14 min czytania - 30 września 2025
Dowiedz się, jak skutecznie skalować przepustowość dla aplikacji AI, spełniając unikalne wymagania dotyczące transferu danych i optymalizując wydajność sieci.
Aplikacje AI wymagają solidnej wydajności sieci ze względu na ich wysokie wymagania w zakresie transferu danych. W przeciwieństwie do standardowych aplikacji internetowych, obciążenia AI obsługują terabajty danych, dzięki czemu skalowalna przepustowość ma kluczowe znaczenie dla zadań takich jak szkolenie modeli uczenia maszynowego, analiza wideo w czasie rzeczywistym i złożone symulacje. Bez odpowiedniej przepustowości czas szkolenia wydłuża się, procesy w czasie rzeczywistym zawodzą, a zasoby są marnowane.
Aby sprostać tym wymaganiom, należy skupić się na
Zacznij od oceny bieżącego wykorzystania przepustowości, stopniowej aktualizacji i optymalizacji protokołów. Dzięki temu infrastruktura będzie w stanie sprostać rosnącym wymaganiom AI, jednocześnie równoważąc koszty i wydajność. Dostawcy tacy jak FDC Servers oferują skalowalne rozwiązania dostosowane do obciążeń AI.
Zrozumienie potrzeb aplikacji AI w zakresie przepustowości jest niezbędne do budowania infrastruktury zdolnej do zarządzania ich unikalnymi wzorcami przepływu danych. Wymagania te znacznie różnią się od wymagań tradycyjnych systemów korporacyjnych i wymagają specjalistycznego podejścia architektonicznego. Przeanalizujmy konkretne potrzeby w zakresie przepustowości danych, które kształtują obciążenia AI.
Szkolenie AI przesuwa granice przepływu danych. Obejmuje ono szybką synchronizację między procesorami GPU, obsługę strumieni o wysokiej rozdzielczości w celu wnioskowania w czasie rzeczywistym oraz przesyłanie ogromnych partii nieprzetworzonych danych podczas przetwarzania wstępnego. Nawet niewielkie opóźnienia na każdym z tych etapów mogą prowadzić do zauważalnych opóźnień, które mogą zakłócić wydajność.
Obciążenia AI różnią się od tradycyjnych sieci korporacyjnych sposobem przepływu ruchu. Podczas gdy systemy korporacyjne często nadają priorytet ruchowi między systemami wewnętrznymi a sieciami zewnętrznymi (ruch północ-południe), obciążenia AI generują duży ruch wewnętrzny - lub wschód-zachód. W rozproszonych konfiguracjach szkoleniowych większość komunikacji odbywa się między węzłami obliczeniowymi, czy to w celu synchronizacji parametrów, czy udostępniania wyników pośrednich. Ta ciągła wewnętrzna wymiana danych może przytłoczyć projekty sieci skoncentrowane na łączności zewnętrznej. Aby efektywnie skalować przepustowość, architektury muszą być zoptymalizowane pod kątem obsługi tych stałych, dużych wzorców ruchu wschód-zachód.
Systemy sztucznej inteligencji napotykają określone przeszkody sieciowe. Wymagają one szybkiej komunikacji o niskich opóźnieniach między węzłami, ale wraz ze wzrostem liczby węzłów obliczeniowych ruch wewnętrzny rośnie wykładniczo. Standardowe protokoły kontroli przeciążenia często nie radzą sobie w takich warunkach, dodając niepotrzebny narzut. Ponadto nagłe zmiany w intensywności obciążenia mogą prowadzić do przeciążenia sieci, co sprawia, że alokacja zasobów jest szczególnie trudna w środowiskach z wieloma dzierżawcami. Sprostanie tym wyzwaniom ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia płynnych i wydajnych operacji AI.
Strategie te bezpośrednio odnoszą się do wymagań sieci AI, zapewniając efektywne skalowanie infrastruktury.
W przypadku obciążeń AI, szybka łączność optyczna jest przełomem. Zapewnia ona niskie opóźnienia i stałą przepustowość niezbędną do obsługi masowych transferów danych. Dzięki nowoczesnym zadaniom sztucznej inteligencji wymagającym przenoszenia ogromnych zbiorów danych, rozwiązania światłowodowe - zdolne do osiągania prędkości rzędu setek gigabitów na sekundę - stają się niezbędne. Zapewniają one stałą wydajność niezbędną w środowiskach szkoleniowych AI na dużą skalę.
Jedną z wyróżniających się zalet łączy światłowodowych jest ich zdolność do utrzymywania wysokiej wydajności na dużych odległościach. Jest to szczególnie ważne w przypadku rozproszonych konfiguracji szkoleniowych, w których procesory graficzne w różnych węzłach muszą płynnie wymieniać aktualizacje gradientu i parametry modelu. Taka łączność zapewnia płynne działanie, nawet gdy wiele obciążeń AI działa jednocześnie.
Podczas gdy łączność optyczna stanowi szkielet infrastruktury sprzętowej, sieć definiowana programowo (SDN) wprowadza elastyczność wymaganą do obsługi zmiennego ruchu AI. SDN umożliwia dostosowywanie przepustowości w czasie rzeczywistym i może dynamicznie kierować ruchem, aby sprostać różnym wymaganiom szkolenia i wnioskowania AI. Ta automatyczna realokacja zasobów pomaga zapobiegać przeciążeniom sieci.
SDN doskonale radzi sobie również z równoważeniem obciążenia i dzieleniem sieci. Równoważenie obciążenia zapobiega powstawaniu hotspotów poprzez równomierną dystrybucję ruchu, podczas gdy dzielenie sieci tworzy odizolowane segmenty z dedykowaną przepustowością dla określonych zadań. Przykładowo, intensywne szkolenie jednego zespołu nie będzie kolidować z procesami wnioskowania w czasie rzeczywistym innego zespołu. Taka segmentacja zapewnia płynne działanie wielu projektów.
Możliwości te torują drogę do jeszcze inteligentniejszego zarządzania siecią, w którym sama sztuczna inteligencja przejmuje stery w celu dalszej optymalizacji wydajności.
Opierając się na fundamencie łączności optycznej i SDN, optymalizacja oparta na sztucznej inteligencji wykorzystuje analizy w czasie rzeczywistym do przewidywania i rozwiązywania potencjalnych wąskich gardeł w sieci. Algorytmy uczenia maszynowego (ML) analizują wzorce ruchu, przewidują zapotrzebowanie na przepustowość i dostosowują zasady jakości usług (QoS), aby nadać priorytet krytycznym, wrażliwym na opóźnienia zadaniom, takim jak aktualizacje gradientu podczas treningu.
ML może na przykład identyfikować powtarzające się skoki ruchu podczas określonych faz szkolenia i odpowiednio wstępnie przydzielać przepustowość. To proaktywne podejście eliminuje opóźnienia związane z tradycyjnym reaktywnym zarządzaniem siecią. Adaptacyjne zasady QoS dodatkowo zwiększają wydajność, nadając priorytet pilnym transferom danych nad mniej krytycznymi.
Monitorowanie oparte na sztucznej inteligencji odgrywa również kluczową rolę w wykrywaniu anomalii. Wykrywając nietypowe wzorce ruchu lub wczesne oznaki przeciążenia, system może ostrzegać menedżerów sieci, zanim drobne problemy przerodzą się w poważne zakłócenia.
W przypadku organizacji z globalnymi operacjami AI, inteligentna optymalizacja routingu oparta na ML zapewnia wybór najlepszych ścieżek sieciowych. Algorytmy te uwzględniają bieżące warunki, wymagania dotyczące opóźnień i dostępną przepustowość w różnych regionach, gwarantując najwyższą wydajność bez względu na to, gdzie przetwarzane są obciążenia lub przechowywane są dane.
Wybór odpowiedniej infrastruktury ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że aplikacje AI mogą się płynnie rozwijać, a nie trafiać na wąskie gardła wydajności. Obciążenia AI wymagają systemów zdolnych do obsługi ogromnych transferów danych, utrzymywania niskich opóźnień i skalowania w razie potrzeby bez napotykania ograniczeń przepustowości. Przyjrzyjmy się kilku kluczowym opcjom infrastruktury zaprojektowanym w celu sprostania tym wyzwaniom.
Niezmierzona przepustowość usuwa ograniczenia transferu danych, co jest przełomem dla obciążeń AI. Tradycyjne połączenia pomiarowe mogą szybko podnieść koszty, gdy szkolenie AI obejmuje przenoszenie terabajtów danych między systemami pamięci masowej, węzłami obliczeniowymi i zewnętrznymi zestawami danych. Dzięki nielimitowanym serwerom dedykowanym można usprawnić przepływy pracy AI, nie martwiąc się o niespodziewane opłaty za przepustowość.
Taka konfiguracja jest szczególnie przydatna w przypadku szkoleń rozproszonych. Gdy wiele węzłów GPU stale wymienia aktualizacje gradientu i parametry modelu, nielimitowana przepustowość zapewnia, że te transfery danych o wysokiej częstotliwości i dużej objętości odbywają się płynnie, bez dławienia. Ma to kluczowe znaczenie dla utrzymania szybkości i wydajności wymaganej przez szkolenia AI.
Konfigurowalne konfiguracje serwerów idą o krok dalej, umożliwiając dostosowanie infrastruktury do konkretnych potrzeb związanych z obciążeniami. Niezależnie od tego, czy chodzi o dodatkową pamięć masową do wstępnego przetwarzania zbiorów danych, konfiguracje o wysokiej pamięci do analizy w pamięci, czy też wyspecjalizowaną sieć dla wielowęzłowych klastrów szkoleniowych, serwery dedykowane można dostosować do wydajnego wykonywania pracy.
Infrastruktura to nie tylko serwery - to także miejsce, w którym te serwery się znajdują. Strategiczne umiejscowienie centrum danych może znacznie zwiększyć wydajność sztucznej inteligencji, zwłaszcza w przypadku zadań wrażliwych na opóźnienia. Usługi kolokacji oferują dostęp do neutralnych obiektów z wieloma połączeniami sieciowymi o wysokiej przepustowości, minimalizując liczbę przeskoków między systemami sztucznej inteligencji a użytkownikami końcowymi lub źródłami danych.
Ta bliskość staje się krytyczna w przypadku przetwarzania w czasie rzeczywistym, takiego jak przesyłanie strumieniowe danych z urządzeń IoT, transakcji finansowych lub interakcji użytkowników na żywo. Obiekt kolokacyjny w pobliżu głównych punktów wymiany ruchu internetowego może zmniejszyć opóźnienia w porównaniu z regionami chmury znajdującymi się dalej, co prowadzi do lepszej wydajności i płynniejszych doświadczeń użytkowników.
Centra kolokacyjne są również przystosowane do obsługi klastrów GPU o dużej gęstości mocy i energochłonnych systemów szkoleniowych AI. Dzięki gęstości mocy dochodzącej do 22 kW na szafę, obiekty te mogą obsługiwać wysokie wymagania sprzętowe sztucznej inteligencji przy jednoczesnym zachowaniu optymalnych warunków środowiskowych.
Silna sieć szkieletowa jest kolejnym istotnym elementem skalowalnej infrastruktury AI. Usługi tranzytu IP klasy premium zapewniają niezawodną łączność, której potrzebują aplikacje AI, wspierane umowami o poziomie usług, które dotyczą krytycznych wskaźników, takich jak opóźnienia, utrata pakietów i czas pracy. Gwarancje te zapewniają, że sieć jest gotowa na wymagania na poziomie produkcyjnym.
Opcje tranzytu wielogigabitowego - takie jak połączenia 10 Gb/s, 100 Gb/s, a nawet 400 Gb/s - są idealne dla obciążeń AI, które wymagają pozyskiwania ogromnych zbiorów danych lub obsługi rozproszonych systemów wnioskowania, które obsługują miliony żądań w różnych regionach.
Integracja z globalną siecią dostarczania treści (CDN) dodaje kolejną warstwę wydajności poprzez buforowanie często używanych danych bliżej użytkowników końcowych. Zmniejsza to zapotrzebowanie na centralną infrastrukturę i poprawia czas reakcji, zapewniając szybsze i płynniejsze działanie dla użytkowników na całym świecie.
Łącząc usługi tranzytu IP i CDN, organizacje mogą zbudować solidną podstawę dla hybrydowych wdrożeń sztucznej inteligencji. Takie podejście pozwala na uruchamianie obciążeń szkoleniowych w opłacalnych środowiskach, przy jednoczesnym utrzymaniu systemów wnioskowania w pobliżu użytkowników w celu uzyskania optymalnej wydajności.
FDC Servers zapewnia wszystkie te skalowalne rozwiązania - oferując niezmierzone serwery dedykowane, serwery GPU, usługi kolokacji, tranzyt IP i opcje CDN - aby sprostać wymaganiom aplikacji AI wymagającym dużej przepustowości.
Skalowanie przepustowości wymaga przemyślanego i ustrukturyzowanego podejścia. W 2024 r. prawie połowa (47%) północnoamerykańskich przedsiębiorstw stwierdziła, że generatywna sztuczna inteligencja znacząco wpłynęła na ich strategie łączności.
Przed skalowaniem ważne jest, aby zrozumieć, w jaki sposób wykorzystywana jest bieżąca przepustowość. Zacznij od monitorowania zarówno ruchu między serwerami (wschód-zachód), jak i ruchu zewnętrznego (północ-południe). Te spostrzeżenia mogą pomóc w wykryciu obciążeń AI, które często prowadzą do nagłych skoków transferów danych, które obciążają sieci.
Różne obciążenia AI - takie jak szkolenia w zakresie uczenia maszynowego, modele głębokiego uczenia, wnioskowanie w czasie rzeczywistym lub wstępne przetwarzanie danych - mają unikalne wymagania dotyczące przepustowości. Przykładowo, zadania szkoleniowe wiążą się z dużymi transferami danych i częstymi punktami kontrolnymi, podczas gdy obciążenia związane z wnioskowaniem wymagają stałych połączeń o mniejszej przepustowości.
Wykorzystanie przepustowości rośnie szybciej niż kiedykolwiek. Podczas gdy roczny wzrost historycznie wynosił średnio 20-30%, rozwój sztucznej inteligencji spowodował, że oczekiwania zbliżyły się do 40% rocznie ze względu na zwiększony przepływ danych. Badanie przeprowadzone w 2023 r. przez IBM ujawniło również, że przeciętne przedsiębiorstwo generuje około 2,5 eksabajta danych rocznie. Obliczanie danych generowanych i przetwarzanych przez aplikacje AI jest kluczem do przewidywania przyszłych potrzeb w zakresie przepustowości.
Efektywne skalowanie przepustowości jest procesem etapowym. Zacznij od rozwiązania najpilniejszych wąskich gardeł, takich jak połączenia między klastrami GPU i systemami pamięci masowej, w których przepływają dane szkoleniowe.
Modułowe aktualizacje to inteligentny sposób na testowanie ulepszeń bez konieczności przebudowy całej sieci. Przykładowo, modernizacja przełączników sieciowych obsługujących największy ruch związany ze sztuczną inteligencją może mieć zauważalny wpływ. Nowoczesne przełączniki z obsługą połączeń 25 Gb/s, 40 Gb/s, a nawet 100 Gb/s mogą znacznie poprawić przepływ danych między węzłami obliczeniowymi.
Inną opcją jest stopniowe wprowadzanie szybkich łączy optycznych, koncentrując się najpierw na połączeniach obsługujących modele AI o największej przepustowości. W szczególności złożone modele głębokiego uczenia wymagają większej przepustowości zarówno do szkolenia, jak i wnioskowania, co czyni je priorytetem.
Co ciekawe, 69% starszych liderów IT uważa, że ich obecna infrastruktura sieciowa nie może w pełni obsługiwać generatywnej sztucznej inteligencji. Podkreśla to znaczenie etapowych planów modernizacji dostosowanych do konkretnych inicjatyw AI. Niezależnie od tego, czy chodzi o rozszerzenie możliwości uczenia maszynowego, czy też włączenie aplikacji do wnioskowania w czasie rzeczywistym, zaprojektowanie skalowalnej sieci zapewnia możliwość obsługi wzrostu bez konieczności rozpoczynania od zera.
Po wprowadzeniu niezbędnych aktualizacji sprzętowych, nadszedł czas na dopracowanie protokołów sieciowych w celu uzyskania maksymalnej wydajności.
Optymalizacja konfiguracji sieci może zapewnić znaczny wzrost wydajności, nawet bez natychmiastowej modernizacji sprzętu. Obciążenia związane ze sztuczną inteligencją w szczególności korzystają z dostosowań protokołów, które zmniejszają opóźnienia i poprawiają przepustowość.
Priorytetyzacja ruchu ma kluczowe znaczenie, gdy wiele aplikacji AI konkuruje o przepustowość. Zasady jakości usług (QoS) mogą zapewnić, że wrażliwe na czas żądania wnioskowania otrzymają priorytet, podczas gdy obciążenia szkoleniowe wykorzystują dostępną przepustowość w mniej obciążonych okresach, utrzymując płynne działanie.
Ważną rolę odgrywają również ścieżki routingu. Zmniejszenie liczby przeskoków i kolokacja obliczeń z przechowywaniem danych może usprawnić przepływ danych. Na przykład, jeśli dane szkoleniowe znajdują się w określonych systemach pamięci masowej, upewnij się, że zasoby obliczeniowe mają do nich bezpośrednie, szybkie połączenia.
Równoważenie obciążenia na wielu ścieżkach sieciowych to kolejna skuteczna strategia. Ponieważ szkolenie AI często obejmuje równoległe przetwarzanie na GPU lub serwerach, dystrybucja ruchu zapobiega sytuacji, w której pojedyncze połączenie staje się punktem zaporowym.
Można również dostroić ustawienia, takie jak rozmiary okien TCP, buforowanie i konfiguracje interfejsów, aby wydajniej obsługiwać transfery seryjne. Ponadto narzędzia do optymalizacji sieci oparte na sztucznej inteligencji mogą dynamicznie dostosowywać routing i alokację zasobów w oparciu o wzorce obciążenia w czasie rzeczywistym.
Te ulepszenia protokołów uzupełniają aktualizacje sprzętowe, tworząc podstawę dla skalowalnej wydajności.
FDC Servers oferuje rozwiązania infrastrukturalne, które są zgodne z tymi strategiami, zapewniając elastyczne opcje tranzytu IP w zakresie od 10 Gb/s do 400 Gb/s. Ich globalna sieć zapewnia zoptymalizowane ścieżki routingu, bez względu na to, gdzie znajdują się obciążenia AI lub źródła danych.
Skalowanie przepustowości dla AI polega na znalezieniu najlepszego miejsca między wydajnością, kosztami i przygotowaniem na przyszły wzrost. Dokonane dziś wybory będą miały bezpośredni wpływ na wydajność systemów AI w przyszłości.
Jeśli chodzi o rozwiązania łączności, każda opcja ma swoje mocne strony i kompromisy. Wybór odpowiedniego rozwiązania zależy od obciążenia AI, budżetu i długoterminowych celów.
Każda z tych opcji zapewnia ścieżkę do spełnienia rosnących wymagań AI w zakresie danych. Przykładowo, łączność optyczna zapewnia niezrównaną wydajność dla zadań wymagających dużej przepustowości, takich jak szkolenie wielu modeli AI lub przetwarzanie ogromnych zbiorów danych. Chociaż koszty początkowe są wysokie, koszt za gigabajt zmniejsza się wraz ze skalowaniem wykorzystania, co czyni go mądrym wyborem dla organizacji o wysokich potrzebach w zakresie przepustowości danych.
Z drugiej strony, nielimitowana przepustowość jest idealna dla obciążeń o nieprzewidywalnych wzorcach transferu danych, takich jak uczenie maszynowe. Opcja ta zapewnia stałą wydajność podczas szczytowego wykorzystania, bez obawy o opłaty za przekroczenie limitu.
Dla tych, którzy szukają równowagi między kosztami a wydajnością, usługi kolokacji oferują pośrednie rozwiązanie. Korzystając z profesjonalnie zarządzanych centrów danych, zyskujesz dostęp do szybkiej łączności i niezawodnej infrastruktury bez ponoszenia kosztów budowy własnych obiektów.
Po wybraniu rozwiązania w zakresie łączności, kolejnym priorytetem staje się zarządzanie kosztami i zużyciem energii. Obciążenia AI wymagają dużej ilości zasobów, więc inteligentna strategia jest niezbędna.
Zacznij od stopniowego skalowania. Zacznij od pojemności, której potrzebujesz teraz i rozszerzaj ją wraz ze wzrostem wymagań. Pozwoli to uniknąć przepłacania za niewykorzystane zasoby. Ponadto inwestowanie w nowoczesny, energooszczędny sprzęt sieciowy może znacznie obniżyć koszty energii elektrycznej w porównaniu ze starszym sprzętem.
Nie bez znaczenia jest również lokalizacja infrastruktury. Zlokalizowanie zasobów obliczeniowych bliżej źródeł danych zmniejsza zarówno opóźnienia, jak i koszty transferu danych na duże odległości. Na przykład, jeśli dane szkoleniowe są skoncentrowane w określonych regionach, kolokacja infrastruktury w pobliżu minimalizuje kosztowne wykorzystanie przepustowości.
Kolejnym kluczowym czynnikiem jest elastyczność. Projekty AI często doświadczają wahań zapotrzebowania na przepustowość ze względu na różne obciążenia, cykle szkolenia modeli i fazy wdrażania. Elastyczne umowy pozwalają na dostosowanie przepustowości w zależności od potrzeb, unikając kar lub związania się sztywnymi umowami. Dostawcy tacy jak FDC Servers oferują skalowalne opcje tranzytu IP w zakresie od 10 Gb/s do 400 Gb/s, dając firmom możliwość dostosowania się do zmieniających się wymagań bez zobowiązywania się do długoterminowych stałych planów.
Patrząc w przyszłość, planowanie przyszłych wymagań w zakresie sztucznej inteligencji jest tak samo ważne, jak zaspokajanie dzisiejszych potrzeb. Technologia AI szybko się rozwija, a infrastruktura musi ewoluować, aby za nią nadążyć.
Oczekuje się, że wymagania dotyczące przepustowości znacznie wzrosną, ponieważ modele AI stają się coraz bardziej złożone. Przykładowo, duże modele językowe rozszerzyły się z miliardów do bilionów parametrów w ciągu zaledwie kilku lat. Trend ten sugeruje, że przyszłe systemy sztucznej inteligencji będą wymagać jeszcze większej przepustowości danych.
Pojawiające się multimodalne aplikacje AI, które przetwarzają jednocześnie tekst, obrazy, wideo i audio, jeszcze bardziej zwiększą zapotrzebowanie na przepustowość. Systemy te wymagają przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w różnych formatach, co stanowi wyzwanie dla tradycyjnego planowania sieci.
Edge AI to kolejny czynnik, który należy wziąć pod uwagę. Przenosząc część przetwarzania bliżej źródeł danych, wdrożenia brzegowe tworzą nowe wymagania dotyczące przepustowości dla zadań takich jak synchronizacja modeli, aktualizacje i uczenie federacyjne. Infrastruktura musi płynnie obsługiwać zarówno scentralizowane szkolenie, jak i rozproszone wnioskowanie.
Aby się do tego przygotować, należy skupić się na skalowalnych projektach sieci. Modułowe architektury ułatwiają zwiększanie przepustowości poprzez dodawanie połączeń lub modernizację określonych segmentów bez zakłócania operacji. Dostosowanie aktualizacji przepustowości do cykli odświeżania technologii zapewnia kompatybilność między siecią a systemami obliczeniowymi, maksymalizując zwrot z inwestycji.
Monitorowanie przepustowości i narzędzia analityczne mogą również zapewnić cenny wgląd w trendy użytkowania, pomagając przewidzieć przyszłe potrzeby i zidentyfikować obszary wymagające optymalizacji. Takie proaktywne podejście nie tylko pozwala kontrolować koszty, ale także zapewnia, że infrastruktura jest gotowa na kolejną falę rozwoju sztucznej inteligencji.
Skalowanie przepustowości dla AI wymaga dobrze przemyślanej infrastruktury, która nadąża za unikalnymi wymaganiami obciążeń AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji, sztuczna inteligencja opiera się na wysokiej przepustowości danych i inteligentnym projektowaniu sieci, dzięki czemu niezbędne jest celowe podejście oparte na danych.
Zacznij od oceny bieżących wzorców użytkowania, aby zidentyfikować wąskie gardła przed dokonaniem aktualizacji. Skakanie do kosztownych modernizacji bez zrozumienia konkretnych potrzeb może prowadzić do marnowania zasobów. Zamiast tego dostosuj ulepszenia sieci do wymagań obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją - niezależnie od tego, czy chodzi o szybkie szkolenie modeli, wnioskowanie w czasie rzeczywistym, czy przenoszenie dużych zbiorów danych.
Wybierz opcje infrastruktury i łączności, które są zgodne z wymaganiami obciążenia. Na przykład usługi kolokacji oferują dostęp do najwyższej klasy infrastruktury bez konieczności zarządzania własnymi centrami danych, zapewniając równowagę między kosztami a wydajnością.
Przyrostowa modernizacja to inteligentny sposób na zarządzanie kosztami przy jednoczesnym zapewnieniu, że system rośnie wraz z potrzebami. Takie stopniowe podejście zapobiega marnotrawieniu zasobów i zapewnia, że sieć pozostaje wydajna wraz ze wzrostem wymagań.
Strategiczne rozmieszczenie centrów danych może również odgrywać dużą rolę w zmniejszaniu opóźnień i kosztów transferu. Dzięki kolokacji zasobów obliczeniowych i źródeł danych można sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na przetwarzanie brzegowe i przetwarzanie w czasie rzeczywistym w aplikacjach AI.
Elastyczność ma kluczowe znaczenie przy planowaniu infrastruktury. Technologia AI szybko się zmienia, a to, co działa dzisiaj, może nie działać jutro. Wybierz rozwiązania, które pozwalają na skalowanie w górę lub w dół w zależności od potrzeb, unikając długoterminowych zobowiązań, które mogą sprawić, że utkniesz w przestarzałych systemach. Dostawcy tacy jak FDC Servers oferują skalowalne opcje zaprojektowane w celu zaspokojenia zmieniających się potrzeb AI w zakresie przepustowości.
Wreszcie, skup się na ciągłych ulepszeniach, aby upewnić się, że infrastruktura AI jest gotowa na przyszłość.
Sieć definiowana programowo (SDN) poprawia sposób działania obciążeń AI, oferując scentralizowaną kontrolę i automatyzację. Taka konfiguracja pozwala na inteligentniejsze zarządzanie ruchem i pomaga sieciom działać wydajniej. Dostosowując przepływ danych w locie, SDN minimalizuje opóźnienia i unika wąskich gardeł - oba te elementy są kluczowe dla zarządzania ogromnymi ilościami danych, których wymagają aplikacje AI.
Co więcej, systemy SDN wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą natychmiast reagować na zmieniające się potrzeby sieci. Oznacza to, że zasoby są przydzielane bardziej efektywnie, zapewniając stałą wydajność. To świetne rozwiązanie dla wymagających procesów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
Wybierając między nieopomiarowaną a mierzoną przepustowością dla aplikacji AI, należy wziąć pod uwagę zarówno wymagania dotyczące transferu danych, jak i budżet.
Nielimitowana przepustowość sprawdza się najlepiej w przypadku zadań AI, które wiążą się z dużym zużyciem danych, takich jak przetwarzanie ogromnych zbiorów danych lub zarządzanie ciągłymi strumieniami danych. Dzięki planom nieopomiarowanym można przesyłać nieograniczoną ilość danych bez martwienia się o dodatkowe opłaty, co czyni je elastyczną opcją dla obciążeń, które są nieprzewidywalne lub bardzo wymagające.
Z drugiej strony, mierzona przepustowość jest bardziej opłacalnym wyborem dla projektów o stałym, niższym zapotrzebowaniu na dane. Ponieważ opłaty są oparte na rzeczywistym wykorzystaniu, jest to idealne rozwiązanie dla obciążeń, w których wolumeny transferu danych są przewidywalne i spójne.
W przypadku aplikacji AI, które wymagają wysokiej wydajności i obsługują znaczne, zmienne obciążenia danych, niezmierzona przepustowość często wyróżnia się jako lepsza opcja, dzięki możliwości płynnego zarządzania intensywnymi operacjami.
Dowiedz się, jak skutecznie skalować przepustowość dla aplikacji AI, spełniając unikalne wymagania dotyczące transferu danych i optymalizując wydajność sieci.
14 min czytania - 30 września 2025
9 min czytania - 22 września 2025
Elastyczne opcje
Globalny zasięg
Natychmiastowe wdrożenie
Elastyczne opcje
Globalny zasięg
Natychmiastowe wdrożenie
