O rápido avanço da tecnologia de inteligência artificial (IA) está revolucionando os setores de computação em nuvem e TI. Desde o lançamento do Chat GPT em novembro de 2022, o campo da IA experimentou um boom de investimentos, atraindo atenção significativa. Os principais provedores de serviços de nuvem introduziram novos produtos e serviços para atender à crescente demanda por IA, enquanto muitas grandes empresas estão explorando ativamente casos de uso de IA, como IA generativa (GenAI) para aumentar a eficiência operacional e o retorno sobre o investimento.
No entanto, o rápido desenvolvimento da IA apresenta maiores demandas na infraestrutura de provedores de serviços de nuvem e data centers corporativos. Dados, como o “combustível” crítico para o desenvolvimento de IA, devem ser coletados, protegidos e transmitidos de forma eficiente. Organizações que exploram novos aplicativos de IA devem abordar esses desafios. Para dar suporte aos dados massivos e recursos computacionais exigidos pela IA, precisamos construir infraestruturas de rede mais eficientes e confiáveis.
Neste contexto, a tecnologia Ethernet, com seu ecossistema maduro e disseminado, está se tornando um suporte crucial para a infraestrutura de rede de IA. A Ethernet mostra forte potencial para atender às altas demandas de IA e fornecer uma plataforma unificada, o que impacta significativamente a viabilidade econômica da IA. Ela pode atingir modelos operacionais consistentes em várias redes e nuvens, evitando os altos custos associados à manutenção de múltiplas infraestruturas.

Requisitos-chave para o desenvolvimento de redes de IA
- Velocidade: O rápido crescimento dos serviços de IA impulsiona a necessidade de velocidades mais altas em data centers e redes de ponta, levando as redes para novas gerações, como 400 Gbit/s e até 800 Gbit/s.
- Privacidade e segurança: as redes devem manipular dados de forma eficiente, garantindo criptografia e segurança de ponta em ambientes multilocatários para proteger a privacidade dos dados.
- Inferência de ponta: à medida que as empresas implantam modelos de linguagem grande (LLMs) ou modelos de linguagem pequena (SLMs) e nuvens híbridas de IA privada, a implantação front-end de recursos de inferência se tornará um ponto focal.
- Tempo de conclusão de trabalho curto (JCT) e baixa latência: otimizar redes para fornecer transmissão sem perdas, garantindo utilização eficiente da largura de banda por meio do gerenciamento de congestionamento e balanceamento de carga, é essencial para atingir um JCT rápido.
- Clusters flexíveis: em data centers de IA, clusters de processadores podem ser configurados em várias topologias. Otimizar o desempenho requer evitar oversubscription entre camadas ou regiões para reduzir JCT.
- Suporte a vários locatários: por motivos de segurança, as redes de IA precisam separar os fluxos de dados.
- Arquitetura Padronizada: Redes de IA normalmente consistem em infraestrutura de back-end (treinamento) e front-end (inferência). A generalidade da Ethernet permite a reutilização técnica entre clusters de back-end e front-end.

Inovação contínua em tecnologia Ethernet
A tecnologia Ethernet está continuamente inovando e se desenvolvendo para atender às maiores demandas em escala de rede pela IA. Alguns avanços tecnológicos importantes incluem:
- Packet Spraying: Esta tecnologia permite que cada fluxo de rede acesse todos os caminhos para o destino simultaneamente. A ordenação flexível de pacotes utiliza totalmente todos os links Ethernet com balanceamento de carga ideal, aplicando a ordenação somente quando operações intensivas em largura de banda exigem isso em cargas de trabalho de IA.
- Gerenciamento de congestionamento: algoritmos de controle de congestionamento baseados em Ethernet são cruciais para cargas de trabalho de IA. Eles previnem hotspots e distribuem uniformemente a carga em vários caminhos, garantindo a transmissão confiável do tráfego de IA.
Infraestrutura empresarial unificada e otimizada
As empresas precisam implantar infraestrutura de rede de IA unificada e modelos operacionais para reduzir o custo de serviços e aplicativos de IA. Adotar Ethernet baseada em padrões como tecnologia de suporte é um elemento essencial. Ela garante compatibilidade entre sistemas front-end e back-end, evitando os obstáculos do processo de padronização e os impactos econômicos trazidos por diferentes arquiteturas. Por exemplo, a Arista defende a construção de um “Centro de IA”, onde as GPUs são treinadas de forma eficiente por meio de redes sem perdas. Os modelos de IA treinados são conectados a clusters de inferência de IA, permitindo que os usuários finais consultem esses modelos convenientemente.
Vantagens de mercado da Ethernet
A Ethernet exibe forte competitividade na implantação de IA devido à sua abertura, flexibilidade e adaptabilidade. Seu desempenho supera o InfiniBand e, com os aprimoramentos do Ultra Ethernet Consortium (UEC), suas vantagens se expandirão ainda mais. Além disso, a Ethernet é mais econômica, tem um ecossistema mais amplo e aberto, fornecendo generalidade, operações unificadas e conjuntos de habilidades para clusters de back-end e front-end, bem como oportunidades de reutilização de plataforma entre clusters. À medida que os casos de uso e serviços de IA continuam a se expandir, as oportunidades para a infraestrutura Ethernet aumentarão significativamente, seja no núcleo de LLMs de hiperescala ou na borda empresarial. A Ethernet pronta para IA pode atender à demanda e fornecer inferência de IA com base em dados privados específicos do setor.
Em resumo, a tecnologia Ethernet desempenha um papel crítico na infraestrutura de rede de IA. Ela pode atender às necessidades multifacetadas da IA em termos de velocidade, segurança, inferência de borda e muito mais. Por meio de inovação tecnológica contínua e amplo suporte de ecossistema, a Ethernet fornece soluções mais eficientes e econômicas para empresas, promovendo a ampla aplicação e desenvolvimento da IA.
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