ブログ について AIブームはデータセンタースイッチ市場におけるイーサネット支配を推進する

人工知能 (AI) の爆発的な成長は 史上最強の力を発揮し 世界規模の技術面を形作っています AIのコンピューティング力の核心となるインフラストラクチャであるデータセンターはネットワークのアーキテクチャが大きく変化しているかつて静かな分野であったデータセンタースイッチ市場は,テクノロジー大手にとって戦略的な戦場となっています.AIのバックエンドネットワークのために特別に設計されたデータセンターのスイッチへの支出は 100億ドルを超えます.

この驚異的な数字は 人工知能のコンピューティング能力の 急増した需要を反映するだけでなく 高性能で高帯域幅で 低レイテンシーなネットワークインフラストラクチャの 緊急の必要性を示していますこの記事では,AIによってもたらされた市場変革を検証します.この技術革命におけるイーサネットの中心的な役割を分析する.

言語処理からコンピュータビジョン,自動運転まで強力なコンピューティング能力への需要を直接助長しました大型のAIモデル,特にディープラーニングモデルを訓練するには,膨大なデータセットと膨大な計算資源が必要です.データセンターネットワークの性能が向上し,その数は増加するにつれて前例のない課題を提示します伝統的なネットワークアーキテクチャは,データ転送速度,帯域幅,遅延に関する AI ワークロードの厳格な要件を満たすために苦労しています.

Dell'Oro Groupのレポートでは この傾向が明確に示されており AIバックエンドネットワークスイッチの市場は 2030年までに 100億ドルに達すると予測されていますこの予測は,AIコンピューティングの需要の持続的な成長に基づいていますAIモデルが大きくなると 数十から数十億のパラメータが膨大なデータセットの並行処理とモデルパラメータの頻繁な同期が必要です高速GPUの相互接続と GPUとストレージ間の効率的なデータ交換は 卓越したネットワーク帯域幅と遅延を必要とします最も強力なコンピューティングリソースでさえ 未だに十分に利用されていません.

AIのワークロードは,従来のデータセンターアプリケーションと大きく異なります.

• 高密度パラレルコンピューティング:AIのトレーニングには 大規模な並行コンピューティングが 含まれており 何千ものGPUが 協調して作業していますこれは非常に高いGPU対GPU通信帯域幅と最小の遅延を必要とします..
• データを大量に使うAIモデルのトレーニングには膨大なデータセットの処理が含まれ,データの読み込み,転送,およびストレージが重要です. ネットワークは迅速かつ効率的にデータをコンピューティングノードに配信する必要があります.
• 複雑なコミュニケーションパターンAIのワークロードには,マルチキャスト,放送,その他の集団通信操作が含まれ,効率的なグループコミュニケーションをサポートするネットワークが必要です.
• ダイナミックで弾性がある人工知能の訓練作業のリソース需要は変動し,ネットワークが動的に適応することを必要とします.

これらの特徴は,データセンターネットワークに深刻な課題をもたらします.

• 帯域幅のボトルネック:伝統的なネットワーク帯域幅は,GPU間で大量のデータを迅速に転送するのに不十分であり,無効なコンピューティングリソースにつながる可能性があります.
• 遅延の問題高レイテンシーは AIモデルトレーニングの効率を大幅に低下させ,モデル収束にも影響します
• 拡張性制限:AIモデルが成長するにつれて コンピューティングノードも増え ネットワークのスケーラビリティが決定的です
• 電力消費量:高性能のネットワーク機器はしばしばかなりのエネルギーを消費するので,原始性能と並べて,電力効率は重要な考慮事項になります.

デル・オロ・グループの予測は 単独ではありません 多くの市場調査会社は AIが駆動するデータセンターネットワークの 成長に楽観的です 100億ドルの市場は 巨大な商業的可能性を秘めていますネットワーク機器のサプライヤーの注意を引くこの成長はハードウェア販売を超えて広がり,エコシステム全体でイノベーションを推進しています.

人工知能コンピューティングの需要を 満たすために データセンターのネットワークアーキテクチャは 進化し続けていますデール・オログループのレポートでは,バックエンドネットワークの支出を推進し,新しいアーキテクチャを可能にするいくつかの主要な展開モデルを特定しています..

スケールアップ (垂直スケール):このアプローチは,既存のシステム内のリソースを増加させ,パフォーマンスを向上させる.AIのスケールアップには,通常,より多くのGPUとメモリを個々のサーバーまたはコンピューティングノードに統合することが含まれます.GPU通信遅延を最小限にするためにNVLinkのような高速インターコネクトを使用単一ノードコンピューティングの密度とパフォーマンスを向上させる.

スケールアウト (水平スケール):この戦略は,より多くのサーバーとコンピューティングノードを追加し,ネットワークを通じてそれらを接続してクラスターを形成します.スケールアウトは大規模なAIトレーニングクラスターを支えています.複雑なタスクと大量のデータセットの並行処理を可能にするしかし,クラスタが成長するにつれて,ノード間の通信は指数関数的に増加し,より大きなネットワーク帯域幅とより低い遅延を必要とします.

Dell'Oro Groupは,スケールアップとスケールアウト戦略の両方がバックエンドネットワークの支出を大幅に増加させることを強調しています.スケールアップにはより高い密度が必要です.より高度なネットワークインターフェースとスイッチ,ノード内GPU接続をサポートするスケールアウトは,より強力なネットワークバックボーンとより効率的なスイッチを必要とします.

さらに注目すべきは",スケール・クロス"と呼ばれる新しいアーキテクチャが普及している.このモデルは,地理的に分散した,しかし論理的に統一されたデータセンターを接続し,単一のコンピューティングクラスターを形成しています.伝統的な集中型超大規模データセンターとは異なり拡張ネットワークを通じて効率的な全体に統合しながら,データ源やユーザーに近い地域間でコンピューティングリソースを分散します.

スケールクロスでは,従来のハイパースケールデータセンターが直面する展開,エネルギー効率,コストの課題に対応しています.その主な利点には以下が含まれます:

• エネルギー利用の最適化電源や冷却源の近くでコンピューティングリソースを配分することで,エネルギー効率が向上し,電力使用効率 (PUE) が低下します.
• ワットあたりの最大性能:分散式展開は,消費されたエネルギー単位あたりのパフォーマンスを向上させ,コンピューティングニーズとエネルギー利用率をよりよく合わせます.
• 遅延が減った:コンピューティングリソースをデータソースやユーザーに近い場所に配置することで,データ転送と処理の遅延を最小限に抑えることができます. これはリアルタイム AI アプリケーションにとって重要です.
• 回復力向上分散型システムは 障害耐性を向上させます 個々のノードが故障すると 全体的な操作が妨げられず 地域の災害復旧が改善されます
• 位置制限を克服する:大規模なデータセンターの土地,電力,冷却設備の探しは困難ですが スケール・クロスでは これらの制限を回避できます

AWSのProject RainerやマイクロソフトのFairwaterのようなプロジェクトでは 規模を超えた原理が示されています これらの取り組みは 柔軟で効率的な分散型AIコンピューティングインフラを構築することを目的としていますグローバルデータセンターを高度なネットワークを通じて接続し拡張可能なAIプラットフォームです

スケール・クロス (Scale-cross) の導入は,ネットワークの要求が高くなり,帯域幅が高く遅延が低い内部接続だけでなく,効率的で信頼性の高い地域間接続も必要である.これは先端のルーティング技術を含む可能性がありますより強力なネットワークプロトコル,よりスマートなネットワーク管理システム

このAI主導のネットワーク変革では,スイッチベンダーは大幅に利益を得ます.技術レベルでは,Ethernetは,その堅牢なエコシステムで,長期的に見れば勝者となるでしょう.

オープンで成熟し広く採用されている技術として,イーサネットはデータセンターネットワークにおける比類のない利点を提供しています.

• オープン・スタンダードイーサネットのオープン・スタンダードにより,幅広いベンダーによるサポートが受けられる広大なエコシステムが形成され,コストが削減され,相互運用性が向上します
• 費用対効果:独自の技術と比較して,イーサネットは特にスケールでより良い経済性を提供します.
• 成熟性と信頼性何十年もの開発により イーサネットの信頼性と性能が証明されました
• 継続的なイノベーションイーサネット規格は,増加する需要を満たすために100GbEから400GbE,800GbE,および1.6TbEに速度が進歩するにつれて,徐々に進化しています.

デール・オログループは,複数の技術が共存する一方で,高性能バックエンドネットワークにおけるイーサネットの上昇は止められないと指摘しています. 2025年までに,イーサネットは既にスーパーコンピューティングにおける支配的なインターコネクト標準となりましたHPEのスリングショットイーサネットソリューションのような革新は,トップレベルの高性能システムで広く採用されており,この分野におけるイーサネットの可能性を実証しています.

Dell'Oro Groupの前回の予測は さらに明るいイメージを示しています 今後5年間で イーサネットは データセンターのスイッチ販売に 80億ドル近く貢献しますこれはEthernetが市場の大部分を占めることを示唆しています特にAIが駆動する高性能バックエンドネットワークでは

イーサネットは競争に直面している.スケールアップアーキテクチャでは,GPUとメモリ密着結合はしばしばNVLinkのような独占的ファブリックに依存している.Dell'OroグループのVPサメ・ブジェルベネは説明する:"爆発的なコンピューティング需要を満たすためにレイク間でのGPU対GPU接続は 拡張ネットワークだけに 頼ることはできませんこの変化は,分散式推論のために GPUとメモリを密接に組み合わせるスケールアップアーキテクチャを推進しています. "

スケールアップでは,NVLinkおよび類似の独占ファブリックが長らく優勢であり,ノード内GPU通信に例外的な帯域幅と最小のレイテンシーを提供しています.しかし,Boujelbeneは次のように述べている:"EthernetがInfiniBandを超えたようにUALinkやイーサネットのような代替案が拡大型アーキテクチャで勢いを増している"

UALinkは,新しいインターコネクト技術で,より高速で遅延が低い NVLinkを上回ることを目指し,スケールアップで強力な採用を獲得する可能性があります.しかし,Boujelbeneは結論付けています:"UALinkの採用が強くなると予測しているのに長期的に見ればイーサネットはスケールアップとスケールアウトの両方において 勝者となるだろう" これは,UALinkの短期的潜在力にもかかわらず,イーサネットの開放性,コストの利点,継続的なイノベーションが 最終的に勝利する.

AI ワークロードのネットワークパフォーマンスをさらに向上させるために,コパックされた光学 (CPO) 技術は注目を集めている.CPO は,光学モジュールとスイッチチップを1つのパッケージに統合し,光信号経路を短くすることで,電力の消費と信号損失を削減し,同時に帯域幅を高めることができるエネルギー効率が向上しました.

長いこと InfiniBand と関わっていた Nvidia も Ethernet と CPO を採用していますイーサネットベースのSpectrum-Xラインは,初期構成から競合他社のオファーに"ほぼ同等の"ものへと進化しましたDell'Oro Groupは,シリコン光子スイッチのCPO採用における Nvidiaのリーダーシップを強調しています.

NVIDIAのCPOバージョンのSpectrum-XとQuantum-X (InfiniBandベースの) は今年中に発売される予定.NVIDIAのエンジニアは,これらのCPOソリューションが電力効率を3.5倍,信号完整性を63倍,ネットワークの回復力を10倍も高めますこれらの指標は,AIネットワークにおける CPOの変革の可能性を示しています.

ブロードコムはCPO技術も発展させています. 2021年から,800Gb/sと1.6Tb/sの速度をサポートするCPOスイッチを開発しています. 昨年末,ブロードコムはMetaの光子製品のテストを発表しました.400G対応のポート運用時間数百万時間でリンク障害をゼロに達成し 驚くほどの信頼性を証明した.

ブロードコムCEOのホック・タン氏は 投資家に"シリコン光子技術が 唯一の解決策になる未来を 予測できる"と警告していますテクノロジーを開発し続けていますこの温和な見通しは,CPOが広く認識されている潜在力にもかかわらず,コスト,生産量,大量生産における残った課題を反映しています.

AIが駆動するデータセンターネットワークの変革は 広大な市場機会だけでなく テクノロジーの進化の新たな章を 予告していますイーサネットが予測通り支配力を発揮できるか.

イーサネットのオープン性と標準化は, イノベーションとコスト削減を推進する広範囲のエコシステム参加を可能にする核心的な強みであり続けています.高性能の需要エーテルネットの進化する標準と経済学が有利な位置を確立します.

しかし,AI ワークロードの複雑さは新たな課題をもたらします.例えば,スケールアップアーキテクチャでは,Ethernet 経由で独自のファブリックのパフォーマンスをマッチするには,集中的な研究開発が必要です.CPO 統合は,効率的な信号伝送のために,より優れた光学部品互換性を要求する.

未来データセンターネットワークには 幅広いソリューションが備わります イーサネットが優勢ですが 高性能スケールアップコンピューティングのような 専門分野ではUALinkのような新興技術がニッチを見つけることができる一方,InfiniBandは,特定の高性能コンピューティングシナリオで関連性を維持します.

• 高速イーサネット:800GbE,1.6TbE,そしてそれ以上は,AIの訓練と推論のニーズを満たすために加速します.
• CPOの採用:CPOが成熟しコストが下がるにつれて 徐々に主流のデータセンタースイッチに導入され 性能と効率が向上します
• ネットワーク情報:人工知能はネットワーク管理と最適化を強化し 運用効率と信頼性を向上させるでしょう
• ソフトウェア定義ネットワーク (SDN):SDNは,AIワークロードのダイナミックな性質に対応するために,より柔軟な制御と管理を提供します.

AIの爆発的な成長は,データセンターのスイッチ市場を大きく変えており, 100億ドルのチャンスが前例のない可能性を示しています.人工知能によるネットワーク革命が進行中です長期的に見れば,Ethernetはオープンで,コスト効率が高く,継続的なイノベーションによって勝利を収めている..このAI主導の変革において 変化を受け入れ 戦略的計画と持続的なイノベーションは 競争成功にとって不可欠ですデータセンターネットワークの驚くべき進化を目撃し 参加しています.