blog Hakkında AI Boom, Veri Merkezi Anahtar Pazarında Ethernet Hakimiyetini Artırıyor

Yapay zekâ'nın (YY) patlayıcı büyümesi, küresel teknoloji manzarasını daha önce görülmemiş bir güçle yeniden şekillendiriyor.Ağ mimarisinde derin değişiklikler yaşıyorlar.Bir zamanlar sessiz bir sektör olan veri merkezi anahtar pazarı, teknoloji devleri için stratejik bir savaş alanı haline geldi.Yapay zeka arka uç ağları için özel olarak tasarlanmış veri merkezi anahtarları için harcamalar 100 milyar doları geçecek..

Bu şaşırtıcı rakam, yalnızca yapay zeka bilgisayar gücüne olan artan talebi yansıtmakla kalmaz aynı zamanda yüksek performanslı, geniş bant genişliği ve düşük gecikme olan ağ altyapısına acil bir ihtiyaç olduğunu da göstermektedir.Bu makale, yapay zeka tarafından yönlendirilen piyasa dönüşümünü inceler., temel faktörleri ve ortaya çıkan teknolojik eğilimleri araştırır ve bu teknolojik devrimde Ethernet'in kilit rolünü analiz eder.

Yapay zekâ'nın doğal dil işleme, bilgisayar görme, özerk sürüş,ve bilimsel araştırmalar güçlü bilgisayar yeteneklerine olan talebi doğrudan besledi.Büyük yapay zeka modelleri, özellikle derin öğrenme modelleri eğitimi, devasa veri kümeleri ve muazzam hesaplama kaynakları gerektirir.Performansları arttıkça ve sayıları arttıkça veri merkezi ağları için benzeri görülmemiş zorluklar sunuyorGeleneksel ağ mimarileri, yapay zeka iş yüklerinin veri aktarım hızı, bant genişliği ve gecikme için katı gereksinimlerini karşılamak için mücadele ediyor.

Dell'Oro Grubu'nun raporu bu eğilimi açıkça tanımlıyor ve AI arka uç ağ anahtarları pazarının 2030 yılına kadar 100 milyar dolarlık eşiğe ulaşacağını öngörüyor.Bu tahmin, yapay zeka bilgisayar ihtiyaçlarının sürekli büyümesine dayanıyor.Yapay zekâ modelleri onlarca ya da yüz milyarlarca parametre ile büyüdükçe,Trilyonlarca eğitim süreci bile büyük veri kümelerinin paralel işlenmesini ve model parametrelerinin sık sık senkronize edilmesini gerektirir.Yüksek hızlı GPU bağlantıları ve GPU'lar ve depolama arasındaki verimli veri değişimi, olağanüstü ağ bant genişliği ve gecikme gerektirir.En güçlü bilgisayar kaynakları bile yeterince kullanılmıyor..

Yapay zeka iş yükleri geleneksel veri merkezi uygulamalarından önemli ölçüde farklıdır:

• Yüksek yoğunluklu paralel hesaplama:Yapay zekâ eğitimi genellikle binlerce GPU'nun birlikte çalışması ile büyük ölçekli paralel hesaplamayı içerir.Bu, hesaplama verimliliğini sağlamak için son derece yüksek GPU-GPU iletişim bant genişliği ve minimum gecikme gerektirir..
• Veri yoğunluğu:Yapay zekâ modellerinin eğitimi, devasa veri kümelerinin işlenmesini, veri yüklemesini, aktarılmasını ve depolanmasını kritik hale getirmeyi içerir. Ağlar verileri hesaplama düğümlerine hızlı ve verimli bir şekilde teslim etmelidir.
• Karmaşık iletişim kalıpları:Yapay zeka iş yükleri, çoklu yayın, yayın ve diğer toplu iletişim işlemlerini içerir ve etkin grup iletişimini desteklemek için ağları gerektirir.
• Dinamik ve elastik:Yapay zekâ eğitim görevlerinin kaynak ihtiyaçları dalgalanma gösterebilir ve bu da ağların dinamik bir şekilde adapte olmasını gerektirebilir.

Bu özellikler veri merkezi ağları için ciddi zorluklar ortaya koyuyor:

• Bant genişliği sıkıntıları:Geleneksel ağ bant genişliği, GPU'lar arasında büyük miktarda verinin hızlı bir şekilde aktarılması için yetersiz olabilir ve bu da boş bilgisayar kaynaklarına yol açabilir.
• Gecikme sorunu:Yüksek gecikme, yapay zeka modeli eğitimi verimliliğini önemli ölçüde azaltabilir ve hatta model yakınlaşmasını etkileyebilir.
• Ölçeklenebilirlik sınırları:Yapay zeka modelleri büyüdükçe, daha fazla hesaplama düğümüne ihtiyaç duyulur, bu da ağ ölçeklenebilirliğini çok önemlidir.
• Güç tüketimi:Yüksek performanslı ağ ekipmanları genellikle önemli miktarda enerji tüketir, bu da enerji verimliliğini ham performansla birlikte önemli bir husus haline getirir.

Dell'Oro Grubu'nun öngörüsü tek başına değil; çok sayıda pazar araştırması firması, yapay zekaya dayalı veri merkezi ağ büyümesi konusunda iyimserliği paylaşıyor. 100 milyar dolarlık bir pazar muazzam ticari potansiyeli temsil ediyor,Ağ ekipman tedarikçilerinin dikkatini çekmekBu büyüme, donanım satışlarının ötesine uzanıyor ve tüm ekosistemde inovasyonu yönlendiriyor.

Artan AI hesaplama taleplerini karşılamak için, veri merkezi ağ mimarileri gelişmeye devam ediyor.Dell'Oro Grubu'nun raporu, arka uç ağ harcamalarını yönlendiren ve yeni mimarileri mümkün kılan birkaç ana dağıtım modelini tanımlıyor..

Ölçeklendirme ( dikey ölçeklendirme):Bu yaklaşım, performans artırmak için mevcut sistemlerdeki kaynakları artırır.GPU iletişim gecikmesini en aza indirmek için NVLink gibi yüksek hızlı bağlantılar kullanmakBu, daha sıkı bir bağlantı sağlayarak tek düğümlü işlem yoğunluğunu ve performansını artırır.

Ölçeklendirme (uzak ölçeklendirme):Bu strateji, daha fazla sunucu ve hesaplama düğümü ekler, bunları ağlar aracılığıyla kümeler oluşturmak için bağlar.karmaşık görevlerin ve büyük veri kümelerinin paralel işlenmesini sağlamakBununla birlikte, kümeler büyüdükçe, düğümler arası iletişim katlanarak artıyor, daha fazla ağ bant genişliği ve daha düşük gecikme gerektiriyor.

Dell'Oro Grubu, hem ölçeklendirme hem de ölçeklendirme stratejilerinin arka uç ağ harcamalarını önemli ölçüde arttırdığını vurguluyor.düğüm içi GPU bağlantılarını desteklemek için daha gelişmiş ağ arayüzleri ve anahtarlarıÖlçeklendirme, daha güçlü ağ omuriliklerini ve daha verimli anahtarları, düğümler arası iletişimi ölçekte ele almak için gerektirir.

Daha da önemlisi, "ölçek çapında" adı verilen yeni bir mimari çekiş kazanıyor. Bu model, coğrafi olarak dağılmış ancak mantıksal olarak birleşik veri merkezlerini tek bir bilgisayar kümesi oluşturmak için bağlar.Geleneksel merkezi hiper ölçekli veri merkezlerinden farklı olarak, ölçek çapında bilgisayar kaynaklarını, gelişmiş ağlar aracılığıyla etkili bir bütün olarak entegre ederken, veri kaynaklarına veya kullanıcılara daha yakın bölgeler arasında dağıtır.

Scale-cross, geleneksel hiper ölçekli veri merkezlerinin karşılaştığı dağıtım, enerji verimliliği ve maliyet zorluklarını ele alır.

• Enerji kullanımının optimize edilmesi:Bilgisayar kaynaklarının enerji kaynaklarının veya soğutma kaynaklarının yakınında dağıtılması enerji verimliliğini artırır ve güç kullanımı etkinliğini (PUE) düşürür.
• Watt başına maksimum performans:Dağıtılmış dağıtım, tüketilen enerji birimi başına performansı iyileştiren enerji kullanılabilirliği ile hesaplama ihtiyaçlarını daha iyi eşleştirir.
• Düşük gecikme:Bilgisayar kaynaklarını veri kaynaklarına veya kullanıcılara yakın konumlandırmak, gerçek zamanlı yapay zeka uygulamaları için kritik olan veri aktarımı ve işleme gecikmelerini en aza indirir.
• Güçlü dayanıklılık:Dağıtılmış sistemler doğal olarak hata toleransını arttırır, çünkü bireysel düğüm arızaları, daha iyi bölgesel afet kurtarma sağlarken genel operasyonları bozmıyor.
• Yerleşim kısıtlamalarının üstesinden gelmek:Büyük veri merkezleri için arazi, güç ve soğutma bulmak zor olabilir; ölçek çaplı bu sınırlamalardan kaçınır.

AWS'in Project Rainer ve Microsoft'un Fairwater gibi projeler, ölçek çapında ilkeleri örneklemektedir.Küresel veri merkezlerini gelişmiş ağlar aracılığıyla birleştirmek için, ölçeklenebilir AI platformları.

Ölçek çapında uygulanması, yalnızca yüksek bant genişliği ve düşük gecikme iç bağlantılarla değil, aynı zamanda verimli ve güvenilir bölge çapında bağlantılar da gerektirir.Bu gelişmiş yönlendirme teknolojilerini içerebilir., daha sağlam ağ protokolleri ve daha akıllı ağ yönetim sistemleri.

Bu yapay zekaya dayalı ağ dönüşümünde, anahtar üreticileri önemli ölçüde fayda sağlayacaktır.Teknoloji düzeyinde, Ethernet “güçlü ekosistemle” olası uzun vadeli kazanan olarak ortaya çıkıyor.

Açık, olgun ve yaygın olarak benimsenen bir teknoloji olarak, Ethernet veri merkezi ağlarında eşsiz avantajlar sunar:

• Açık standartlar:Ethernet'in açık standartları, geniş satıcı desteği ile geniş bir ekosistem geliştirir, maliyetleri azaltır ve birlikte çalışabilmeyi geliştirir.
• Maliyet etkinliği:Özel teknolojilerle karşılaştırıldığında, Ethernet, özellikle ölçekte daha iyi ekonomi sağlar.
• Olgunluk ve güvenilirlik:On yıllar süren geliştirme, Ethernet'in güvenilirliğini ve performansını kanıtladı.
• Sürekli yenilik:Ethernet standartları, artan talepleri karşılamak için 100GbE'den 400GbE, 800GbE ve 1.6TbE'ye kadar hızla ilerleyerek istikrarlı bir şekilde gelişmektedir.

Dell'Oro Grubu, birçok teknolojinin birlikte var olacağını, Ethernet'in yüksek performanslı arka uç ağlarında yükselişin durdurulamaz olduğunu belirtir. 2025 yılına kadar,Ethernet, süperbilgisayarda zaten baskın bağlantı standardı haline gelmişti.HPE'nin Slingshot Ethernet çözümleri gibi yenilikler, Ethernet'in bu alanda potansiyelini gösteren üst düzey yüksek performanslı sistemlerde yaygın olarak benimsenmiştir.

Dell'Oro Grubu'nun önceki tahminleri daha parlak bir tablo çizer: Önümüzdeki beş yıl boyunca, Ethernet veri merkezi anahtar satışlarına yaklaşık 80 milyar dolar katkıda bulunacak.Bu, Ethernet'in piyasanın çoğunluğunu ele geçireceğini gösteriyor., özellikle de yapay zekaya dayalı yüksek performanslı arka uç ağlarında.

Bununla birlikte, Ethernet rekabetle karşı karşıyadır. Ölçeklendirme mimarilerinde, GPU ve bellek sıkı birleştirmesi genellikle NVLink gibi özel kumaşlara dayanır."Patlayıcı bilgisayar taleplerini karşılamak için, artık raklar arası GPU-GPU bağlantıları için yalnızca ölçeklendirme ağlarına güvenemeyiz.Bu değişim, dağıtılmış çıkarım için paylaşılan yüksek bant genişliği ortamlarında GPU'ları ve belleği sıkı bir şekilde eşleştiren ölçeklendirme mimarilerini yönlendiriyor.. "

Ölçeklendirme alanında NVLink ve benzer özel kumaşlar uzun süredir üstünlük sağlıyor ve düğüm içi GPU iletişimi için olağanüstü bant genişliği ve minimum gecikme sunmaktadır."Tıpkı Ethernet'in büyük ölçekli ortamlarda InfiniBand'i aştığı gibi, UALink ve Ethernet gibi alternatiflerin ölçeklendirme mimarilerinde hız kazandığını görüyoruz. "

Yeni bir bağlantı teknolojisi olan UALink, daha yüksek hızlar ve daha düşük gecikme ile NVLink'i geçmeyi hedefliyor ve potansiyel olarak ölçeklendirilmede güçlü bir şekilde kabul görüyor."Güçlü UALink kabulünü öngörürkenBu, UALink'in kısa vadeli potansiyeline rağmen, Ethernet'in açıklığı, maliyet avantajları,Ve sürekli yenilik sonunda galip gelecek..

Yapay zeka iş yükleri için ağ performansını daha da geliştirmek için, ortak paketlenmiş optik (CPO) teknolojisi dikkat çekiyor.Daha yüksek bant genişliği sağlayarak güç tüketimini ve sinyal kaybını azaltmak için optik sinyal yollarının kısaltılması, daha düşük gecikme ve daha iyi enerji verimliliği.

Uzun zamandır InfiniBand ile ilişkili olan Nvidia bile Ethernet ve CPO'yu kucaklıyor.Ethernet tabanlı Spectrum-X hattı, ilk yapılandırmalardan, rakiplerin teklifleriyle "yaklaşık olarak karşılaştırılabilir" hale gelmiştir.Dell'Oro Grubu, Nvidia'nın silikon fotonik anahtarlar için CPO'yu benimsemesinde liderliğini vurgular.

Nvidia'nın Spectrum-X ve Quantum-X (InfiniBand tabanlı) CPO sürümleri bu yıl bekleniyor. Nvidia mühendisleri bu CPO çözümlerinin güç verimliliğini 3,5 kat, sinyal bütünlüğünü 63 kat,ve ölçekte 10 kat daha fazla ağ esnekliği sağlarBu ölçümler, CPO'nun yapay zeka ağları için dönüştürücü potansiyelini göstermektedir.

Broadcom ayrıca CPO teknolojisini ilerletiyor. 2021'den bu yana 800Gb / s ve 1.6Tb / s hızlarını destekleyen CPO anahtarları geliştirdi.400G eşdeğerli liman operasyonunun milyonlarca saatinde sıfır bağlantı arızası elde etti ve dikkat çekici güvenilirliği gösterdi..

Buna rağmen Broadcom CEO'su Hock Tan, yatırımcılara şöyle dedi: "Silikon fotoniklerinin tek çözüm olduğu bir gelecek görebiliyorum.Ama henüz tam olarak orada değiliz. Teknolojimiz var ve geliştirmeye devam ediyoruz.Bu ılımlı bakış açısı, CPO'nun geniş çapta tanınan potansiyeline rağmen maliyet, verim ve seri üretim açısından kalan zorluklarını yansıtmaktadır.

Veri merkezi ağlarının yapay zeka ile yönlendirilen dönüşümü sadece geniş pazar fırsatlarını değil aynı zamanda teknolojik evrimde yeni bir bölümü de haber vermektedir.Ethernet'in öngörüldüğü gibi egemen olup olmayacağı, açılığını ve giderek artan karmaşıklığı karşılamak için maliyet avantajlarından yararlanarak önümüzdeki yıllarda önemli bir odak noktası olacak..

Ethernet'in açıklığı ve standardizasyonu, yenilik ve maliyet azaltmasını sağlayan geniş ekosistem katılımını sağlayan temel güçlü yanları olmaya devam ediyor.Yüksek performans talebi, yüksek bant genişliği ağları büyüyecek, Ethernet'in gelişen standartları ve ekonomisi onu olumlu bir şekilde konumlandıracak.

Ancak, yapay zeka iş yüklerinin karmaşıklığı yeni zorluklar ortaya çıkarıyor. Örneğin, ölçeklendirme mimarilerinde, Ethernet üzerinden özel kumaşların performansına eşleşmek odaklı Ar-Ge gerektirecektir.CPO entegrasyonu, verimli sinyal iletimi için daha iyi optik bileşen uyumluluğunu da gerektiriyor.

Gelecekteki veri merkezi ağları muhtemelen çeşitli çözümlere sahip olacak. Ethernet egemen olacak, ama yüksek performanslı ölçeklendirme bilgisayar gibi uzman alanlarda,UALink gibi gelişen teknolojiler nişler bulabilir.Bu arada, InfiniBand, bazı yüksek performanslı bilgisayar senaryolarında önemini koruyacaktır.

• Yüksek hızlı Ethernet:800GbE, 1.6TbE ve ötesinde, yapay zeka eğitimi ve çıkarım ihtiyaçlarını karşılamak için hızlanacak.
• CPO'yu evlat edinmek:CPO olgunlaştıkça ve maliyetler düştüğünde, performans ve verimliliği arttırarak yavaş yavaş ana akım veri merkezi anahtarlarına girecek.
• Ağ istihbaratı:Yapay zeka ağ yönetimini ve optimizasyonunu artıracak, operasyonel verimliliği ve güvenilirliği artıracak.
• Yazılım tanımlı ağ (SDN):SDN, AI iş yüklerinin dinamik doğasına uyum sağlamak için daha esnek bir kontrol ve yönetim sağlayacaktır.

Yapay zekâ'nın patlayıcı büyümesi veri merkezi anahtar pazarını derinlemesine yeniden şekillendiriyor, 100 milyar dolarlık bir fırsat daha önce görülmemiş potansiyeli işaret ediyor.Yapay zekaya dayalı bir ağ devrimi devam ediyor., Ethernet'in açıklığı, maliyet etkinliği ve sürekli inovasyonu sayesinde uzun vadede kazanan olarak belirlendi..Bu yapay zeka yönetimindeki dönüşümde, değişimi benimsemek, stratejik planlama ve sürekli yenilik, rekabetçi başarı için çok önemli olacak.Veri merkezi ağının olağanüstü evrimine tanıklık etmek ve katılım.