AIアプリケーションの帯域幅を拡張する方法

**AIアプリケーションはデータ転送の要求が高いため、堅牢なネットワークパフォーマンスが必要です。**標準的なWebアプリケーションとは異なり、AIワークロードはテラバイト単位のデータを扱うため、機械学習モデルのトレーニング、リアルタイムのビデオ分析、複雑なシミュレーションなどのタスクには、スケーラブルな帯域幅が不可欠です。適切な帯域幅がないと、トレーニング時間が長くなり、リアルタイム処理が失敗し、リソースが無駄になります。

このような要求を満たすには、次の点に注目します：

• 一貫性のある低遅延データ転送を実現する高速光接続。
• トラフィックを動的に管理し、輻輳を防ぐソフトウェア定義ネットワーキング（SDN）。
• リアルタイムの分析を使用してボトルネックを予測し、解決するAI主導の最適化。
• シームレスなパフォーマンスを確保するための、無制限サーバー、コロケーションサービス、スケーラブルなIPトランジットなどのインフラオプション。

現在の帯域幅の使用状況を評価し、段階的にアップグレードし、プロトコルを最適化することから始めましょう。これにより、コストとパフォーマンスのバランスを取りながら、インフラがAI需要の増加に対応できるようになります。FDC Serversのようなプロバイダーは、AIのワークロードに合わせたスケーラブルなソリューションを提供しています。

#OIF448：AI向けネットワーク帯域幅の拡張：228Gbpsから448Gbpsへ

AIワークロードに必要な帯域幅

AIアプリケーション特有のデータフローパターンを管理できるインフラを構築するには、AIアプリケーションの帯域幅ニーズを把握することが不可欠です。これらの要求は、従来のエンタープライズシステムとは大きく異なり、特殊なアーキテクチャアプローチが必要となります。AIワークロードを形成する特定のデータスループットのニーズを分解してみましょう。

高いデータスループット要件

AIトレーニングは、データ移動の限界を押し広げます。GPU間の迅速な同期、リアルタイム推論のための高解像度ストリームの処理、前処理中の膨大な生データ・バッチの転送などが含まれます。これらのステップのいずれかにわずかな遅れが生じただけでも、顕著なレイテンシーが発生し、パフォーマンスが低下する可能性があります。

東西トラフィックと南北トラフィック

AIのワークロードは、トラフィックの流れ方が従来の企業ネットワークとは異なります。企業システムでは内部システムと外部ネットワーク間のトラフィック（南北トラフィック）が優先されることが多いのに対し、AIワークロードでは内部、つまり東西のトラフィックが大量に発生します。分散型トレーニングのセットアップでは、パラメータの同期や中間結果の共有など、ほとんどの通信が計算ノード間で行われる。この絶え間ない内部データ交換は、外部接続に重点を置いたネットワーク設計を圧倒する可能性がある。帯域幅を効率的に拡張するには、このような持続的で大量の東西トラフィックパターンを処理できるようにアーキテクチャを最適化する必要があります。

AIシステムに共通するネットワーキングの課題

AIシステムは、ネットワーク特有のハードルに直面している。AIシステムには、ノード間で低レイテンシーかつ高速な通信が必要ですが、コンピュートノードの数が増えるにつれて、内部トラフィックは指数関数的に増大します。標準的な輻輳制御プロトコルは、このような状況下でしばしば苦戦し、不必要なオーバーヘッドを追加します。さらに、ワークロードの強度が急激に変化するとネットワークが輻輳し、マルチテナント環境ではリソースの割り当てが特に困難になります。これらの課題に対処することは、AIの円滑で効率的な運用を確保するために不可欠です。

帯域幅を効果的に拡張する方法

これらの戦略は、AIネットワークの需要に直接対応し、インフラを効率的に拡張できるようにします。

高速光接続の使用

AIワークロードにとって、高速光接続は画期的なものです。膨大なデータ転送を処理するために必要な低レイテンシーと一貫したスループットを提供します。膨大なデータセットの移動を必要とする最新のAIタスクでは、毎秒数百ギガビットの速度が可能な光ファイバーソリューションが不可欠となります。光ファイバーソリューションは、大規模なAIトレーニング環境に必要な持続的パフォーマンスを提供します。

光ファイバーリンクの際立った利点の1つは、長距離にわたって高いパフォーマンスを維持できることです。これは、異なるノードのGPUが勾配の更新やモデル・パラメータをシームレスに交換する必要がある分散トレーニングのセットアップにとって特に重要です。このような接続性は、複数のAIワークロードが同時に実行されている場合でも、スムーズなオペレーションを保証します。

ソフトウェア定義ネットワーキング（SDN）の利用

光接続がハードウェア・インフラのバックボーンを形成する一方で、ソフトウェア定義ネットワーキング（SDN）は、変動するAIトラフィックを処理するために必要な柔軟性を導入します。SDNは帯域幅のリアルタイム調整を可能にし、AIのトレーニングや推論のさまざまな需要に合わせて動的にトラフィックを制御することができる。このリソースの自動再配分はネットワークの混雑を防ぐのに役立つ。

SDN はロードバランシングとネットワークスライシングにも優れている。ロードバランシングはトラフィックを均等に分散することでホットスポットを防ぎ、ネットワークスライシングは特定のタスク専用の帯域幅を持つ分離されたセグメントを作成する。例えば、あるチームの集中的なトレーニング作業が、別のチームのリアルタイム推論プロセスに干渉することはありません。このセグメンテーションにより、複数のプロジェクトにまたがるスムーズなオペレーションが保証される。

これらの機能は、AI自身が手綱を握ってパフォーマンスをさらに最適化する、よりスマートなネットワーク管理への道を開きます。

AI主導のネットワーク最適化

光接続とSDNの基盤の上に構築されたAI主導の最適化は、リアルタイムのアナリティクスを使用して潜在的なネットワークのボトルネックを予測し、対処します。機械学習（ML）アルゴリズムは、トラフィックパターンを分析し、帯域幅の需要を予測し、サービス品質（QoS）ポリシーを調整して、トレーニング中の勾配更新のような重要で待ち時間の影響を受けやすいタスクを優先します。

たとえば、MLは特定のトレーニングフェーズで繰り返し発生するトラフィックの急増を特定し、それに応じて帯域幅を事前に割り当てることができます。このプロアクティブなアプローチにより、従来のリアクティブなネットワーク管理に伴う遅延が解消されます。アダプティブQoSポリシーは、緊急度の低いデータ転送よりも緊急度の高いデータ転送を優先させることで、パフォーマンスをさらに向上させる。

AIを活用したモニタリングは、異常の発見においても重要な役割を果たします。異常なトラフィック・パターンや輻輳の初期兆候を検出することで、些細な問題が大きな障害に拡大する前に、ネットワーク管理者に警告を発することができます。

グローバルなAIオペレーションを展開する組織では、MLを活用したインテリジェントなルーティング最適化により、最適なネットワーク経路が選択されます。これらのアルゴリズムは、現在の状況、遅延要件、地域間で利用可能な帯域幅を考慮し、ワークロードが処理される場所やデータが保存される場所に関係なく、最高レベルのパフォーマンスを保証します。

スケーラブルなAI帯域幅のためのインフラオプション

AIアプリケーションがパフォーマンスのボトルネックにぶつかることなく、シームレスに成長できるようにするには、適切なインフラストラクチャを選択することが重要です。AIワークロードには、大量のデータ転送を処理し、低レイテンシを維持し、帯域幅の制限に陥ることなく必要に応じて拡張できるシステムが必要です。このような課題に取り組むために設計された、主要なインフラストラクチャオプションをいくつかご紹介しましょう。

アンメタード専用サーバーとGPUサーバー

アンメタード帯域幅は、データ転送の制限をなくすもので、AIワークロードにとっては画期的なものです。従来の従量制接続では、AIトレーニングでストレージシステム、コンピュートノード、外部データセット間でテラバイト単位のデータ移動が発生すると、すぐにコストがかさみます。従量制のない専用サーバーを利用すれば、不意な帯域幅料金を心配することなく、AIワークフローを効率化できます。

この設定は、分散トレーニングに特に有効です。複数のGPUノードが常に勾配の更新やモデルのパラメータを交換している場合、アンメーターの帯域幅を使用することで、このような高頻度かつ大容量のデータ転送がスロットルなしでスムーズに行われます。これは、AIトレーニングが要求するスピードと効率を維持するために不可欠です。

カスタマイズ可能なサーバー構成は、さらに一歩進んで、特定のワークロードのニーズに合わせてインフラを調整することができます。データセットの前処理用の追加ストレージ、インメモリ分析用の高メモリセットアップ、マルチノードのトレーニングクラスタ用の特殊なネットワーキングなど、専用サーバーは仕事を効率的に行うためにカスタマイズすることができます。

コロケーションとデータセンターのロケーション

インフラはサーバーだけでなく、サーバーの設置場所も重要です。戦略的なデータセンターの配置は、特にレイテンシーに敏感なタスクの場合、AIのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。コロケーションサービスは、複数の大容量ネットワーク接続を備えたキャリアニュートラルな施設へのアクセスを提供し、AIシステムとエンドユーザーまたはデータソース間のホップを最小限に抑えます。

この近接性は、IoTデバイスからのストリーミング・データ、金融取引、ライブのユーザー・インタラクションなどのリアルタイム処理に不可欠です。主要なインターネット交換ポイントに近いコロケーション施設は、遠方にあるクラウド地域よりも待ち時間を短縮できるため、パフォーマンスの向上とスムーズなユーザー体験につながります。

コロケーションセンターは、高密度のGPUクラスタやエネルギー集約型のAIトレーニングシステムを処理するための設備も備えています。ラックあたりの電力密度が最大22kWに達するこれらの施設は、最適な環境条件を維持しながら、AIの厳しいハードウェア要件をサポートすることができます。

IPトランジットとCDNサービス

強力なネットワーク・バックボーンは、スケーラブルなAIインフラに不可欠なもう一つの要素です。プレミアムIPトランジットサービスは、AIアプリケーションが必要とする信頼性の高い接続性を提供し、レイテンシー、パケットロス、アップタイムなどの重要な指標に対応するサービスレベル契約に裏付けされています。これらの保証により、お客様のネットワークは本番レベルの需要に対応できるようになります。

10Gbps、100Gbps、さらには400Gbps接続などのマルチギガビット・トランジット・オプションは、膨大なデータセットを取り込んだり、さまざまな地域で数百万のリクエストを処理する分散推論システムをサポートしたりする必要があるAIワークロードに最適です。

グローバル・コンテンツ・デリバリー・ネットワーク（CDN）の統合は、頻繁にアクセスされるデータをエンドユーザーの近くにキャッシュすることで、効率性をさらに高めます。これにより、中央インフラへの要求が軽減され、応答時間が改善されるため、世界中のユーザーに迅速でスムーズなエクスペリエンスが提供されます。

IPトランジットとCDNサービスを組み合わせることで、企業はハイブリッドAI展開のための堅牢な基盤を構築することができます。このアプローチにより、コスト効率の高い環境でトレーニングワークロードを実行しながら、推論システムをユーザーの近くに置いて最適なパフォーマンスを実現できます。

FDC Serversは、アンメーターの専用サーバー、GPUサーバー、コロケーションサービス、IPトランジット、CDNオプションなど、これらすべてのスケーラブルなソリューションを提供し、AIアプリケーションの帯域幅集約的な要求を満たします。

帯域幅の計画と拡張のステップ

帯域幅の拡張には、思慮深く構造的なアプローチが必要です。2024年には、北米企業の約半数（47%） が、ジェネレーティブAIが接続戦略に大きな影響を与えたと報告しています。

現在の帯域幅使用量の測定

スケーリングを行う前に、現在の帯域幅がどのように使用されているかを把握することが重要です。サーバー間（東西）のトラフィックと外部（南北）のトラフィックの両方を監視することから始めましょう。これらの洞察は、ネットワークに負担をかけるデータ転送の突然の急増につながることが多い、AIワークロードのバーストを検出するのに役立ちます。

機械学習のトレーニング、ディープラーニングモデル、リアルタイム推論、データの前処理など、さまざまなAIワークロードには固有の帯域幅需要があります。たとえば、トレーニングタスクでは大容量のデータ転送と頻繁なチェックポイントが必要ですが、推論ワークロードでは安定した低容量の接続が必要です。

帯域幅の使用量はかつてないほど急速に増加している。これまで年間平均成長率は20～30%であったが、AIの台頭によりデータの移動が増加したため、期待値は年間40%に近づいている。IBMによる2023年の調査では、平均的な企業は年間約2.5エクサバイトのデータを生成していることも明らかになった。AIアプリケーションによって生成・処理されるデータを計算することは、将来の帯域幅ニーズを予測するための鍵となります。

段階的なアップグレードの計画

帯域幅を効果的に拡張するには、段階的なプロセスが必要です。トレーニングデータが流れるGPUクラスタとストレージシステム間の接続など、最も差し迫ったボトルネックに取り組むことから始めます。

モジュール式のアップグレードは、ネットワーク全体をオーバーホールすることなく、改善をテストする賢い方法です。例えば、最も重いAIトラフィックを処理するネットワーク・スイッチをアップグレードすることで、顕著な効果が得られます。25Gbps、40Gbps、あるいは100Gbps接続に対応した最新のスイッチなら、コンピュートノード間のデータフローを大幅に改善できる。

また、最も帯域幅を必要とするAIモデルをサポートする接続にまず焦点を当て、高速光リンクを段階的に導入する方法もあります。特に複雑なディープラーニングモデルは、学習と推論の両方に高い帯域幅を必要とするため、優先度が高くなります。

興味深いことに、シニアITリーダーの69%は、現在のネットワークインフラではジェネレーティブAIを完全にサポートできないと考えています。このことは、特定のAIイニシアティブに合わせた段階的なアップグレード計画の重要性を浮き彫りにしている。機械学習のトレーニング能力を拡張するにしても、リアルタイムの推論アプリケーションを実現するにしても、スケーラブルなネットワークを設計することで、ゼロから始めることなく成長に対応できるようになります。

必要なハードウェアのアップグレードが完了したら、今度はネットワーク・プロトコルを微調整してパフォーマンスを最大化します。

プロトコルとルーティングの改善

ネットワーク構成を最適化することで、ハードウェアをすぐにアップグレードしなくても、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。特にAIワークロードは、待ち時間を短縮し、スループットを向上させるプロトコル調整から恩恵を受けます。

複数のAIアプリケーションが帯域幅を奪い合う場合、トラフィックの優先順位付けは非常に重要です。QoS（Quality of Service）ポリシーは、時間に敏感な推論要求が優先されるようにする一方で、トレーニングワークロードは混雑していない時間帯に利用可能な帯域幅を使用し、スムーズな運用を維持することができます。

ルーティングパスも大きな役割を果たします。ホップ数を減らし、コンピュートとデータストレージをコロケーションすることで、データの移動を効率化することができます。例えば、トレーニングデータが特定のストレージシステムに存在する場合、コンピュートリソースがそれらに直接、高速に接続できるようにします。

複数のネットワーク経路でロードバランシングを行うことも効果的な戦略です。AIのトレーニングでは、GPUやサーバー間で並列処理が行われることが多いため、トラフィックを分散することで、単一の接続がチョークポイントになるのを防ぐことができます。

また、バースト転送をより効率的に処理するために、TCPウィンドウ・サイズ、バッファリング、インターフェース構成などの設定を微調整することもできます。さらに、AIを搭載したネットワーク最適化ツールは、リアルタイムのワークロードパターンに基づいて、ルーティングとリソース割り当てを動的に調整することができます。

これらのプロトコルの改善は、ハードウェアのアップグレードを補完し、スケーラブルなパフォーマンスの基盤を構築します。

FDC Serversは、これらの戦略に沿ったインフラストラクチャソリューションを提供し、10Gbpsから400Gbpsまでの柔軟なIPトランジットオプションを提供します。グローバルネットワークは、AIワークロードやデータソースがどこにあっても、最適化されたルーティングパスを保証します。

パフォーマンス、コスト、将来のニーズのバランス

AIのための帯域幅の拡張は、パフォーマンス、コスト、将来の成長への備えの間のスイートスポットを見つけることがすべてです。今日の選択が、明日のAIシステムの性能に直接影響します。

接続性と帯域幅オプションの比較

接続ソリューションに関しては、各オプションにはそれぞれ長所とトレードオフがあります。適切なものを選択するかどうかは、AIのワークロード、予算、長期的な目標によって決まります。

これらのオプションはそれぞれ、AIのデータ需要の増大に対応するための道筋を提供する。例えば、光接続は、複数のAIモデルのトレーニングや膨大なデータセットの処理など、帯域幅を必要とするタスクに比類ないパフォーマンスを提供します。初期費用は高額ですが、利用規模が拡大するにつれてギガバイトあたりのコストは低下するため、高いデータスループットを必要とする組織にとって賢明な選択肢となります。

一方、アンメーター帯域幅は、機械学習のトレーニングなど、データ転送パターンが予測できないワークロードに最適です。このオプションでは、超過料金を心配することなく、ピーク時の安定したパフォーマンスが保証されます。

コストとパフォーマンスのバランスを求める方には、コロケーションサービスが中間的な選択肢を提供します。専門家が管理するデータセンターを利用することで、自社で施設を建設する費用をかけずに、高速接続と信頼性の高いインフラを利用できます。

コストとエネルギー使用の管理

接続ソリューションを選択したら、コストとエネルギー消費の管理が次の優先事項になります。AIワークロードはリソースを大量に消費するため、スマートな戦略が不可欠です。

段階的に拡張することから始めましょう。今必要な容量から始め、要件の成長に合わせて拡張していきます。こうすることで、未使用のリソースに対して過剰な支払いをすることを避けることができます。さらに、エネルギー効率の高い最新のネットワーク機器に投資することで、古いハードウェアに比べて電気料金を大幅に削減できます。

インフラをどこに配置するかも重要です。コンピュートリソースをデータソースの近くに配置することで、レイテンシーと長距離データ転送コストの両方を削減できます。例えば、トレーニングデータが特定の地域に集中している場合、インフラを近くにコロケーションすることで、高価な帯域幅の使用を最小限に抑えることができます。

柔軟性も重要な要素です。AIプロジェクトでは、ワークロード、モデルのトレーニングサイクル、展開フェーズが変化するため、帯域幅のニーズが変動することがよくあります。フレキシブルな契約であれば、必要に応じて容量を調整することができ、違約金や堅苦しい契約に縛られることを避けることができます。FDC Serversのようなプロバイダーは、10 Gbpsから400 GbpsまでのスケーラブルなIPトランジットオプションを提供しているため、企業は長期的な固定プランにこだわることなく、需要の変化に対応することができます。

将来のAI要件に対する計画

将来を見据え、将来のAI需要に対する計画を立てることは、現在のニーズを満たすことと同様に重要です。AIテクノロジーは急速に進歩しており、インフラもそれに合わせて進化する必要があります。

AIモデルの複雑化に伴い、帯域幅の要件は大幅に増加すると予想されます。例えば、大規模な言語モデルは、わずか数年の間に数十億から数兆のパラメータに拡張されました。この傾向は、将来のAIシステムがさらに大きなデータスループットを要求することを示唆しています。

テキスト、画像、動画、音声を同時に処理するマルチモーダルAIアプリ ケーションが登場すれば、帯域幅のニーズはさらに高まるでしょう。このようなシステムでは、さまざまな形式のデータをリアルタイムで処理する必要があるため、従来のネットワーク計画には課題が生じる。

エッジAIも考慮すべき要因の一つである。処理の一部をデータソースに近づけることで、エッジ展開ではモデルの同期、更新、連携学習などのタスクに新たな帯域幅需要が発生します。インフラは、集中型学習と分散型推論の両方をシームレスにサポートする必要があります。

その準備として、スケーラブルなネットワーク設計に注目しましょう。モジュラーアーキテクチャは、接続を追加したり、特定のセグメントをアップグレードしたりすることで、運用を中断することなく容量を簡単に拡張することができます。帯域幅のアップグレードをテクノロジーの更新サイクルに合わせることで、ネットワークとコンピュートシステム間の互換性が確保され、投資収益率が最大化されます。

帯域幅のモニタリングと分析ツールはまた、使用傾向に関する貴重な洞察を提供し、将来のニーズを予測し、最適化のための領域を特定するのに役立ちます。このようなプロアクティブなアプローチにより、コストを抑制するだけでなく、AIの次の進歩に対応できるインフラを確保することができます。

結論拡張可能な帯域幅のポイント

AI向けに帯域幅を拡張するには、AIワークロードのユニークな需要に対応する、十分に考え抜かれたインフラストラクチャが必要です。従来のアプリケーションとは異なり、AIは高いデータスループットとインテリジェントなネットワーク設計に依存しているため、計画的でデータ駆動型のアプローチが不可欠です。

アップグレードを行う前に、現在の使用パターンを評価し、ボトルネックを特定することから始めましょう。具体的なニーズを把握せずにコストのかかるアップグレードに踏み切ると、リソースを無駄にすることになりかねません。その代わりに、高速なモデルトレーニング、リアルタイムの推論、大規模なデータセットの移動など、AIワークロードの需要に合わせてネットワークの改善を行います。

ワークロードの要件に合ったインフラと接続オプションを選択しましょう。例えば、コロケーションサービスは、自社のデータセンターを管理する責任を負うことなく、トップクラスのインフラへのアクセスを提供し、コストとパフォーマンスのバランスを取ります。

段階的なアップグレードは、システムをニーズに合わせて成長させながらコストを管理する賢い方法です。このステップバイステップのアプローチにより、リソースの無駄を防ぎ、需要が増加してもネットワークの効率性を維持することができます。

データセンターの戦略的配置も、待ち時間と転送コストの削減に大きな役割を果たします。コンピュートリソースとデータソースをコロケーションすることで、エッジコンピューティングやAIアプリケーションにおけるリアルタイム処理のニーズの高まりに対応できます。

インフラを計画する際には、柔軟性が重要です。AIテクノロジーは急速に変化するため、今日はうまくいっても明日はうまくいかないかもしれません。必要に応じてスケールアップやスケールダウンが可能なソリューションを選択し、長期的なコミットメントを回避することで、時代遅れのシステムから抜け出せなくなる可能性があります。FDC Serversのようなプロバイダーは、AIの進化する帯域幅のニーズを満たすように設計されたスケーラブルなオプションを提供しています。

最後に、AIインフラが将来に対応できるよう、継続的な改善に注力しましょう。

よくある質問

Software-Definedネットワーキング（SDN）は、AIワークロードのトラフィック管理と効率をどのように改善しますか？

Software-Definedネットワーキング（SDN）は、集中制御と自動化を提供することで、AIワークロードの運用方法を改善します。このセットアップにより、よりスマートなトラフィック管理が可能になり、ネットワークの効率的な運用を支援します。データの流れをオンザフライで調整することで、SDN は遅延を最小限に抑え、ボトルネックを回避する。

その上、AI を組み込んだ SDN システムは変化するネットワークニーズに即座に対応することができる。これはリソースがより効果的に割り当てられ、安定したパフォーマンスが保証されることを意味する。これは機械学習と AI プロセスの要求の厳しい性質に見事にマッチしている。

AIアプリケーションの帯域幅を従量制と従量制のどちらにするか決定する際に考慮すべき点は？

AIアプリケーション用にアンメーターの 帯域幅とメーターの帯域幅のどちらかを選択する場合、データ転送の要件と予算の両方を考慮することが不可欠です。

アンメーター制の帯域幅は、膨大なデータセットの処理や継続的なデータストリームの管理など、大量のデータ使用を伴うAIタスクに最適です。従量制でないプランでは、追加料金を心配することなく無制限にデータを転送できるため、予測不可能なワークロードや要求の高いワークロードに柔軟に対応できます。

一方、従量制の帯域幅は、必要なデータ量が安定して少ないプロジェクトにとって、より費用対効果の高い選択肢です。料金は実際の使用量に基づくため、データ転送量が予測可能で安定しているワークロードに最適です。

高いパフォーマンスが要求され、変動が激しいデータ負荷を処理するAIアプリケーションの場合、集中的な処理をシームレスに管理できる従量制帯域幅の方が、より優れた選択肢であることがよくあります。