14 min de lecture - 30 septembre 2025
Apprenez à dimensionner efficacement la bande passante pour les applications d'intelligence artificielle, en répondant aux demandes uniques de transfert de données et en optimisant les performances du réseau.
Les applications d'IA nécessitent des performances réseau robustes en raison de leurs exigences élevées en matière de transfert de données. Contrairement aux applications web standard, les charges de travail d'IA gèrent des téraoctets de données, ce qui rend une bande passante évolutive essentielle pour des tâches telles que l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique, l'analyse vidéo en temps réel et les simulations complexes. Sans une bande passante adéquate, les temps de formation augmentent, les processus en temps réel échouent et les ressources sont gaspillées.
Pour répondre à ces exigences, concentrez-vous sur
Commencez par évaluer votre utilisation actuelle de la bande passante, mettez-la à niveau progressivement et optimisez les protocoles. Cela garantit que votre infrastructure peut gérer les demandes croissantes en matière d'IA tout en équilibrant les coûts et les performances. Des fournisseurs tels que FDC Servers proposent des solutions évolutives adaptées aux charges de travail de l'IA.
Il est essentiel de comprendre les besoins en bande passante des applications d'IA pour construire des infrastructures capables de gérer leurs flux de données uniques. Ces exigences diffèrent considérablement de celles des systèmes d'entreprise traditionnels et nécessitent des approches architecturales spécialisées. Décortiquons les besoins spécifiques en matière de débit de données qui façonnent les charges de travail de l'IA.
La formation à l'IA repousse les limites du mouvement des données. Elle implique une synchronisation rapide entre les GPU, la gestion de flux haute résolution pour l'inférence en temps réel et le transfert de lots massifs de données brutes pendant le prétraitement. Même des retards mineurs dans l'une de ces étapes peuvent entraîner une latence perceptible, ce qui peut perturber les performances.
Les charges de travail d'IA diffèrent des réseaux d'entreprise traditionnels par la manière dont le trafic circule. Alors que les systèmes d'entreprise donnent souvent la priorité au trafic entre les systèmes internes et les réseaux externes (trafic nord-sud), les charges de travail d'IA génèrent un trafic interne - ou est-ouest - important. Dans les configurations de formation distribuées, la plupart des communications ont lieu entre les nœuds de calcul, que ce soit pour synchroniser les paramètres ou partager les résultats intermédiaires. Cet échange constant de données internes peut submerger les conceptions de réseau axées sur la connectivité externe. Pour faire évoluer efficacement la bande passante, les architectures doivent être optimisées pour gérer ces modèles de trafic est-ouest soutenus et à haut volume.
Les systèmes d'IA sont confrontés à des obstacles spécifiques en matière de réseau. Ils nécessitent des communications à haut débit et à faible latence entre les nœuds, mais à mesure que le nombre de nœuds de calcul augmente, le trafic interne croît de manière exponentielle. Les protocoles standard de contrôle de la congestion ont souvent du mal à s'adapter à ces conditions et ajoutent des surcharges inutiles. En outre, les changements brusques dans l'intensité de la charge de travail peuvent entraîner une congestion du réseau, ce qui rend l'allocation des ressources particulièrement délicate dans les environnements multi-locataires. Il est essentiel de relever ces défis pour garantir des opérations d'IA fluides et efficaces.
Ces stratégies répondent directement aux exigences des réseaux d'IA et garantissent une évolution efficace de l'infrastructure.
Pour les charges de travail d'IA, la connectivité optique à haut débit change la donne. Elle offre la faible latence et le débit constant nécessaires au traitement des transferts massifs de données. Les tâches d'IA modernes nécessitant le déplacement d'énormes ensembles de données, les solutions à fibre optique - capables de vitesses de l'ordre de centaines de gigabits par seconde - deviennent indispensables. Elles offrent les performances soutenues nécessaires aux environnements de formation à l'IA à grande échelle.
L'un des principaux avantages des liaisons par fibre optique est leur capacité à maintenir des performances élevées sur de longues distances. Cela est particulièrement important pour les configurations d'entraînement distribuées, où les GPU de différents nœuds doivent échanger des mises à jour de gradient et des paramètres de modèle de manière transparente. Une telle connectivité garantit des opérations fluides, même lorsque plusieurs charges de travail d'IA sont exécutées simultanément.
Alors que la connectivité optique constitue l'épine dorsale de l'infrastructure matérielle, la mise en réseau définie par logiciel (SDN) apporte la flexibilité nécessaire pour gérer le trafic fluctuant de l'IA. Le SDN permet d'ajuster la bande passante en temps réel et d'orienter dynamiquement le trafic pour répondre aux exigences variables de l'apprentissage et de l'inférence de l'IA. Cette réaffectation automatique des ressources permet d'éviter la congestion du réseau.
Le réseau SDN excelle également dans l'équilibrage des charges et le découpage du réseau. L'équilibrage de la charge permet d'éviter les points chauds en répartissant le trafic de manière uniforme, tandis que le découpage du réseau crée des segments isolés avec une bande passante dédiée à des tâches spécifiques. Par exemple, la tâche de formation intensive d'une équipe n'interférera pas avec les processus d'inférence en temps réel d'une autre équipe. Cette segmentation garantit le bon déroulement des opérations dans le cadre de plusieurs projets.
Ces capacités ouvrent la voie à une gestion de réseau encore plus intelligente, où l'IA prend elle-même les rênes pour optimiser davantage les performances.
S'appuyant sur la connectivité optique et le SDN, l'optimisation pilotée par l'IA utilise l'analyse en temps réel pour prédire et traiter les goulets d'étranglement potentiels du réseau. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les schémas de trafic, anticipent les demandes de bande passante et ajustent les politiques de qualité de service (QoS) pour donner la priorité aux tâches critiques et sensibles à la latence, telles que les mises à jour de gradient pendant l'entraînement.
Par exemple, les algorithmes de qualité de service peuvent identifier les pics de trafic récurrents au cours de phases de formation spécifiques et pré-affecter la bande passante en conséquence. Cette approche proactive élimine les retards associés à la gestion réactive traditionnelle du réseau. Les politiques de qualité de service adaptatives améliorent encore les performances en donnant la priorité aux transferts de données urgents par rapport aux transferts moins critiques.
La surveillance pilotée par l'IA joue également un rôle crucial dans la détection des anomalies. En détectant des modèles de trafic inhabituels ou des signes précoces de congestion, le système peut alerter les gestionnaires de réseau avant que des problèmes mineurs ne se transforment en perturbations majeures.
Pour les organisations ayant des opérations d'IA à l'échelle mondiale, l'optimisation intelligente du routage alimentée par la ML garantit la sélection des meilleurs chemins de réseau. Ces algorithmes prennent en compte les conditions actuelles, les exigences de latence et la bande passante disponible dans les différentes régions, garantissant ainsi des performances de premier plan, quel que soit l'endroit où les charges de travail sont traitées ou les données stockées.
Le choix de la bonne infrastructure est crucial pour garantir que vos applications d'IA puissent se développer de manière transparente plutôt que de se heurter à des goulets d'étranglement en matière de performances. Les charges de travail d'IA nécessitent des systèmes capables de gérer des transferts de données massifs, de maintenir une faible latence et d'évoluer en fonction des besoins sans se heurter aux limites de la bande passante. Examinons quelques options d'infrastructure clés conçues pour relever ces défis.
La bande passante sans compteur supprime les limites des transferts de données, ce qui change la donne pour les charges de travail d'IA. Les connexions traditionnelles avec compteur peuvent rapidement faire grimper les coûts lorsque la formation à l'IA implique le déplacement de téraoctets de données entre les systèmes de stockage, les nœuds de calcul et les ensembles de données externes. Avec des serveurs dédiés sans compteur, vous pouvez rationaliser vos flux de travail d'IA sans vous soucier des frais de bande passante surprenants.
Cette configuration est particulièrement utile pour l'entraînement distribué. Lorsque plusieurs nœuds GPU échangent en permanence des mises à jour de gradient et des paramètres de modèle, la bande passante sans compteur garantit que ces transferts de données à haute fréquence et à gros volume se déroulent en douceur, sans étranglement. Cela est essentiel pour maintenir la vitesse et l'efficacité exigées par l'apprentissage de l'IA.
Les configurations de serveur personnalisables vont encore plus loin en vous permettant d'aligner votre infrastructure sur les besoins spécifiques de votre charge de travail. Qu'il s'agisse de stockage supplémentaire pour les ensembles de données de prétraitement, de configurations à haute mémoire pour les analyses en mémoire ou de réseaux spécialisés pour les clusters de formation à plusieurs nœuds, les serveurs dédiés peuvent être adaptés pour que le travail soit fait efficacement.
L'infrastructure n'est pas seulement une question de serveurs, mais aussi d'emplacement de ces serveurs. L'emplacement stratégique d'un centre de données peut améliorer considérablement les performances de l'IA, en particulier pour les tâches sensibles à la latence. Les services de colocation offrent un accès à des installations neutres du point de vue de l'opérateur, avec de multiples connexions réseau à haute capacité, minimisant ainsi les sauts entre vos systèmes d'IA et les utilisateurs finaux ou les sources de données.
Cette proximité devient critique pour le traitement en temps réel, comme le streaming de données provenant d'appareils IoT, de transactions financières ou d'interactions d'utilisateurs en direct. Un centre de colocation situé à proximité des principaux points d'échange Internet peut réduire la latence par rapport à des régions de cloud plus éloignées, ce qui se traduit par de meilleures performances et des expériences plus fluides pour les utilisateurs.
Les centres de colocation sont également équipés pour gérer des clusters de GPU à haute densité et des systèmes d'entraînement à l'IA gourmands en énergie. Avec des densités de puissance atteignant jusqu'à 22 kW par rack, ces installations peuvent prendre en charge les exigences matérielles de l'IA tout en maintenant des conditions environnementales optimales.
Une solide épine dorsale de réseau est un autre élément essentiel d'une infrastructure d'IA évolutive. Les services de transit IP haut de gamme fournissent la connectivité fiable dont les applications d'IA ont besoin, soutenue par des accords de niveau de service qui prennent en compte des paramètres critiques tels que la latence, la perte de paquets et le temps de disponibilité. Ces garanties assurent que votre réseau est prêt à répondre aux demandes de production.
Les options de transit multi-gigabits, telles que les connexions à 10 Gbps, 100 Gbps ou même 400 Gbps, sont idéales pour les charges de travail d'IA qui nécessitent l'ingestion d'ensembles de données massifs ou la prise en charge de systèmes d'inférence distribués qui traitent des millions de requêtes dans différentes régions.
L'intégration d'un réseau mondial de diffusion de contenu (CDN) ajoute une autre couche d'efficacité en mettant en cache les données fréquemment consultées, plus près des utilisateurs finaux. Cela permet de réduire la demande en infrastructure centrale et d'améliorer les temps de réponse, offrant ainsi une expérience plus rapide et plus fluide aux utilisateurs du monde entier.
En combinant le transit IP et les services CDN, les entreprises peuvent construire une base solide pour les déploiements d'IA hybride. Cette approche vous permet d'exécuter des charges de travail de formation dans des environnements rentables tout en maintenant les systèmes d'inférence à proximité des utilisateurs pour des performances optimales.
FDC Servers propose toutes ces solutions évolutives - serveurs dédiés sans compteur, serveurs GPU, services de colocation, transit IP et options CDN - pour répondre aux demandes de bande passante intensive des applications d'IA.
La mise à l'échelle de la bande passante nécessite une approche réfléchie et structurée. En 2024, près de la moitié (47 %) des entreprises nord-américaines ont déclaré que l'IA générative avait considérablement influencé leurs stratégies de connectivité.
Avant de procéder à une mise à l'échelle, il est crucial de comprendre comment votre bande passante actuelle est utilisée. Commencez par surveiller le trafic inter-serveurs (est-ouest) et le trafic externe (nord-sud). Ces informations peuvent vous aider à détecter les charges de travail d'IA en rafale, qui entraînent souvent des pics soudains dans les transferts de données qui mettent les réseaux à rude épreuve.
Les différentes charges de travail d'IA - comme la formation à l'apprentissage automatique, les modèles d'apprentissage profond, l'inférence en temps réel ou le prétraitement des données - ont des exigences uniques en matière de bande passante. Par exemple, les tâches de formation impliquent des transferts de données importants et des points de contrôle fréquents, tandis que les charges de travail d'inférence nécessitent des connexions régulières et à faible volume.
L'utilisation de la bande passante augmente plus rapidement que jamais. Alors que la croissance annuelle se situait historiquement entre 20 et 30 %, l'essor de l'IA a rapproché les attentes de 40 % par an en raison de l'augmentation du mouvement des données. Une étude réalisée en 2023 par IBM a également révélé que l'entreprise moyenne génère environ 2,5 exaoctets de données par an. Le calcul des données générées et traitées par vos applications d'IA est essentiel pour prédire les besoins futurs en bande passante.
La mise à l'échelle de la bande passante de manière efficace est un processus progressif. Commencez par vous attaquer aux goulets d'étranglement les plus urgents, tels que les connexions entre les clusters de GPU et les systèmes de stockage où circulent les données d'entraînement.
Les mises à niveau modulaires constituent un moyen intelligent de tester les améliorations sans avoir à réviser l'ensemble du réseau. Par exemple, la mise à niveau des commutateurs réseau qui gèrent le trafic d'IA le plus important peut avoir un impact notable. Les commutateurs modernes prenant en charge des connexions de 25 Gbps, 40 Gbps ou même 100 Gbps peuvent améliorer de manière significative le flux de données entre les nœuds de calcul.
Une autre option consiste à introduire des liaisons optiques à haut débit par étapes, en se concentrant d'abord sur les connexions qui prennent en charge vos modèles d'IA les plus gourmands en bande passante. Les modèles complexes d'apprentissage profond, en particulier, nécessitent une bande passante plus élevée pour l'entraînement et l'inférence, ce qui en fait une priorité.
Il est intéressant de noter que 69 % des responsables informatiques seniors estiment que leur infrastructure réseau actuelle ne peut pas prendre pleinement en charge l'IA générative. Cela souligne l'importance des plans de mise à niveau progressive adaptés à des initiatives d'IA spécifiques. Qu'il s'agisse d'augmenter la capacité d'apprentissage automatique ou d'activer des applications d'inférence en temps réel, la conception d'un réseau évolutif garantit que vous pouvez gérer la croissance sans partir de zéro.
Une fois les mises à niveau matérielles nécessaires en place, il est temps d'affiner les protocoles réseau pour des performances maximales.
L'optimisation de la configuration de votre réseau peut générer des gains de performance significatifs, même sans mises à niveau matérielles immédiates. Les charges de travail d'IA, en particulier, bénéficient d'ajustements de protocole qui réduisent la latence et améliorent le débit.
La hiérarchisation du trafic est essentielle lorsque plusieurs applications d'IA se disputent la bande passante. Les politiques de qualité de service (QoS) peuvent garantir que les demandes d'inférence sensibles au facteur temps sont prioritaires, tandis que les charges de travail de formation utilisent la bande passante disponible pendant les périodes moins chargées, ce qui permet de maintenir des opérations fluides.
Les chemins d'acheminement jouent également un rôle majeur. La réduction du nombre de sauts et la colocalisation de l'informatique avec le stockage des données peuvent rationaliser le mouvement des données. Par exemple, si vos données de formation résident dans des systèmes de stockage spécifiques, assurez-vous que vos ressources informatiques disposent de connexions directes et à haut débit vers ces systèmes.
L'équilibrage de la charge sur plusieurs chemins de réseau est une autre stratégie efficace. Étant donné que la formation à l'IA implique souvent un traitement parallèle sur des GPU ou des serveurs, la répartition du trafic permet d'éviter qu'une seule connexion ne devienne un point d'étranglement.
Vous pouvez également affiner les paramètres tels que la taille des fenêtres TCP, la mise en mémoire tampon et les configurations d'interface afin de gérer plus efficacement les transferts en rafale. En outre, les outils d'optimisation du réseau alimentés par l'IA peuvent ajuster dynamiquement le routage et l'allocation des ressources en fonction des modèles de charge de travail en temps réel.
Ces améliorations de protocole complètent les mises à niveau matérielles, créant ainsi une base pour des performances évolutives.
FDC Servers offre des solutions d'infrastructure qui s'alignent sur ces stratégies, en fournissant des options de transit IP flexibles allant de 10Gbps à 400Gbps. Leur réseau mondial garantit des chemins d'acheminement optimisés, quel que soit l'endroit où se trouvent vos charges de travail d'IA ou vos sources de données.
La mise à l'échelle de la bande passante pour l'IA consiste à trouver le juste milieu entre les performances, les coûts et la préparation de la croissance future. Les choix que vous faites aujourd'hui auront un impact direct sur les performances de vos systèmes d'IA demain.
En matière de solutions de connectivité, chaque option présente ses propres avantages et inconvénients. Le choix de la bonne solution dépend de votre charge de travail d'IA, de votre budget et de vos objectifs à long terme.
Chacune de ces options permet de répondre aux besoins croissants de l'IA en matière de données. Par exemple, la connectivité optique offre des performances inégalées pour les tâches gourmandes en bande passante telles que l'entraînement de plusieurs modèles d'IA ou le traitement d'ensembles de données massifs. Bien que les coûts initiaux soient élevés, le coût par gigaoctet diminue au fur et à mesure que l'utilisation augmente, ce qui en fait un choix judicieux pour les organisations ayant des besoins élevés en matière de débit de données.
D'autre part, la bande passante sans compteur est idéale pour les charges de travail dont les modèles de transfert de données sont imprévisibles, comme la formation à l'apprentissage automatique. Cette option garantit des performances constantes lors des pics d'utilisation, sans avoir à se soucier des frais de dépassement.
Pour ceux qui recherchent un équilibre entre coût et performance, les services de colocation offrent une solution intermédiaire. En utilisant des centres de données gérés par des professionnels, vous avez accès à une connectivité à haut débit et à une infrastructure fiable, sans les dépenses liées à la construction de vos propres installations.
Une fois que vous avez choisi votre solution de connectivité, la gestion des coûts et de la consommation d'énergie devient la priorité suivante. Les charges de travail d'IA sont gourmandes en ressources, il est donc essentiel d'adopter une stratégie intelligente.
Commencez par une mise à l'échelle progressive. Commencez par la capacité dont vous avez besoin maintenant et étendez-la au fur et à mesure que vos besoins augmentent. Vous éviterez ainsi de payer trop cher pour des ressources inutilisées. En outre, l'investissement dans des équipements de réseau modernes et économes en énergie permet de réduire considérablement les coûts d'électricité par rapport à du matériel plus ancien.
L'emplacement de l'infrastructure a également son importance. En rapprochant les ressources informatiques de vos sources de données, vous réduisez à la fois les temps de latence et les coûts de transfert de données sur de longues distances. Par exemple, si vos données de formation sont concentrées dans des régions spécifiques, la colocalisation de l'infrastructure à proximité minimise l'utilisation coûteuse de la bande passante.
La flexibilité est un autre facteur clé. Les projets d'IA connaissent souvent des fluctuations dans les besoins en bande passante en raison de la variation des charges de travail, des cycles de formation des modèles et des phases de déploiement. Les contrats flexibles vous permettent d'ajuster la capacité en fonction des besoins, en évitant les pénalités ou d'être enfermé dans des accords rigides. Des fournisseurs comme FDC Servers proposent des options de transit IP évolutives allant de 10 Gbps à 400 Gbps, ce qui permet aux entreprises de s'adapter à l'évolution de la demande sans s'engager dans des plans fixes à long terme.
Pour l'avenir, il est tout aussi essentiel de planifier les demandes futures en matière d'IA que de répondre aux besoins d'aujourd'hui. La technologie de l'IA progresse rapidement et votre infrastructure doit évoluer pour suivre le mouvement.
Les besoins en bande passante devraient augmenter considérablement à mesure que les modèles d'IA deviennent plus complexes. Par exemple, les grands modèles de langage sont passés de milliards à des billions de paramètres en quelques années seulement. Cette tendance suggère que les futurs systèmes d'IA exigeront un débit de données encore plus important.
Les nouvelles applications multimodales d'IA, qui traitent simultanément du texte, des images, de la vidéo et de l'audio, augmenteront encore les besoins en bande passante. Ces systèmes nécessitent un traitement des données en temps réel dans différents formats, ce qui représente un défi pour la planification traditionnelle des réseaux.
L'IA périphérique est un autre facteur à prendre en compte. En rapprochant certains traitements des sources de données, les déploiements en périphérie créent de nouvelles demandes de bande passante pour des tâches telles que la synchronisation des modèles, les mises à jour et l'apprentissage fédéré. Votre infrastructure doit prendre en charge la formation centralisée et l'inférence distribuée de manière transparente.
Pour vous préparer, concentrez-vous sur des conceptions de réseau évolutives. Les architectures modulaires facilitent l'augmentation de la capacité en ajoutant des connexions ou en mettant à niveau des segments spécifiques sans perturber les opérations. L'alignement des mises à niveau de la bande passante sur les cycles de rafraîchissement technologique garantit la compatibilité entre votre réseau et vos systèmes de calcul, ce qui maximise le retour sur investissement.
Les outils de surveillance et d'analyse de la bande passante peuvent également fournir des informations précieuses sur les tendances d'utilisation, vous aidant ainsi à anticiper les besoins futurs et à identifier les domaines d'optimisation. Cette approche proactive permet non seulement de maîtriser les coûts, mais aussi de s'assurer que votre infrastructure est prête pour la prochaine vague d'avancées en matière d'IA.
La mise à l'échelle de la bande passante pour l'IA nécessite une infrastructure bien pensée qui répond aux exigences uniques des charges de travail de l'IA. Contrairement aux applications traditionnelles, l'IA repose sur un débit de données élevé et une conception intelligente du réseau, d'où la nécessité d'adopter une approche délibérée et fondée sur les données.
Commencez par évaluer vos schémas d'utilisation actuels pour identifier les goulets d'étranglement avant de procéder à des mises à niveau. Se lancer dans des mises à niveau coûteuses sans comprendre vos besoins spécifiques peut entraîner un gaspillage de ressources. Au lieu de cela, alignez les améliorations de votre réseau sur les exigences de vos charges de travail d'IA, qu'il s'agisse de l'apprentissage de modèles à grande vitesse, de l'inférence en temps réel ou du déplacement d'ensembles de données volumineux.
Choisissez des options d'infrastructure et de connectivité qui s'alignent sur les exigences de votre charge de travail. Les services de colocation, par exemple, offrent un accès à une infrastructure de premier plan sans la responsabilité de gérer vos propres centres de données, ce qui permet de trouver un équilibre entre le coût et la performance.
La mise à niveau progressive est un moyen intelligent de gérer les coûts tout en veillant à ce que votre système évolue en fonction de vos besoins. Cette approche progressive évite le gaspillage des ressources et garantit l'efficacité de votre réseau à mesure que la demande augmente.
L'implantation stratégique des centres de données peut également jouer un rôle important dans la réduction des temps de latence et des coûts de transfert. En colocalisant les ressources de calcul et les sources de données, vous pouvez répondre aux besoins croissants en matière d'edge computing et de traitement en temps réel dans les applications d'IA.
La flexibilité est essentielle lors de la planification de l'infrastructure. La technologie de l'IA évolue rapidement, et ce qui fonctionne aujourd'hui ne fonctionnera peut-être plus demain. Optez pour des solutions qui vous permettent d'augmenter ou de réduire vos capacités en fonction de vos besoins, en évitant les engagements à long terme qui pourraient vous laisser avec des systèmes obsolètes. Des fournisseurs comme FDC Servers proposent des options évolutives conçues pour répondre aux besoins changeants de l'IA en matière de bande passante.
Enfin, concentrez-vous sur les améliorations continues pour vous assurer que votre infrastructure d'IA reste prête pour l'avenir.
La mise en réseau définie par logiciel (SDN) améliore le fonctionnement des charges de travail d'IA en offrant un contrôle centralisé et une automatisation. Cette configuration permet une gestion plus intelligente du trafic et aide les réseaux à fonctionner plus efficacement. En ajustant le flux de données à la volée, le SDN minimise les retards et évite les goulets d'étranglement - deux éléments cruciaux pour gérer les quantités massives de données que requièrent les applications d'IA.
En outre, les systèmes SDN qui intègrent l'IA peuvent répondre instantanément à l'évolution des besoins du réseau. Cela signifie que les ressources sont allouées plus efficacement, ce qui garantit des performances constantes. Il s'agit d'une solution parfaitement adaptée à la nature exigeante des processus d'apprentissage automatique et d'IA.
Pour choisir entre une bande passante sans compteur et une bande passante avec compteur pour les applications d'IA, il est essentiel de tenir compte à la fois de vos besoins en matière de transfert de données et de votre budget.
Labande passante sans compteur fonctionne mieux pour les tâches d'IA qui impliquent une utilisation intensive des données, comme le traitement d'ensembles de données massifs ou la gestion de flux de données continus. Avec les forfaits sans compteur, vous pouvez transférer un nombre illimité de données sans vous soucier des frais supplémentaires, ce qui en fait une option flexible pour les charges de travail qui sont soit imprévisibles, soit très exigeantes.
En revanche, la bande passante mesurée est un choix plus rentable pour les projets dont les besoins en données sont réguliers et moindres. Les frais étant basés sur l'utilisation réelle, elle est idéale pour les charges de travail dont les volumes de transfert de données sont prévisibles et constants.
Pour les applications d'intelligence artificielle qui nécessitent des performances élevées et gèrent des charges de données importantes et fluctuantes, la bande passante sans compteur s'impose souvent comme la meilleure option, grâce à sa capacité à gérer des opérations intensives de manière transparente.
Apprenez à dimensionner efficacement la bande passante pour les applications d'intelligence artificielle, en répondant aux demandes uniques de transfert de données et en optimisant les performances du réseau.
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