー動作モデルの設計
- 著者： ボーウェン・ワン、フェン・ルオ、ユタオ・ジン
- 発行日： 2021 年 10 月 31 日
- 主な調査結果：
- このドキュメントでは、敏感な時間ストリームの確定的な遅延を強化する、Time Sensitive Networking (TSN) ベースのイーサネット ドライバーの新しいアーキテクチャを提案します。
- 開発されたパラダイムは、自動車および産業環境での帯域幅を増やすという要件を満たしています。
- 方法論：
- 著者らは、時間を考慮したスケジューリングの前提条件を研究し、イーサネット ドライバーの新しい動作モデルを提供します。
- 組み込みシステムはアーキテクチャを実装し、そのパフォーマンスは確定的遅延の改善に対して評価されます。
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- イーサネット