14 хв читання - 30 вересня 2025 р.
Дізнайтеся, як ефективно масштабувати пропускну здатність для додатків ШІ, задовольняючи унікальні вимоги до передачі даних і оптимізуючи продуктивність мережі.
Додатки зі штучним інтелектом потребують надійної продуктивності мережі через високі вимоги до передачі даних. На відміну від стандартних веб-додатків, робочі навантаження ШІ обробляють терабайти даних, що робить масштабовану пропускну здатність критично важливою для таких завдань, як навчання моделей машинного навчання, відеоаналітика в реальному часі та складні симуляції. Без належної пропускної здатності час навчання збільшується, процеси в реальному часі збоять, а ресурси витрачаються даремно.
Щоб задовольнити ці вимоги, зосередьтеся на:
Почніть з оцінки поточного використання пропускної здатності, поступового оновлення та оптимізації протоколів. Це гарантує, що ваша інфраструктура зможе впоратися зі зростаючими вимогами штучного інтелекту, збалансувавши при цьому витрати та продуктивність. Такі провайдери, як FDC Servers, пропонують масштабовані рішення, адаптовані до робочих навантажень ШІ.
Розуміння потреб ШІ-додатків у пропускній здатності має важливе значення для побудови інфраструктури, здатної керувати їх унікальними моделями потоків даних. Ці вимоги значно відрізняються від вимог традиційних корпоративних систем і вимагають спеціалізованих архітектурних підходів. Розглянемо конкретні вимоги до пропускної здатності, які формують робочі навантаження ШІ.
Навчання ШІ розширює межі переміщення даних. Воно передбачає швидку синхронізацію між графічними процесорами, обробку потоків високої роздільної здатності для висновків у реальному часі та передачу величезних пакетів необроблених даних під час попередньої обробки. Навіть незначні затримки на будь-якому з цих етапів можуть призвести до помітної затримки, яка може знизити продуктивність.
Робочі навантаження ШІ відрізняються від традиційних корпоративних мереж тим, як рухається трафік. У той час як корпоративні системи часто надають пріоритет трафіку між внутрішніми системами і зовнішніми мережами (трафік з півночі на південь), робочі навантаження ШІ генерують інтенсивний внутрішній трафік або трафік зі сходу на захід. У розподілених навчальних системах більша частина комунікації відбувається між обчислювальними вузлами, чи то для синхронізації параметрів, чи то для обміну проміжними результатами. Цей постійний внутрішній обмін даними може перевантажити мережевий дизайн, орієнтований на зовнішнє підключення. Щоб ефективно масштабувати пропускну здатність, архітектура повинна бути оптимізована для обробки цих стійких, високооб'ємних шаблонів трафіку зі сходу на захід.
Системи штучного інтелекту стикаються зі специфічними мережевими перешкодами. Вони потребують високошвидкісного зв'язку між вузлами з низькою затримкою, але зі збільшенням кількості обчислювальних вузлів внутрішній трафік зростає в геометричній прогресії. Стандартні протоколи боротьби з перевантаженням часто не справляються з такими умовами, додаючи непотрібні накладні витрати. Крім того, різкі зміни в інтенсивності навантаження можуть призвести до перевантаження мережі, що робить розподіл ресурсів особливо складним у багатокористувацьких середовищах. Вирішення цих проблем має вирішальне значення для забезпечення безперебійної та ефективної роботи ШІ.
Ці стратегії безпосередньо відповідають вимогам мереж ШІ, забезпечуючи ефективне масштабування інфраструктури.
Для робочих навантажень ШІ високошвидкісне оптичне з'єднання змінює правила гри. Воно забезпечує низьку затримку і стабільну пропускну здатність, необхідну для обробки великих обсягів даних. У сучасних завданнях ШІ, що вимагають переміщення величезних масивів даних, волоконно-оптичні рішення, здатні передавати дані на швидкості в сотні гігабіт на секунду, стають незамінними. Вони забезпечують стабільну продуктивність, необхідну для великомасштабних навчальних середовищ ШІ.
Однією з головних переваг оптоволоконних ліній зв'язку є їхня здатність підтримувати високу продуктивність на великих відстанях. Це особливо важливо для розподілених навчальних систем, де графічні процесори на різних вузлах повинні безперешкодно обмінюватися оновленнями градієнтів і параметрами моделі. Таке з'єднання забезпечує безперебійну роботу, навіть коли кілька робочих навантажень ШІ виконуються одночасно.
У той час як оптичне з'єднання є основою апаратної інфраструктури, програмно-визначені мережі (SDN) забезпечують гнучкість, необхідну для обробки мінливого трафіку ШІ. SDN дозволяє регулювати пропускну здатність в режимі реального часу і може динамічно керувати трафіком, щоб задовольнити мінливі вимоги навчання і висновків ШІ. Такий автоматичний перерозподіл ресурсів допомагає запобігти перевантаженню мережі.
SDN також відмінно справляється з балансуванням навантаження і розгалуженням мережі. Балансування навантаження запобігає виникненню "гарячих точок", рівномірно розподіляючи трафік, в той час як мережеве розшарування створює ізольовані сегменти з виділеною пропускною здатністю для конкретних завдань. Наприклад, інтенсивна навчальна робота однієї команди не заважатиме іншій команді робити висновки в реальному часі. Така сегментація забезпечує безперебійну роботу над кількома проектами.
Ці можливості прокладають шлях до ще більш розумного управління мережею, де ШІ сам бере кермо влади для подальшої оптимізації продуктивності.
Оптимізація на основі оптичного зв'язку та SDN використовує аналітику в режимі реального часу для прогнозування та усунення потенційних вузьких місць в мережі. Алгоритми машинного навчання (ML) аналізують моделі трафіку, передбачають вимоги до пропускної здатності і коригують політику якості обслуговування (QoS), щоб визначити пріоритети критично важливих, чутливих до затримок завдань, таких як оновлення градієнта під час навчання.
Наприклад, ML може ідентифікувати повторювані сплески трафіку на певних етапах навчання і попередньо розподіляти пропускну здатність відповідно до них. Такий проактивний підхід усуває затримки, пов'язані з традиційним реактивним управлінням мережею. Адаптивні політики QoS ще більше підвищують продуктивність, надаючи пріоритет терміновим передачам даних над менш важливими.
Моніторинг на основі ШІ також відіграє важливу роль у виявленні аномалій. Виявляючи незвичайні шаблони трафіку або ранні ознаки перевантажень, система може попередити мережевих менеджерів до того, як незначні проблеми переростуть у серйозні збої.
Для організацій з глобальними операціями ШІ інтелектуальна оптимізація маршрутизації на основі ML гарантує вибір найкращих мережевих шляхів. Ці алгоритми враховують поточні умови, вимоги до затримок і доступну пропускну здатність у різних регіонах, гарантуючи найвищу продуктивність незалежно від того, де обробляються робочі навантаження або зберігаються дані.
Вибір правильної інфраструктури має вирішальне значення для забезпечення безперебійного зростання ваших додатків ШІ, а не для досягнення вузьких місць у продуктивності. Робочі навантаження ШІ вимагають систем, здатних обробляти великі обсяги даних, підтримувати низьку затримку і масштабуватися в міру необхідності, не стикаючись з обмеженнями пропускної здатності. Давайте розглянемо деякі ключові варіанти інфраструктури, призначені для вирішення цих проблем.
Нелімітована пропускна здатність знімає обмеження на передачу даних, що змінює правила гри для робочих навантажень ШІ. Традиційні лімітовані з'єднання можуть швидко призвести до значних витрат, коли навчання ШІ передбачає переміщення терабайт даних між системами зберігання, обчислювальними вузлами та зовнішніми наборами даних. З виділеними серверами без лімітів ви можете оптимізувати робочі процеси ШІ, не турбуючись про несподівані витрати на пропускну здатність.
Таке налаштування особливо корисне для розподіленого навчання. Коли кілька вузлів графічного процесора постійно обмінюються оновленнями градієнтів і параметрами моделі, нелімітована пропускна здатність гарантує, що ці високочастотні передачі великих обсягів даних відбуваються плавно, без дроселювання. Це критично важливо для підтримки швидкості та ефективності навчання ШІ.
Конфігурації серверів, що налаштовуються, дозволяють зробити ще один крок уперед, пристосовуючи інфраструктуру до конкретних потреб робочого навантаження. Чи то додаткове сховище для попередньої обробки наборів даних, великий обсяг пам'яті для аналітики в пам'яті, чи спеціалізована мережа для багатовузлових навчальних кластерів - виділені сервери можна налаштувати для ефективного виконання роботи.
Інфраструктура - це не лише сервери, а й місце, де вони розташовані. Стратегічне розміщення дата-центру може значно підвищити продуктивність ШІ, особливо для завдань, чутливих до затримок. Послуги колокації пропонують доступ до нейтральних об'єктів з декількома високошвидкісними мережевими з'єднаннями, що мінімізує переходи між вашими системами штучного інтелекту та кінцевими користувачами або джерелами даних.
Така близькість стає критично важливою для обробки даних у реальному часі, наприклад, для потокової передачі даних з пристроїв Інтернету речей, фінансових транзакцій або взаємодії з користувачами в реальному часі. Розміщення колокейшн-центру поблизу основних точок обміну даними в Інтернеті може зменшити затримки порівняно з хмарними регіонами, розташованими далі, що призведе до кращої продуктивності та безперебійної роботи користувачів.
Колокаційні центри також обладнані для роботи з кластерами графічних процесорів високої щільності та енергоємними системами навчання штучного інтелекту. Завдяки щільності потужності до 22 кВт на стійку, ці об'єкти можуть підтримувати високі апаратні вимоги штучного інтелекту, зберігаючи при цьому оптимальні умови навколишнього середовища.
Надійна мережева магістраль - ще один важливий компонент масштабованої інфраструктури ШІ. Преміум-послуги IP-транзиту забезпечують надійне з'єднання, необхідне для додатків ШІ, підкріплене угодами про рівень обслуговування, які враховують такі критичні показники, як затримка, втрата пакетів і час безвідмовної роботи. Ці гарантії забезпечують готовність вашої мережі до вимог виробничого рівня.
Опції багатогігабітного транзиту - наприклад, з'єднання 10 Гбіт/с, 100 Гбіт/с або навіть 400 Гбіт/с - ідеально підходять для робочих навантажень ШІ, які потребують поглинання величезних наборів даних або підтримки розподілених систем виведення, що обробляють мільйони запитів у різних регіонах.
Інтеграція з глобальною мережею доставки контенту (CDN) додає ще один рівень ефективності, кешуючи дані, до яких часто звертаються, ближче до кінцевих користувачів. Це зменшує навантаження на центральну інфраструктуру та покращує час відгуку, забезпечуючи швидший та безперебійніший досвід для користувачів по всьому світу.
Поєднуючи послуги IP-транзиту та CDN, організації можуть створити надійну основу для розгортання гібридного ШІ. Такий підхід дозволяє запускати навчальні робочі навантаження в економічно ефективних середовищах, зберігаючи при цьому системи виведення поруч з користувачами для оптимальної продуктивності.
FDC Servers надає всі ці масштабовані рішення, пропонуючи виділені сервери без лімітів, GPU-сервери, послуги колокації, IP-транзит та опції CDN, щоб задовольнити високі вимоги до пропускної здатності додатків ШІ.
Масштабування пропускної здатності вимагає продуманого та структурованого підходу. У 2024 році майже половина (47%) північноамериканських підприємств повідомили, що генеративний ШІ суттєво вплинув на їхні стратегії підключення.
Перед масштабуванням дуже важливо зрозуміти, як використовується ваша поточна пропускна здатність. Почніть з моніторингу як міжсерверного (зі сходу на захід), так і зовнішнього (з півночі на південь) трафіку. Це допоможе вам виявити сплески навантаження ШІ, які часто призводять до раптових стрибків передачі даних, що перевантажують мережу.
Різні робочі навантаження ШІ - наприклад, навчання машинного навчання, моделі глибокого навчання, висновки в реальному часі або попередня обробка даних - мають унікальні вимоги до пропускної здатності. Наприклад, завдання навчання передбачають передачу великих обсягів даних і часті контрольні точки, в той час як робочі навантаження на висновок вимагають стабільних з'єднань з меншим обсягом даних.
Використання пропускної здатності зростає швидше, ніж будь-коли. Якщо раніше річне зростання в середньому становило 20-30%, то з розвитком штучного інтелекту очікування наблизилися до 40% на рік завдяки збільшенню обсягів передачі даних. Опитування, проведене IBM у 2023 році, також показало, що середньостатистичне підприємство генерує близько 2,5 ексабайт даних щорічно. Обчислення даних, що генеруються та обробляються вашими додатками зі штучним інтелектом, є ключовим для прогнозування майбутніх потреб у пропускній здатності.
Ефективне масштабування пропускної здатності - це поетапний процес. Почніть з усунення найбільш нагальних вузьких місць, таких як з'єднання між кластерами графічних процесорів і системами зберігання, де зберігаються потоки навчальних даних.
Модульні оновлення - це розумний спосіб протестувати покращення без капітального ремонту всієї мережі. Наприклад, модернізація мережевих комутаторів, які обробляють найбільший трафік ШІ, може мати помітний вплив. Сучасні комутатори з підтримкою з'єднань на 25 Гбіт/с, 40 Гбіт/с або навіть 100 Гбіт/с можуть значно покращити потік даних між обчислювальними вузлами.
Інший варіант - впроваджувати високошвидкісні оптичні лінії зв'язку поетапно, зосередившись спочатку на з'єднаннях, які підтримують ваші моделі ШІ, що вимагають найбільшої пропускної здатності. Зокрема, складні моделі глибокого навчання вимагають більшої пропускної здатності як для навчання, так і для висновків, що робить їх пріоритетними.
Цікаво, що 69% ІТ-лідерів вважають, що їхня поточна мережева інфраструктура не може повністю підтримувати генеративний ШІ. Це підкреслює важливість поетапних планів оновлення, адаптованих до конкретних ініціатив у сфері ШІ. Незалежно від того, чи розширюєте ви навчальні можливості машинного навчання, чи впроваджуєте додатки для виведення висновків у реальному часі, розробка масштабованої мережі гарантує, що ви зможете впоратися з ростом без необхідності починати з нуля.
Після того, як необхідне оновлення апаратного забезпечення встановлено, настав час налаштувати мережеві протоколи для досягнення максимальної продуктивності.
Оптимізація мережевої конфігурації може забезпечити значний приріст продуктивності навіть без негайного оновлення обладнання. Зокрема, робочі навантаження зі штучним інтелектом виграють від коригування протоколів, які зменшують затримки та підвищують пропускну здатність.
Пріоритезація трафіку має вирішальне значення, коли кілька додатків ШІ конкурують за пропускну здатність. Політика якості обслуговування (QoS) може гарантувати, що чутливі до часу запити на висновок отримають пріоритет, тоді як навчальні робочі навантаження використовують доступну пропускну здатність у менш завантажений час, підтримуючи безперебійну роботу.
Шляхи маршрутизації також відіграють важливу роль. Зменшення кількості переходів та суміщення обчислень зі сховищем даних може впорядкувати рух даних. Наприклад, якщо ваші навчальні дані зберігаються в певних системах зберігання, переконайтеся, що ваші обчислювальні ресурси мають пряме високошвидкісне з'єднання з ними.
Ще однією ефективною стратегією є балансування навантаження між кількома мережевими шляхами. Оскільки навчання ШІ часто передбачає паралельну обробку даних на графічних процесорах або серверах, розподіл трафіку запобігає перетворенню будь-якого окремого з'єднання на "вузьке місце".
Ви також можете точно налаштувати такі параметри, як розміри вікон TCP, буферизацію та конфігурацію інтерфейсу, щоб ефективніше обробляти пакетні передачі. Крім того, інструменти оптимізації мережі на основі штучного інтелекту можуть динамічно налаштовувати маршрутизацію і розподіл ресурсів на основі шаблонів робочого навантаження в режимі реального часу.
Ці вдосконалення протоколу доповнюють модернізацію апаратного забезпечення, створюючи основу для масштабованої продуктивності.
FDC Servers пропонує інфраструктурні рішення, які відповідають цим стратегіям, забезпечуючи гнучкі можливості IP-транзиту в діапазоні від 10 Гбіт/с до 400 Гбіт/с. Їх глобальна мережа забезпечує оптимізацію шляхів маршрутизації, незалежно від того, де розташовані робочі навантаження ШІ або джерела даних.
Масштабування пропускної здатності для штучного інтелекту - це пошук оптимального співвідношення між продуктивністю, вартістю та підготовкою до майбутнього зростання. Вибір, який ви зробите сьогодні, безпосередньо вплине на те, наскільки добре ваші системи ШІ працюватимуть завтра.
Коли справа доходить до рішень для підключення, кожен варіант має свої сильні сторони і компроміси. Вибір правильного варіанту залежить від вашого робочого навантаження, бюджету та довгострокових цілей.
Кожна з цих опцій забезпечує шлях до задоволення зростаючих потреб ШІ в даних. Наприклад, оптичне з'єднання забезпечує неперевершену продуктивність для завдань з високою пропускною здатністю, таких як навчання декількох моделей ШІ або обробка великих масивів даних. Хоча початкові витрати є високими, вартість гігабайта знижується в міру збільшення обсягів використання, що робить його розумним вибором для організацій з високими потребами в пропускній здатності.
З іншого боку, нелімітована пропускна здатність ідеально підходить для робочих навантажень з непередбачуваним характером передачі даних, таких як навчання машинного навчання. Ця опція забезпечує стабільну продуктивність під час пікових навантажень, не турбуючись про надмірну плату.
Для тих, хто шукає баланс між вартістю та продуктивністю, послуги колокації пропонують золоту середину. Використовуючи професійно керовані дата-центри, ви отримуєте доступ до високошвидкісного підключення та надійної інфраструктури без витрат на будівництво власних об'єктів.
Після того, як ви вибрали рішення для підключення, наступним пріоритетом стає управління витратами та енергоспоживанням. Робочі навантаження штучного інтелекту є ресурсоємними, тому дуже важлива розумна стратегія.
Почніть з поступового масштабування. Почніть з потужності, яка вам потрібна зараз, і розширюйте її в міру зростання ваших потреб. Це допоможе уникнути переплати за невикористані ресурси. Крім того, інвестиції в сучасне енергоефективне мережеве обладнання можуть значно скоротити витрати на електроенергію порівняно зі старим обладнанням.
Місце, де ви розміщуєте свою інфраструктуру, також має значення. Розміщення обчислювальних ресурсів ближче до джерел даних зменшує затримки та витрати на передачу даних на великі відстані. Наприклад, якщо ваші навчальні дані зосереджені в певних регіонах, розміщення інфраструктури поблизу мінімізує використання дорогої пропускної здатності.
Гнучкість - ще один ключовий фактор. У проектах ШІ часто виникають коливання потреб у пропускній здатності через різні робочі навантаження, цикли навчання моделей і етапи розгортання. Гнучкі контракти дозволяють регулювати пропускну здатність за потреби, уникаючи штрафних санкцій або прив'язки до жорстких угод. Такі провайдери, як FDC Servers, пропонують масштабовані варіанти IP-транзиту від 10 Гбіт/с до 400 Гбіт/с, надаючи компаніям можливість адаптуватися до мінливих вимог без прив'язки до довгострокових фіксованих планів.
Забігаючи наперед, зазначимо, що планування майбутніх потреб у штучному інтелекті є настільки ж важливим, як і задоволення сьогоднішніх потреб. Технологія штучного інтелекту швидко розвивається, і ваша інфраструктура повинна розвиватися, щоб не відставати від неї.
Очікується, що вимоги до пропускної здатності значно зростуть, оскільки моделі штучного інтелекту стануть складнішими. Наприклад, великі мовні моделі розширилися з мільярдів до трильйонів параметрів всього за кілька років. Ця тенденція свідчить про те, що майбутні системи ШІ вимагатимуть ще більшої пропускної здатності.
Нові мультимодальні додатки ШІ, які одночасно обробляють текст, зображення, відео та аудіо, ще більше збільшать потреби в пропускній здатності. Ці системи вимагають обробки даних в реальному часі в різних форматах, що створює проблеми для традиційного мережевого планування.
Граничний ШІ - ще один фактор, який слід враховувати. Переміщаючи частину обробки ближче до джерел даних, периферійні розгортання створюють нові вимоги до пропускної здатності для таких завдань, як синхронізація моделей, оновлення та федеративне навчання. Ваша інфраструктура повинна безперешкодно підтримувати як централізоване навчання, так і розподілений висновок.
Щоб підготуватися до цього, зосередьтеся на масштабованому дизайні мережі. Модульні архітектури полегшують розширення пропускної здатності шляхом додавання з'єднань або модернізації певних сегментів без переривання роботи. Узгодження модернізації пропускної здатності з циклами оновлення технологій забезпечує сумісність між мережею та обчислювальними системами, максимізуючи віддачу від інвестицій.
Інструменти моніторингу та аналітики пропускної здатності також можуть надати цінну інформацію про тенденції використання, допомагаючи вам передбачити майбутні потреби та визначити області для оптимізації. Такий проактивний підхід не лише контролює витрати, але й забезпечує готовність вашої інфраструктури до наступної хвилі розвитку штучного інтелекту.
Масштабування пропускної здатності для ШІ вимагає добре продуманої інфраструктури, яка відповідає унікальним вимогам робочих навантажень ШІ. На відміну від традиційних додатків, ШІ покладається на високу пропускну здатність та інтелектуальну побудову мережі, що робить необхідним цілеспрямований підхід, заснований на даних.
Почніть з оцінки поточних моделей використання, щоб виявити вузькі місця перед оновленням. Поспішне проведення дорогого оновлення без розуміння ваших конкретних потреб може призвести до марної трати ресурсів. Замість цього узгодьте вдосконалення мережі з вимогами робочих навантажень штучного інтелекту - чи то високошвидкісне навчання моделей, чи то висновок у реальному часі, чи то переміщення великих масивів даних.
Обирайте варіанти інфраструктури та підключення, які відповідають вашим робочим навантаженням. Наприклад, послуги колокації пропонують доступ до інфраструктури найвищого рівня без відповідальності за управління власними центрами обробки даних, забезпечуючи баланс між вартістю та продуктивністю.
Поетапне оновлення - це розумний спосіб керувати витратами, одночасно гарантуючи, що ваша система зростатиме разом з вашими потребами. Такий поетапний підхід запобігає нераціональному використанню ресурсів і гарантує, що ваша мережа залишатиметься ефективною в міру зростання потреб.
Стратегічне розміщення центрів обробки даних також може відігравати важливу роль у зменшенні затримок і витрат на передачу даних. Об'єднавши обчислювальні ресурси та джерела даних, ви зможете задовольнити зростаючу потребу в периферійних обчисленнях і обробці даних у реальному часі в додатках ШІ.
Гнучкість має вирішальне значення при плануванні інфраструктури. Технологія ШІ швидко змінюється, і те, що працює сьогодні, може не працювати завтра. Обирайте рішення, які дозволять вам масштабуватися за потреби, уникаючи довгострокових зобов'язань, які можуть залишити вас із застарілими системами. Такі провайдери, як FDC Servers, пропонують масштабовані варіанти, розроблені для задоволення зростаючих потреб ШІ в пропускній здатності.
Нарешті, зосередьтеся на постійному вдосконаленні, щоб забезпечити готовність вашої інфраструктури штучного інтелекту до майбутнього.
Програмно-визначені мережі (SDN) покращують роботу робочих навантажень ШІ, пропонуючи централізований контроль і автоматизацію. Таке налаштування дозволяє розумніше керувати трафіком і допомагає мережам працювати більш ефективно. Регулюючи потік даних на льоту, SDN мінімізує затримки та уникає вузьких місць - обидва ці фактори мають вирішальне значення для управління величезними обсягами даних, які вимагають програми штучного інтелекту.
Крім того, системи SDN, що включають ШІ, можуть миттєво реагувати на мінливі потреби мережі. Це означає, що ресурси розподіляються більш ефективно, забезпечуючи стабільну продуктивність. Це чудово підходить для вимогливого характеру процесів машинного навчання та штучного інтелекту.
Обираючи між нелімітованою та лімітованою про пускною здатністю для додатків ШІ, важливо враховувати як ваші вимоги до передачі даних, так і ваш бюджет.
Нелімітована про пускна здатність найкраще підходить для завдань штучного інтелекту, які передбачають інтенсивне використання даних, наприклад, обробку великих наборів даних або керування безперервними потоками даних. З безлімітним тарифним планом ви можете передавати необмежену кількість даних, не турбуючись про додаткову плату, що робить його гнучким варіантом для непередбачуваних або дуже вимогливих робочих навантажень.
З іншого боку, тарифні плани з лімітованою пропускною здатністю є більш економічно вигідним вибором для проектів зі стабільними, низькими потребами в даних. Оскільки плата нараховується на основі фактичного використання, це ідеальний варіант для робочих навантажень, де обсяги передачі даних є передбачуваними та постійними.
Для додатків ШІ, які вимагають високої продуктивності та обробляють значні, мінливі обсяги даних, нелімітована пропускна здатність часто виявляється кращим варіантом завдяки здатності безперешкодно керувати інтенсивними операціями.
Дізнайтеся, як ефективно масштабувати пропускну здатність для додатків ШІ, задовольняючи унікальні вимоги до передачі даних і оптимізуючи продуктивність мережі.
14 хв читання - 30 вересня 2025 р.
9 хв читання - 22 вересня 2025 р.
Гнучкі опції
Глобальне охоплення
Миттєве розгортання
Гнучкі опції
Глобальне охоплення
Миттєве розгортання
