14 min di lettura - 30 settembre 2025
Imparate a scalare la larghezza di banda in modo efficace per le applicazioni di intelligenza artificiale, rispondendo alle esigenze di trasferimento dati uniche e ottimizzando le prestazioni della rete.
Le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono solide prestazioni di rete a causa dell'elevata richiesta di trasferimento di dati. A differenza delle applicazioni web standard, i carichi di lavoro AI gestiscono terabyte di dati, rendendo la larghezza di banda scalabile fondamentale per attività come l'addestramento di modelli di apprendimento automatico, l'analisi video in tempo reale e le simulazioni complesse. Senza una larghezza di banda adeguata, i tempi di formazione aumentano, i processi in tempo reale falliscono e le risorse vengono sprecate.
Per soddisfare queste esigenze, puntate su:
Iniziate valutando il vostro attuale utilizzo della larghezza di banda, aggiornando in modo incrementale e ottimizzando i protocolli. In questo modo si garantisce che l'infrastruttura sia in grado di gestire le crescenti richieste di IA, bilanciando al contempo costi e prestazioni. Fornitori come FDC Servers offrono soluzioni scalabili su misura per i carichi di lavoro AI.
La comprensione delle esigenze di larghezza di banda delle applicazioni di IA è essenziale per costruire infrastrutture in grado di gestire i loro modelli di flusso di dati unici. Queste esigenze differiscono notevolmente da quelle dei sistemi aziendali tradizionali e richiedono approcci architetturali specifici. Analizziamo le esigenze specifiche di throughput dei dati che caratterizzano i carichi di lavoro dell'IA.
L'addestramento dell'intelligenza artificiale spinge i limiti del movimento dei dati. Comporta una rapida sincronizzazione tra le GPU, la gestione di flussi ad alta risoluzione per l'inferenza in tempo reale e il trasferimento di enormi batch di dati grezzi durante la preelaborazione. Anche piccoli ritardi in una di queste fasi possono portare a una latenza notevole, che può compromettere le prestazioni.
I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale differiscono dalle reti aziendali tradizionali per quanto riguarda il flusso di traffico. Mentre i sistemi aziendali spesso danno priorità al traffico tra i sistemi interni e le reti esterne (traffico nord-sud), i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale generano un intenso traffico interno, o est-ovest. Nelle configurazioni di formazione distribuita, la maggior parte delle comunicazioni avviene tra i nodi di calcolo, sia per la sincronizzazione dei parametri che per la condivisione dei risultati intermedi. Questo costante scambio di dati interni può mettere a dura prova i progetti di rete incentrati sulla connettività esterna. Per scalare efficacemente la larghezza di banda, le architetture devono essere ottimizzate per gestire questi modelli di traffico est-ovest sostenuti e ad alto volume.
I sistemi di intelligenza artificiale devono affrontare problemi di rete specifici. Richiedono comunicazioni ad alta velocità e a bassa latenza tra i nodi, ma con l'aumento del numero di nodi di calcolo il traffico interno cresce in modo esponenziale. I protocolli standard di controllo della congestione spesso si trovano in difficoltà in queste condizioni, aggiungendo inutili spese generali. Inoltre, i cambiamenti improvvisi nell'intensità del carico di lavoro possono portare alla congestione della rete, rendendo l'allocazione delle risorse particolarmente complicata negli ambienti multi-tenant. Affrontare queste sfide è fondamentale per garantire operazioni di IA fluide ed efficienti.
Queste strategie affrontano direttamente le esigenze delle reti di IA, assicurando che l'infrastruttura possa scalare in modo efficiente.
Per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, la connettività ottica ad alta velocità è un fattore di svolta. Fornisce la bassa latenza e la velocità di trasmissione costante necessarie per gestire trasferimenti di dati massicci. Con le moderne attività di IA che richiedono la movimentazione di enormi insiemi di dati, le soluzioni in fibra ottica, capaci di velocità di centinaia di gigabit al secondo, diventano indispensabili. Esse forniscono le prestazioni sostenute necessarie per gli ambienti di formazione AI su larga scala.
Uno dei vantaggi principali dei collegamenti in fibra ottica è la capacità di mantenere prestazioni elevate su lunghe distanze. Ciò è particolarmente importante per le configurazioni di formazione distribuite, in cui le GPU di diversi nodi devono scambiarsi gli aggiornamenti del gradiente e i parametri del modello senza soluzione di continuità. Questa connettività garantisce operazioni fluide, anche quando più carichi di lavoro AI sono in esecuzione simultaneamente.
Mentre la connettività ottica costituisce la spina dorsale dell'infrastruttura hardware, la rete definita dal software (SDN) introduce la flessibilità necessaria per gestire il traffico dell'intelligenza artificiale. L'SDN consente di regolare in tempo reale la larghezza di banda e di indirizzare dinamicamente il traffico per soddisfare le diverse esigenze di formazione e inferenza dell'intelligenza artificiale. Questa riallocazione automatica delle risorse aiuta a prevenire la congestione della rete.
L'SDN eccelle anche nel bilanciamento del carico e nella suddivisione della rete. Il bilanciamento del carico previene gli hotspot distribuendo il traffico in modo uniforme, mentre la suddivisione della rete crea segmenti isolati con larghezza di banda dedicata a compiti specifici. Ad esempio, l'intenso lavoro di formazione di un team non interferirà con i processi di inferenza in tempo reale di un altro team. Questa segmentazione garantisce un'operatività regolare su più progetti.
Queste funzionalità aprono la strada a una gestione della rete ancora più intelligente, in cui l'intelligenza artificiale stessa prende le redini per ottimizzare ulteriormente le prestazioni.
Partendo dalle fondamenta della connettività ottica e dell'SDN, l'ottimizzazione guidata dall'intelligenza artificiale utilizza l'analisi in tempo reale per prevedere e risolvere i potenziali colli di bottiglia della rete. Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) analizzano i modelli di traffico, anticipano le richieste di larghezza di banda e regolano le politiche di qualità del servizio (QoS) per dare priorità alle attività critiche e sensibili alla latenza, come gli aggiornamenti del gradiente durante l'allenamento.
Ad esempio, il ML può identificare i picchi di traffico ricorrenti durante specifiche fasi di formazione e pre-allocare la larghezza di banda di conseguenza. Questo approccio proattivo elimina i ritardi associati alla tradizionale gestione reattiva della rete. Le politiche QoS adattive migliorano ulteriormente le prestazioni dando priorità ai trasferimenti di dati urgenti rispetto a quelli meno critici.
Il monitoraggio guidato dall'intelligenza artificiale svolge anche un ruolo cruciale nell'individuazione delle anomalie. Rilevando modelli di traffico insoliti o segni precoci di congestione, il sistema può avvisare i gestori della rete prima che i problemi minori si trasformino in gravi interruzioni.
Per le organizzazioni con operazioni di AI a livello globale, l'ottimizzazione intelligente del routing, basata sul ML, garantisce la selezione dei migliori percorsi di rete. Questi algoritmi tengono conto delle condizioni attuali, dei requisiti di latenza e della larghezza di banda disponibile nelle varie regioni, garantendo prestazioni di alto livello indipendentemente dal luogo in cui vengono elaborati i carichi di lavoro o archiviati i dati.
La scelta dell'infrastruttura giusta è fondamentale per garantire che le applicazioni di intelligenza artificiale possano crescere senza problemi, anziché incontrare colli di bottiglia nelle prestazioni. I carichi di lavoro dell'IA richiedono sistemi in grado di gestire trasferimenti massicci di dati, mantenere una bassa latenza e scalare in base alle necessità senza incorrere in limiti di larghezza di banda. Esploriamo alcune opzioni infrastrutturali chiave progettate per affrontare queste sfide.
La larghezza di banda non misurata elimina i limiti ai trasferimenti di dati, il che rappresenta una svolta per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale. Le connessioni tradizionali con misurazione possono far lievitare rapidamente i costi quando l'addestramento dell'intelligenza artificiale comporta lo spostamento di terabyte di dati tra i sistemi di storage, i nodi di elaborazione e i dataset esterni. Con i server dedicati non misurati, è possibile ottimizzare i flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale senza preoccuparsi di costi di banda a sorpresa.
Questa configurazione è particolarmente utile per la formazione distribuita. Quando più nodi GPU si scambiano costantemente aggiornamenti del gradiente e parametri del modello, la larghezza di banda non misurata garantisce che questi trasferimenti di dati ad alta frequenza e ad alto volume avvengano senza intoppi, senza strozzature. Questo è fondamentale per mantenere la velocità e l'efficienza richieste dalla formazione AI.
Le configurazioni di server personalizzabili fanno un ulteriore passo avanti, consentendo di allineare l'infrastruttura alle esigenze specifiche del carico di lavoro. Che si tratti di storage aggiuntivo per la pre-elaborazione dei set di dati, di configurazioni ad alta memoria per l'analisi in-memory o di networking specializzato per cluster di formazione multi-nodo, i server dedicati possono essere personalizzati per svolgere il lavoro in modo efficiente.
L'infrastruttura non riguarda solo i server, ma anche la loro collocazione. Un posizionamento strategico dei data center può migliorare significativamente le prestazioni dell'IA, soprattutto per le attività sensibili alla latenza. I servizi di colocation offrono l'accesso a strutture neutrali con connessioni di rete multiple ad alta capacità, riducendo al minimo i passaggi tra i sistemi di IA e gli utenti finali o le fonti di dati.
Questa vicinanza diventa fondamentale per l'elaborazione in tempo reale, come lo streaming di dati da dispositivi IoT, le transazioni finanziarie o le interazioni in diretta con gli utenti. Una struttura di colocazione vicina ai principali punti di scambio Internet può ridurre la latenza rispetto alle regioni cloud situate più lontano, con conseguenti migliori prestazioni ed esperienze utente più fluide.
I centri di colocation sono anche in grado di gestire cluster di GPU ad alta densità e sistemi di formazione AI ad alta intensità energetica. Con densità di potenza che raggiungono i 22kW per rack, queste strutture sono in grado di supportare gli esigenti requisiti hardware dell'IA mantenendo condizioni ambientali ottimali.
Una solida dorsale di rete è un altro componente essenziale per un'infrastruttura AI scalabile. I servizi di transito IP premium forniscono la connettività affidabile di cui hanno bisogno le applicazioni di IA, supportata da accordi sul livello di servizio che affrontano metriche critiche come la latenza, la perdita di pacchetti e il tempo di attività. Queste garanzie assicurano che la rete sia pronta per soddisfare le esigenze di produzione.
Le opzioni per il transito multi-gigabit, come le connessioni a 10Gbps, 100Gbps o addirittura 400Gbps, sono ideali per i carichi di lavoro dell'IA che richiedono l'ingestione di enormi set di dati o il supporto di sistemi di inferenza distribuiti che gestiscono milioni di richieste in varie regioni.
L'integrazione della rete CDN (Content Delivery Network) globale aggiunge un ulteriore livello di efficienza grazie alla memorizzazione nella cache dei dati di accesso frequente più vicini agli utenti finali. In questo modo si riduce la richiesta di infrastrutture centrali e si migliorano i tempi di risposta, offrendo un'esperienza più veloce e fluida agli utenti di tutto il mondo.
Combinando i servizi di transito IP e CDN, le aziende possono costruire una solida base per le implementazioni ibride di intelligenza artificiale. Questo approccio consente di eseguire i carichi di lavoro di addestramento in ambienti economicamente vantaggiosi, mantenendo i sistemi di inferenza vicino agli utenti per ottenere prestazioni ottimali.
FDC Servers fornisce tutte queste soluzioni scalabili, offrendo server dedicati non misurati, server GPU, servizi di colocation, transito IP e opzioni CDN, per soddisfare le esigenze di banda delle applicazioni AI.
La scalabilità della larghezza di banda richiede un approccio ponderato e strutturato. Nel 2024, quasi la metà (47%) delle imprese nordamericane ha dichiarato che l'IA generativa ha influenzato in modo significativo le loro strategie di connettività.
Prima di procedere al ridimensionamento, è fondamentale capire come viene utilizzata l'attuale larghezza di banda. Iniziate a monitorare il traffico tra i server (est-ovest) e il traffico esterno (nord-sud). Queste informazioni possono aiutarvi a individuare le esplosioni del carico di lavoro dell'intelligenza artificiale, che spesso portano a picchi improvvisi di trasferimenti di dati che mettono a dura prova le reti.
I diversi carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, come l'addestramento dell'apprendimento automatico, i modelli di deep learning, l'inferenza in tempo reale o la preelaborazione dei dati, hanno esigenze di larghezza di banda specifiche. Ad esempio, le attività di formazione comportano trasferimenti di dati di grandi dimensioni e frequenti checkpoint, mentre i carichi di lavoro di inferenza richiedono connessioni costanti e a basso volume.
L'utilizzo della larghezza di banda sta crescendo più rapidamente che mai. Mentre storicamente la crescita annuale è stata in media del 20-30%, l'ascesa dell'intelligenza artificiale ha spinto le aspettative verso il 40% all'anno a causa dell'aumento del movimento dei dati. Un'indagine di IBM del 2023 ha inoltre rivelato che un'azienda media genera circa 2,5 exabyte di dati all'anno. Calcolare i dati generati ed elaborati dalle applicazioni AI è fondamentale per prevedere le future esigenze di larghezza di banda.
Scalare la larghezza di banda in modo efficace è un processo graduale. Iniziate affrontando i colli di bottiglia più urgenti, come le connessioni tra i cluster di GPU e i sistemi di storage in cui confluiscono i dati di training.
Gli aggiornamenti modulari sono un modo intelligente per testare i miglioramenti senza revisionare l'intera rete. Ad esempio, l'aggiornamento degli switch di rete che gestiscono il traffico AI più intenso può avere un impatto notevole. Gli switch moderni con supporto per connessioni a 25Gbps, 40Gbps o addirittura 100Gbps possono migliorare significativamente il flusso di dati tra i nodi di calcolo.
Un'altra opzione è l'introduzione di collegamenti ottici ad alta velocità in più fasi, concentrandosi prima sulle connessioni che supportano i modelli di intelligenza artificiale a maggiore intensità di banda. I modelli complessi di deep learning, in particolare, richiedono una maggiore larghezza di banda sia per l'addestramento che per l'inferenza, il che li rende una priorità.
È interessante notare che il 69% dei dirigenti IT ritiene che l'attuale infrastruttura di rete non sia in grado di supportare pienamente l'IA generativa. Ciò evidenzia l'importanza di piani di aggiornamento graduali e personalizzati per le specifiche iniziative di IA. Che si tratti di espandere la capacità di formazione dell'apprendimento automatico o di abilitare applicazioni di inferenza in tempo reale, la progettazione di una rete scalabile garantisce la possibilità di gestire la crescita senza partire da zero.
Una volta effettuati gli aggiornamenti hardware necessari, è il momento di mettere a punto i protocolli di rete per ottenere le massime prestazioni.
L'ottimizzazione della configurazione di rete può garantire un aumento significativo delle prestazioni, anche senza aggiornamenti hardware immediati. I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, in particolare, traggono vantaggio dalle regolazioni dei protocolli che riducono la latenza e migliorano il throughput.
La prioritizzazione del traffico è fondamentale quando più applicazioni di intelligenza artificiale competono per la larghezza di banda. Le politiche di qualità del servizio (QoS) possono garantire che le richieste di inferenza sensibili al tempo abbiano la priorità, mentre i carichi di lavoro di addestramento utilizzano la larghezza di banda disponibile nei momenti meno trafficati, mantenendo un funzionamento regolare.
Anche i percorsi di instradamento svolgono un ruolo importante. Riducendo il numero di salti e colocando l'elaborazione con l'archiviazione dei dati si può semplificare il movimento dei dati. Ad esempio, se i dati di formazione risiedono in sistemi di archiviazione specifici, assicuratevi che le risorse di calcolo abbiano connessioni dirette ad alta velocità.
Il bilanciamento del carico su più percorsi di rete è un'altra strategia efficace. Poiché la formazione dell'intelligenza artificiale spesso comporta un'elaborazione in parallelo tra GPU o server, la distribuzione del traffico impedisce che una singola connessione diventi un punto di strozzatura.
È inoltre possibile regolare con precisione impostazioni come le dimensioni delle finestre TCP, il buffering e le configurazioni delle interfacce per gestire in modo più efficiente i trasferimenti a raffica. Inoltre, gli strumenti di ottimizzazione della rete basati sull'intelligenza artificiale possono regolare dinamicamente l'instradamento e l'allocazione delle risorse in base ai modelli di carico di lavoro in tempo reale.
Questi miglioramenti del protocollo integrano gli aggiornamenti dell'hardware, creando una base per prestazioni scalabili.
FDC Servers offre soluzioni infrastrutturali in linea con queste strategie, fornendo opzioni di transito IP flessibili che vanno da 10Gbps a 400Gbps. La loro rete globale garantisce percorsi di routing ottimizzati, indipendentemente dalla posizione dei carichi di lavoro AI o delle fonti di dati.
Scalare la larghezza di banda per l'IA significa trovare il punto di equilibrio tra prestazioni, costi e preparazione alla crescita futura. Le scelte fatte oggi avranno un impatto diretto sulle prestazioni dei sistemi di IA di domani.
Quando si parla di soluzioni di connettività, ogni opzione ha i suoi punti di forza e i suoi compromessi. La scelta di quella giusta dipende dal carico di lavoro dell'IA, dal budget e dagli obiettivi a lungo termine.
Ognuna di queste opzioni offre un percorso per soddisfare la crescente domanda di dati dell'IA. Ad esempio, la connettività ottica offre prestazioni ineguagliabili per le attività che richiedono molta larghezza di banda, come l'addestramento di più modelli di IA o l'elaborazione di enormi set di dati. Sebbene i costi iniziali siano elevati, il costo per gigabyte diminuisce con l'aumentare dell'utilizzo, rendendola una scelta intelligente per le organizzazioni con elevate esigenze di velocità di trasmissione dei dati.
D'altra parte, la larghezza di banda non misurata è ideale per i carichi di lavoro con modelli di trasferimento dei dati imprevedibili, come la formazione dell'apprendimento automatico. Questa opzione garantisce prestazioni costanti durante i picchi di utilizzo, senza la preoccupazione di costi eccessivi.
Per chi cerca un equilibrio tra costi e prestazioni, i servizi di colocation offrono una via di mezzo. Utilizzando centri dati gestiti professionalmente, si ottiene l'accesso a una connettività ad alta velocità e a un'infrastruttura affidabile senza le spese di costruzione di strutture proprie.
Una volta scelta la soluzione di connettività, la gestione dei costi e del consumo energetico diventa la priorità successiva. I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale sono ad alta intensità di risorse, quindi una strategia intelligente è essenziale.
Iniziate a scalare in modo incrementale. Iniziate con la capacità di cui avete bisogno ora ed espandetela in base all'aumento delle vostre esigenze. In questo modo si evita di pagare troppo per risorse inutilizzate. Inoltre, investire in apparecchiature di rete moderne ed efficienti dal punto di vista energetico può ridurre significativamente i costi dell'elettricità rispetto all'hardware più vecchio.
Anche la posizione dell'infrastruttura è importante. La collocazione delle risorse di calcolo più vicine alle fonti di dati riduce la latenza e i costi di trasferimento dei dati a lunga distanza. Ad esempio, se i dati di formazione sono concentrati in regioni specifiche, la colocazione dell'infrastruttura nelle vicinanze riduce al minimo il costoso utilizzo della larghezza di banda.
La flessibilità è un altro fattore chiave. I progetti di intelligenza artificiale spesso subiscono fluttuazioni nelle esigenze di larghezza di banda a causa della variazione dei carichi di lavoro, dei cicli di formazione dei modelli e delle fasi di implementazione. I contratti flessibili consentono di adattare la capacità in base alle esigenze, evitando penali o di essere vincolati a contratti rigidi. Fornitori come FDC Servers offrono opzioni di transito IP scalabili che vanno da 10 Gbps a 400 Gbps, dando alle aziende la possibilità di adattarsi alle mutevoli esigenze senza impegnarsi in piani fissi a lungo termine.
Guardando al futuro, pianificare le richieste future di IA è fondamentale quanto soddisfare le esigenze di oggi. La tecnologia AI avanza rapidamente e la vostra infrastruttura deve evolversi per stare al passo.
Si prevede che i requisiti di larghezza di banda aumenteranno in modo significativo man mano che i modelli di IA diventeranno più complessi. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono passati da miliardi a trilioni di parametri in pochi anni. Questa tendenza suggerisce che i futuri sistemi di IA richiederanno un throughput di dati ancora maggiore.
Le emergenti applicazioni di IA multimodali, che elaborano contemporaneamente testo, immagini, video e audio, aumenteranno ulteriormente le esigenze di larghezza di banda. Questi sistemi richiedono l'elaborazione di dati in tempo reale in vari formati, ponendo delle sfide alla pianificazione di rete tradizionale.
Un altro fattore da considerare è l'Intelligenza Artificiale Edge. Spostando alcune elaborazioni più vicino alle fonti di dati, le implementazioni edge creano nuove richieste di larghezza di banda per attività come la sincronizzazione dei modelli, gli aggiornamenti e l'apprendimento federato. L'infrastruttura deve supportare senza problemi sia l'addestramento centralizzato che l'inferenza distribuita.
Per prepararsi, è necessario concentrarsi su progetti di rete scalabili. Le architetture modulari facilitano l'espansione della capacità aggiungendo connessioni o aggiornando segmenti specifici senza interrompere le operazioni. L'allineamento degli aggiornamenti della larghezza di banda con i cicli di aggiornamento della tecnologia garantisce la compatibilità tra la rete e i sistemi di calcolo, massimizzando il ritorno sull'investimento.
Gli strumenti di monitoraggio e analisi della larghezza di banda possono anche fornire preziose informazioni sulle tendenze di utilizzo, aiutandovi a prevedere le esigenze future e a identificare le aree da ottimizzare. Questo approccio proattivo non solo tiene sotto controllo i costi, ma garantisce anche che la vostra infrastruttura sia pronta per la prossima ondata di progressi dell'intelligenza artificiale.
La scalabilità della larghezza di banda per l'IA richiede un'infrastruttura ben congegnata che tenga il passo con le esigenze uniche dei carichi di lavoro dell'IA. A differenza delle applicazioni tradizionali, l'IA si basa su un'elevata velocità di trasmissione dei dati e su una progettazione intelligente della rete, rendendo essenziale un approccio deliberato e basato sui dati.
Iniziate valutando i vostri attuali modelli di utilizzo per identificare i colli di bottiglia prima di effettuare aggiornamenti. L'esecuzione di aggiornamenti costosi senza aver compreso le vostre esigenze specifiche può comportare uno spreco di risorse. Al contrario, allineate i miglioramenti della rete alle esigenze dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, che si tratti di formazione di modelli ad alta velocità, inferenza in tempo reale o spostamento di grandi insiemi di dati.
Scegliete opzioni di infrastruttura e connettività che si allineino ai requisiti del vostro carico di lavoro. I servizi di colocation, ad esempio, offrono l'accesso a un'infrastruttura di alto livello senza la responsabilità di gestire i propri data center, raggiungendo un equilibrio tra costi e prestazioni.
L'aggiornamento graduale è un modo intelligente per gestire i costi e garantire che il sistema cresca con le vostre esigenze. Questo approccio graduale evita lo spreco di risorse e garantisce l'efficienza della rete all'aumentare delle esigenze.
Anche il posizionamento strategico dei data center può svolgere un ruolo importante nella riduzione della latenza e dei costi di trasferimento. La colocazione delle risorse di calcolo e delle fonti di dati consente di soddisfare la crescente esigenza di edge computing e di elaborazione in tempo reale nelle applicazioni di intelligenza artificiale.
La flessibilità è fondamentale nella pianificazione dell'infrastruttura. La tecnologia AI cambia rapidamente e ciò che funziona oggi potrebbe non funzionare domani. Optate per soluzioni che vi permettano di aumentare o diminuire le prestazioni a seconda delle necessità, evitando impegni a lungo termine che potrebbero lasciarvi con sistemi obsoleti. Fornitori come FDC Servers offrono opzioni scalabili progettate per soddisfare le esigenze di larghezza di banda in evoluzione dell'IA.
Infine, concentratevi sui continui miglioramenti per garantire che la vostra infrastruttura AI sia pronta per il futuro.
Il software-defined networking (SDN) migliora il funzionamento dei carichi di lavoro AI offrendo controllo e automazione centralizzati. Questa configurazione consente una gestione più intelligente del traffico e aiuta le reti a funzionare in modo più efficiente. Regolando il flusso di dati al volo, l'SDN riduce al minimo i ritardi ed evita i colli di bottiglia, due fattori cruciali per la gestione delle enormi quantità di dati che le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono.
Inoltre, i sistemi SDN che incorporano l'intelligenza artificiale possono rispondere istantaneamente alle mutevoli esigenze della rete. Ciò significa che le risorse vengono allocate in modo più efficace, garantendo prestazioni costanti. Si tratta di una soluzione ideale per la natura esigente dei processi di machine learning e AI.
Nella scelta tra larghezza di banda non misurata e misurata per le applicazioni di IA, è essenziale considerare sia i requisiti di trasferimento dati che il budget a disposizione.
Lalarghezza di banda non misurata è più adatta per le attività di IA che comportano un uso intensivo dei dati, come l'elaborazione di enormi insiemi di dati o la gestione di flussi di dati continui. Con i piani non misurati è possibile trasferire dati illimitati senza preoccuparsi di costi aggiuntivi, il che li rende un'opzione flessibile per carichi di lavoro imprevedibili o molto impegnativi.
La larghezza di banda misurata, invece, è una scelta più conveniente per i progetti con un fabbisogno di dati costante e ridotto. Poiché le tariffe si basano sull'utilizzo effettivo, è ideale per i carichi di lavoro in cui i volumi di trasferimento dati sono prevedibili e costanti.
Per le applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono prestazioni elevate e gestiscono carichi di dati significativi e fluttuanti, la larghezza di banda non misurata si rivela spesso l'opzione migliore, grazie alla sua capacità di gestire operazioni intensive senza soluzione di continuità.
Imparate a scalare la larghezza di banda in modo efficace per le applicazioni di intelligenza artificiale, rispondendo alle esigenze di trasferimento dati uniche e ottimizzando le prestazioni della rete.
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