14 min čtení - 30. září 2025
Zjistěte, jak efektivně škálovat šířku pásma pro aplikace umělé inteligence, řešit jedinečné požadavky na přenos dat a optimalizovat výkon sítě.
Aplikace umělé inteligence vyžadují robustní výkon sítě kvůli svým vysokým nárokům na přenos dat. Na rozdíl od standardních webových aplikací zpracovávají pracovní zátěže AI terabajty dat, takže škálovatelná šířka pásma je pro úlohy, jako je trénování modelů strojového učení, analýza videa v reálném čase a složité simulace, kritická. Bez odpovídající šířky pásma se prodlužuje doba trénování, procesy v reálném čase selhávají a dochází k plýtvání zdroji.
Chcete-li splnit tyto požadavky, zaměřte se na:
Začněte posouzením současného využití šířky pásma, postupným upgradem a optimalizací protokolů. Tím zajistíte, že vaše infrastruktura zvládne rostoucí požadavky na umělou inteligenci a zároveň vyváží náklady a výkon. Poskytovatelé jako FDC Servers nabízejí škálovatelná řešení přizpůsobená pracovním zátěžím AI.
Pochopení potřeb aplikací umělé inteligence v oblasti šířky pásma je zásadní pro budování infrastruktur schopných zvládat jejich jedinečné vzorce toku dat. Tyto požadavky se výrazně liší od požadavků tradičních podnikových systémů a vyžadují specializované architektonické přístupy. Pojďme si rozebrat specifické požadavky na datovou propustnost, které formují pracovní zátěže AI.
Školení AI posouvá hranice pohybu dat. Zahrnuje rychlou synchronizaci napříč GPU, zpracování proudů s vysokým rozlišením pro odvozování v reálném čase a přenos masivních dávek surových dat během předzpracování. I drobná zpoždění v kterémkoli z těchto kroků mohou vést ke znatelnému zpoždění, které může narušit výkon.
Pracovní zátěž umělé inteligence se od tradičních podnikových sítí liší způsobem toku dat. Zatímco podnikové systémy často upřednostňují provoz mezi interními systémy a externími sítěmi (provoz ve směru sever-jih), pracovní zátěže umělé inteligence generují silný interní - neboli východ-západní - provoz. V distribuovaných tréninkových sestavách probíhá většina komunikace mezi výpočetními uzly, ať už jde o synchronizaci parametrů nebo sdílení průběžných výsledků. Tato neustálá výměna interních dat může zahltit návrhy sítí zaměřené na externí konektivitu. Aby bylo možné efektivně škálovat šířku pásma, musí být architektury optimalizovány tak, aby zvládly tyto trvalé, vysoce objemné přenosy ve směru východ-západ.
Systémy umělé inteligence čelí specifickým síťovým překážkám. Vyžadují vysokorychlostní komunikaci mezi uzly s nízkou latencí, ale s rostoucím počtem výpočetních uzlů exponenciálně roste i interní provoz. Standardní protokoly pro řízení přetížení mají za těchto podmínek často problémy a zbytečně zvyšují režii. Navíc náhlé změny v intenzitě pracovní zátěže mohou vést k přetížení sítě, což činí přidělování prostředků obzvláště složitým v prostředích s více nájemci. Řešení těchto problémů je zásadní pro zajištění hladkého a efektivního provozu UI.
Tyto strategie přímo řeší nároky sítí AI a zajišťují, aby bylo možné infrastrukturu efektivně škálovat.
Pro pracovní zátěže AI je vysokorychlostní optické připojení změnou hry. Poskytuje nízkou latenci a konzistentní propustnost potřebnou pro zpracování masivních datových přenosů. Vzhledem k tomu, že moderní úlohy umělé inteligence vyžadují přesun obrovských souborů dat, stávají se optická řešení - schopná dosahovat rychlostí v řádu stovek gigabitů za sekundu - nepostradatelnými. Poskytují trvalý výkon potřebný pro rozsáhlá prostředí pro trénink AI.
Jednou z výrazných výhod optických spojů je jejich schopnost udržet vysoký výkon na dlouhé vzdálenosti. To je důležité zejména pro distribuované tréninkové sestavy, kde si GPU v různých uzlech musí bezproblémově vyměňovat aktualizace gradientu a parametry modelu. Taková konektivita zajišťuje plynulý provoz, i když běží více pracovních úloh umělé inteligence současně.
Zatímco optická konektivita tvoří páteř hardwarové infrastruktury, softwarově definované sítě (SDN) zavádějí flexibilitu potřebnou pro zvládnutí kolísavého provozu AI. SDN umožňuje v reálném čase upravovat šířku pásma a dokáže dynamicky řídit provoz tak, aby vyhovoval měnícím se požadavkům na trénink a odvozování AI. Toto automatické přerozdělování zdrojů pomáhá předcházet přetížení sítě.
SDN také vyniká při vyrovnávání zátěže a rozdělování sítě. Vyrovnávání zátěže zabraňuje vzniku hotspotů tím, že rovnoměrně rozděluje provoz, zatímco network slicing vytváří izolované segmenty s vyhrazenou šířkou pásma pro konkrétní úlohy. Například intenzivní tréninková úloha jednoho týmu nebude rušit procesy inference jiného týmu v reálném čase. Tato segmentace zajišťuje plynulý provoz napříč více projekty.
Tyto schopnosti otevírají cestu k ještě inteligentnější správě sítě, kde AI sama přebírá otěže a dále optimalizuje výkon.
Optimalizace řízená umělou inteligencí, která staví na základech optického připojení a SDN, využívá analýzy v reálném čase k předvídání a řešení potenciálních úzkých míst sítě. Algoritmy strojového učení (ML) analyzují vzorce provozu, předvídají požadavky na šířku pásma a upravují zásady kvality služeb (QoS) tak, aby upřednostňovaly kritické úlohy citlivé na latenci, jako je aktualizace gradientu během tréninku.
ML může například identifikovat opakující se nárůsty provozu během určitých fází tréninku a podle toho předem přidělit šířku pásma. Tento proaktivní přístup eliminuje zpoždění spojená s tradiční reaktivní správou sítě. Adaptivní zásady QoS dále zvyšují výkonnost tím, že upřednostňují naléhavé přenosy dat před méně kritickými.
Monitorování řízené umělou inteligencí hraje klíčovou roli také při odhalování anomálií. Díky detekci neobvyklých vzorců provozu nebo časných známek přetížení může systém upozornit správce sítě dříve, než drobné problémy přerostou ve vážné poruchy.
Pro organizace s globálními operacemi AI zajišťuje inteligentní optimalizace směrování na bázi ML výběr nejlepších síťových cest. Tyto algoritmy zohledňují aktuální podmínky, požadavky na latenci a dostupnou šířku pásma v jednotlivých regionech, čímž zaručují špičkový výkon bez ohledu na to, kde se zpracovávají pracovní úlohy nebo ukládají data.
Výběr správné infrastruktury je klíčový pro zajištění toho, aby vaše aplikace AI mohly plynule růst, a nikoli narážet na úzká místa výkonu. Pracovní zátěže AI vyžadují systémy schopné zvládat masivní přenosy dat, udržovat nízkou latenci a škálovat podle potřeby, aniž by narazily na omezení šířky pásma. Prozkoumejme některé klíčové možnosti infrastruktury určené k řešení těchto výzev.
Neměřená šířka pásma odstraňuje omezení datových přenosů, což je pro pracovní zátěže s umělou inteligencí zásadní změna. Tradiční měřená připojení mohou rychle navýšit náklady, pokud trénink AI zahrnuje přesun terabajtů dat mezi úložnými systémy, výpočetními uzly a externími datovými sadami. S dedikovanými servery bez měření můžete zefektivnit pracovní postupy AI bez obav z překvapivých poplatků za šířku pásma.
Toto nastavení je obzvláště užitečné pro distribuované školení. Když si více uzlů GPU neustále vyměňuje aktualizace gradientů a parametrů modelu, neměřená šířka pásma zajistí, že tyto vysokofrekvenční a velkoobjemové přenosy dat budou probíhat hladce, bez přiškrcení. To je rozhodující pro udržení rychlosti a efektivity, kterou trénink umělé inteligence vyžaduje.
Přizpůsobitelné konfigurace serverů posunují věci ještě o krok dál, protože umožňují přizpůsobit infrastrukturu konkrétním potřebám pracovní zátěže. Ať už se jedná o dodatečné úložiště pro předzpracování datových sad, nastavení s vysokou pamětí pro in-memory analýzu nebo specializované sítě pro víceuzlové tréninkové clustery, dedikované servery lze přizpůsobit tak, aby efektivně plnily svou úlohu.
Infrastruktura není jen o serverech, ale také o tom, kde jsou tyto servery umístěny. Strategické umístění datového centra může výrazně zvýšit výkonnost umělé inteligence, zejména u úloh citlivých na latenci. Kolokační služby nabízejí přístup k zařízením s neutrálními operátory a několika vysokokapacitními síťovými připojeními, čímž se minimalizují skoky mezi systémy AI a koncovými uživateli nebo zdroji dat.
Tato blízkost se stává kritickou pro zpracování dat v reálném čase, jako je streamování dat ze zařízení IoT, finanční transakce nebo živé interakce uživatelů. Kolokační zařízení v blízkosti hlavních internetových výměnných bodů může snížit latenci ve srovnání s cloudovými regiony umístěnými dále, což vede k lepšímu výkonu a plynulejšímu chodu uživatelů.
Kolokační centra jsou také vybavena tak, aby zvládla klastry GPU s vysokou hustotou a energeticky náročné tréninkové systémy umělé inteligence. Díky hustotě napájení dosahující až 22 kW na rack mohou tato zařízení podporovat náročné hardwarové požadavky AI při zachování optimálních podmínek prostředí.
Silná síťová páteř je další nezbytnou součástí škálovatelné infrastruktury AI. Prémiové tranzitní služby IP poskytují spolehlivou konektivitu, kterou aplikace AI potřebují, a jsou podpořeny dohodami o úrovni služeb, které se týkají kritických ukazatelů, jako je latence, ztráta paketů a doba provozu. Tyto záruky zajišťují, že vaše síť je připravena na požadavky produkční úrovně.
Možnosti multigigabitového tranzitu - například 10Gb/s, 100Gb/s nebo dokonce 400Gb/s připojení - jsou ideální pro pracovní zátěže AI, které vyžadují přijímání obrovských datových sad nebo podporu distribuovaných inferenčních systémů, které zpracovávají miliony požadavků v různých regionech.
Integrace globální sítě pro doručování obsahu (CDN) přidává další vrstvu efektivity tím, že často přístupná data ukládá do mezipaměti blíže ke koncovým uživatelům. Tím se snižují nároky na centrální infrastrukturu a zlepšuje se doba odezvy, což uživatelům po celém světě přináší rychlejší a plynulejší práci.
Kombinací služeb IP tranzitu a CDN mohou organizace vytvořit robustní základ pro hybridní nasazení AI. Tento přístup umožňuje provozovat tréninkové pracovní zátěže v nákladově efektivních prostředích a zároveň udržovat inferenční systémy v blízkosti uživatelů pro optimální výkon.
Společnost FDC Servers poskytuje všechna tato škálovatelná řešení - nabízí neměřené dedikované servery, GPU servery, kolokační služby, IP tranzit a možnosti CDN - aby splnila požadavky aplikací AI náročných na šířku pásma.
Škálování šířky pásma vyžaduje promyšlený a strukturovaný přístup. V roce 2024 téměř polovina (47 %) severoamerických podniků uvedla, že generativní AI významně ovlivnila jejich strategie připojení.
Před škálováním je zásadní pochopit, jak je využívána současná šířka pásma. Začněte monitorováním provozu mezi servery (východ-západ) i externího provozu (sever-jih). Tyto poznatky vám pomohou odhalit nárazy pracovní zátěže umělé inteligence, které často vedou k náhlým skokům v přenosech dat, jež zatěžují sítě.
Různé pracovní zátěže AI - jako je trénování strojového učení, modely hlubokého učení, inference v reálném čase nebo předzpracování dat - mají jedinečné požadavky na šířku pásma. Například tréninkové úlohy zahrnují velké datové přenosy a časté kontrolní body, zatímco inferenční pracovní zátěže vyžadují stabilní připojení s nižším objemem.
Využití šířky pásma roste rychleji než kdy jindy. Zatímco v minulosti činil roční nárůst v průměru 20-30 %, vzestup umělé inteligence posunul očekávání blíže ke 40 % ročně v důsledku zvýšeného pohybu dat. Průzkum společnosti IBM pro rok 2023 také ukázal, že průměrný podnik ročně vygeneruje přibližně 2,5 exabajtu dat. Výpočet dat generovaných a zpracovávaných aplikacemi AI je klíčem k předpovědi budoucích potřeb šířky pásma.
Efektivní škálování šířky pásma je postupný proces. Začněte řešením nejpalčivějších úzkých míst, jako jsou například spojení mezi clustery GPU a úložnými systémy, kam proudí tréninková data.
Modulární upgrady jsou chytrým způsobem, jak otestovat vylepšení, aniž by bylo nutné přepracovávat celou síť. Například modernizace síťových přepínačů, které zpracovávají nejintenzivnější provoz umělé inteligence, může mít znatelný dopad. Moderní přepínače s podporou 25Gb/s, 40Gb/s nebo dokonce 100Gb/s připojení mohou výrazně zlepšit tok dat mezi výpočetními uzly.
Další možností je postupné zavádění vysokorychlostních optických spojů, přičemž se nejprve zaměřte na spojení, která podporují modely AI s největšími nároky na šířku pásma. Zejména složité modely hlubokého učení vyžadují větší šířku pásma pro trénování i odvozování, a proto jsou prioritou.
Zajímavé je, že 69 % vedoucích IT pracovníků se domnívá, že jejich současná síťová infrastruktura nemůže plně podporovat generativní AI. To zdůrazňuje důležitost plánů postupné modernizace přizpůsobených konkrétním iniciativám v oblasti AI. Ať už rozšiřujete kapacitu pro trénování strojového učení nebo umožňujete aplikace inference v reálném čase, návrh škálovatelné sítě zajistí, že zvládnete růst, aniž byste museli začínat od nuly.
Jakmile jsou zavedeny nezbytné hardwarové upgrady, je čas vyladit síťové protokoly pro dosažení maximálního výkonu.
Optimalizace konfigurace sítě může přinést výrazné zvýšení výkonu i bez okamžitého upgradu hardwaru. Zejména pracovní zátěže umělé inteligence těží z úprav protokolů, které snižují latenci a zlepšují propustnost.
Prioritizace provozu je kritická, pokud o šířku pásma soupeří více aplikací AI. Zásady kvality služeb (QoS) mohou zajistit, že časově citlivé požadavky na odvozování dostanou přednost, zatímco tréninkové pracovní zátěže využívají dostupnou šířku pásma v méně vytížených časech, čímž se zachová plynulý provoz.
Důležitou roli hrají také směrovací cesty. Snížení počtu skoků a kolokace výpočetních jednotek s datovými úložišti může zefektivnit pohyb dat. Pokud se například školicí data nacházejí v konkrétních systémech úložišť, zajistěte, aby k nim výpočetní prostředky měly přímé vysokorychlostní připojení.
Další účinnou strategií je vyvažování zátěže na více síťových cestách. Vzhledem k tomu, že školení umělé inteligence často zahrnuje paralelní zpracování napříč grafickými procesory nebo servery, distribuce provozu zabrání tomu, aby se jediné připojení stalo místem, kde se bude dusit.
Můžete také vyladit nastavení, jako jsou velikosti oken TCP, vyrovnávací paměť a konfigurace rozhraní, abyste efektivněji zvládali dávkové přenosy. Kromě toho mohou nástroje pro optimalizaci sítě poháněné umělou inteligencí dynamicky upravovat směrování a přidělování prostředků na základě vzorců pracovní zátěže v reálném čase.
Tato vylepšení protokolu doplňují modernizaci hardwaru a vytvářejí základ pro škálovatelný výkon.
Společnost FDC Servers nabízí infrastrukturní řešení, která jsou v souladu s těmito strategiemi a poskytují flexibilní možnosti IP tranzitu v rozsahu od 10 Gb/s do 400 Gb/s. Jejich globální síť zajišťuje optimalizované směrovací cesty bez ohledu na to, kde se nachází pracovní zátěž nebo zdroje dat AI.
Škálování šířky pásma pro umělou inteligenci spočívá v nalezení optimálního poměru mezi výkonem, náklady a přípravou na budoucí růst. Rozhodnutí, která učiníte dnes, budou mít přímý vliv na to, jak dobře budou vaše systémy AI fungovat zítra.
Pokud jde o řešení konektivity, každá možnost má své silné stránky a kompromisy. Výběr toho správného závisí na vaší pracovní zátěži v oblasti AI, rozpočtu a dlouhodobých cílech.
Každá z těchto možností poskytuje cestu k uspokojení rostoucích datových nároků umělé inteligence. Například optické připojení poskytuje bezkonkurenční výkon pro úlohy náročné na šířku pásma, jako je trénování více modelů AI nebo zpracování obrovských souborů dat. Počáteční náklady jsou sice vysoké, ale náklady na gigabajt se s rostoucím využitím snižují, což z něj činí chytrou volbu pro organizace s vysokými nároky na datovou propustnost.
Na druhou stranu je neměřená šířka pásma ideální pro pracovní zátěže s nepředvídatelnými vzorci přenosu dat, jako je například trénink strojového učení. Tato možnost zajišťuje konzistentní výkon během špičkového využití bez obav z poplatků za překročení.
Pro ty, kteří hledají rovnováhu mezi náklady a výkonem, nabízejí kolokační služby střední cestu. Využitím profesionálně spravovaných datových center získáte přístup k vysokorychlostnímu připojení a spolehlivé infrastruktuře bez nákladů na budování vlastních zařízení.
Po výběru řešení konektivity se další prioritou stává řízení nákladů a spotřeby energie. Pracovní zátěže s umělou inteligencí jsou náročné na zdroje, proto je chytrá strategie nezbytná.
Začněte postupným škálováním. Začněte s kapacitou, kterou potřebujete nyní, a rozšiřujte ji podle toho, jak rostou vaše požadavky. Vyhnete se tak přeplácení nevyužitých zdrojů. Investice do moderního, energeticky úsporného síťového vybavení navíc může výrazně snížit náklady na elektřinu ve srovnání se starším hardwarem.
Záleží také na tom, kam infrastrukturu umístíte. Umístění výpočetních zdrojů blíže ke zdrojům dat snižuje latenci i náklady na dálkový přenos dat. Pokud jsou například vaše tréninková data soustředěna v určitých regionech, umístění infrastruktury poblíž minimalizuje drahé využití šířky pásma.
Dalším klíčovým faktorem je flexibilita. U projektů umělé inteligence často dochází k výkyvům v potřebách šířky pásma v důsledku měnícího se pracovního zatížení, cyklů trénování modelů a fází nasazení. Flexibilní smlouvy umožňují upravovat kapacitu podle potřeby a vyhnout se tak sankcím nebo vázání na rigidní smlouvy. Poskytovatelé jako FDC Servers nabízejí škálovatelné možnosti IP tranzitu v rozsahu od 10 Gb/s do 400 Gb/s, což dává podnikům možnost přizpůsobit se měnícím se požadavkům bez nutnosti zavazovat se k dlouhodobým pevným plánům.
Při pohledu do budoucna je plánování budoucích požadavků na UI stejně důležité jako splnění dnešních potřeb. Technologie AI se rychle vyvíjí a vaše infrastruktura se musí vyvíjet, aby s ní udržela krok.
Očekává se, že požadavky na šířku pásma výrazně porostou s tím, jak budou modely AI stále složitější. Například velké jazykové modely se během několika let rozšířily z miliard na biliony parametrů. Tento trend naznačuje, že budoucí systémy AI budou vyžadovat ještě větší datovou propustnost.
Vznikající multimodální aplikace AI, které zpracovávají text, obrázky, video a zvuk současně, dále zvýší potřeby šířky pásma. Tyto systémy vyžadují zpracování dat v reálném čase v různých formátech, což představuje výzvu pro tradiční plánování sítí.
Dalším faktorem, který je třeba vzít v úvahu, je Edge AI. Tím, že se některé procesy zpracování přesouvají blíže ke zdrojům dat, vytvářejí hraniční nasazení nové požadavky na šířku pásma pro úlohy, jako je synchronizace modelů, aktualizace a sdružené učení. Vaše infrastruktura musí bezproblémově podporovat jak centralizované školení, tak distribuovanou inferenci.
Chcete-li se na to připravit, zaměřte se na škálovatelné návrhy sítí. Modulární architektury usnadňují rozšíření kapacity přidáním připojení nebo modernizací konkrétních segmentů bez narušení provozu. Sladění upgradů šířky pásma s cykly obnovy technologií zajišťuje kompatibilitu mezi sítí a výpočetními systémy a maximalizuje návratnost investic.
Nástroje pro monitorování a analýzu šířky pásma mohou také poskytnout cenné informace o trendech využití, což vám pomůže předvídat budoucí potřeby a identifikovat oblasti pro optimalizaci. Tento proaktivní přístup nejenže udržuje náklady pod kontrolou, ale také zajišťuje, že vaše infrastruktura je připravena na další vlnu pokroku v oblasti umělé inteligence.
Škálování šířky pásma pro AI vyžaduje promyšlenou infrastrukturu, která drží krok s jedinečnými požadavky pracovních zátěží AI. Na rozdíl od tradičních aplikací AI spoléhá na vysokou datovou propustnost a inteligentní návrh sítě, takže promyšlený přístup založený na datech je nezbytný.
Začněte vyhodnocením současných vzorců využití, abyste před provedením upgradů identifikovali úzká místa. Přeskočení nákladných upgradů bez pochopení vašich specifických potřeb může vést k plýtvání zdroji. Místo toho přizpůsobte vylepšení sítě požadavkům na pracovní zátěž umělé inteligence - ať už jde o vysokorychlostní trénování modelů, inferenci v reálném čase nebo přesun velkých datových sad.
Vyberte si infrastrukturu a možnosti připojení, které odpovídají vašim požadavkům na pracovní zátěž. Například kolokační služby nabízejí přístup ke špičkové infrastruktuře bez odpovědnosti za správu vlastních datových center, čímž se dosáhne rovnováhy mezi náklady a výkonem.
Postupná modernizace je chytrý způsob, jak řídit náklady a zároveň zajistit, aby váš systém rostl s vašimi potřebami. Tento postupný přístup zabraňuje plýtvání zdroji a zajišťuje, že vaše síť zůstane efektivní i s rostoucími požadavky.
Strategické umístění datových center může také hrát velkou roli při snižování latence a nákladů na přenos. Díky kolokaci výpočetních zdrojů a zdrojů dat můžete řešit rostoucí potřebu edge computingu a zpracování dat v reálném čase v aplikacích umělé inteligence.
Při plánování infrastruktury je zásadní flexibilita. Technologie AI se rychle mění a to, co funguje dnes, nemusí fungovat zítra. Rozhodněte se pro řešení, která vám umožní škálovat podle potřeby a vyhnout se tak dlouhodobým závazkům, které by vás mohly zaseknout u zastaralých systémů. Poskytovatelé jako FDC Servers nabízejí škálovatelné možnosti navržené tak, aby vyhovovaly vyvíjejícím se potřebám šířky pásma AI.
A nakonec se zaměřte na neustálé zlepšování, abyste zajistili, že vaše infrastruktura AI bude připravena na budoucnost.
Softwarově definované sítě (SDN) zlepšují fungování pracovních zátěží AI tím, že nabízejí centralizované řízení a automatizaci. Toto nastavení umožňuje inteligentnější správu provozu a pomáhá efektivnějšímu provozu sítí. Tím, že SDN upravuje tok dat za běhu, minimalizuje zpoždění a zabraňuje vzniku úzkých míst - obojí je pro správu obrovského množství dat, které aplikace AI vyžadují, klíčové.
Systémy SDN, které zahrnují AI, navíc mohou okamžitě reagovat na měnící se potřeby sítě. To znamená, že zdroje jsou přidělovány efektivněji, což zajišťuje stabilní výkon. To se skvěle hodí pro náročnou povahu procesů strojového učení a umělé inteligence.
Při rozhodování mezi neměřenou a měřenou šířkou pásma pro aplikace umělé inteligence je nutné zvážit požadavky na přenos dat i rozpočet.
Neměřená šířka pásma se nejlépe hodí pro úlohy umělé inteligence, které zahrnují náročné využití dat, jako je zpracování obrovských datových sad nebo správa nepřetržitých datových toků. S plány bez měření můžete přenášet neomezené množství dat bez obav z dalších poplatků, což z nich činí flexibilní možnost pro pracovní zátěže, které jsou buď nepředvídatelné, nebo velmi náročné.
Na druhé straně je měřená šířka pásma cenově výhodnější volbou pro projekty se stálými, nižšími potřebami dat. Vzhledem k tomu, že poplatky jsou založeny na skutečném využití, je ideální pro pracovní zátěže, kde jsou objemy přenášených dat předvídatelné a stálé.
Pro aplikace umělé inteligence, které vyžadují vysoký výkon a zvládají značné, kolísavé datové zatížení, se často jako lepší volba jeví neměřená šířka pásma, a to díky schopnosti bezproblémově řídit intenzivní operace.
Zjistěte, jak efektivně škálovat šířku pásma pro aplikace umělé inteligence, řešit jedinečné požadavky na přenos dat a optimalizovat výkon sítě.
14 min čtení - 30. září 2025
9 min čtení - 22. září 2025
Flexibilní možnosti
Globální dosah
Okamžité nasazení
Flexibilní možnosti
Globální dosah
Okamžité nasazení
