Wdrożenie AI wymaga znacznie większej przepustowości, niższych opóźnień i dynamicznej skalowalności, niż tradycyjne sieci IT są w stanie zapewnić. W praktyce oznacza to, że przesyłanie dużych zbiorów danych między serwerami GPU, integracja systemów edge computing oraz analiza danych w czasie rzeczywistym wymaga infrastruktury, która jest zarówno szybka, jak i elastyczna. Przykładowo, w kontekście edge AI i aplikacji czasu rzeczywistego, niewydolna sieć może spowolnić reakcję systemu. Ma to krytyczne znaczenie w branżach przemysłowej, medycznej czy gamingowej, gdzie każda milisekunda opóźnienia wpływa na jakość usług lub czas renderowania.
„Odpowiednio zaprojektowana sieć to fundament projektów AI. Co więcej, elastyczne systemy sieciowe wspierają rozwój technologiczny i efektywność działania firm. W praktyce oznacza to nie tylko wzrost przepustowości, ale też automatyzację i otwartą architekturę, która pozwala uniknąć uzależnienia od jednego dostawcy. Widzimy to na przykładzie firm takich jak eBay, które dzięki modernizacji opartej na SONiC, zwiększyły przepustowość z 100 do 400 Gb/s i obniżyły koszty operacyjne o około 25%” – tłumaczy Jarosław Dankowski, ekspert w dziedzinie sieci z Dell Technologies.
Wymagania AI wobec infrastruktury sieciowej
O czym warto pamiętać, projektując sieć gotową na AI? Są cztery kluczowe aspekty:
- Przepustowość – wysoka przepustowość pozwala na przesyłanie dużych zbiorów danych i wyników obliczeń między serwerami GPU, a także pomiędzy edge a centrami danych.
- Niskie opóźnienia – kluczowe w aplikacjach czasu rzeczywistego, np. autonomicznych pojazdach, predykcyjnym utrzymaniu ruchu czy renderingu w grach komputerowych.
- Skalowalność – sieć musi rosnąć wraz ze zwiększającymi się potrzebami obliczeniowymi i ilością danych.
- Segmentacja i QoS – umożliwia priorytetyzację ruchu i utrzymanie jakości usług, co w środowiskach AI jest niezbędne dla zapewnienia stabilności i bezpieczeństwa systemu.
Źródło: itwiz.pl
