14 分钟阅读 - 2025年9月30日
了解如何为人工智能应用有效扩展带宽，满足独特的数据传输需求并优化网络性能。
**人工智能应用对数据传输的要求很高，因此需要强大的网络性能。**与标准网络应用不同，人工智能工作负载需要处理数 TB 的数据，因此可扩展的带宽对于训练机器学习模型、实时视频分析和复杂模拟等任务至关重要。如果没有适当的带宽，训练时间就会增加，实时进程就会失败，资源就会浪费。
为满足这些需求，请重点关注
首先评估当前的带宽使用情况，逐步升级并优化协议。这可确保您的基础设施能够处理不断增长的人工智能需求，同时兼顾成本和性能。FDC Servers等提供商可为人工智能工作负载提供量身定制的可扩展解决方案。
把握人工智能应用的带宽需求对于构建能够管理其独特数据流模式的基础设施至关重要。这些需求与传统企业系统有很大不同，需要采用专门的架构方法。让我们来分析一下形成人工智能工作负载的特定数据吞吐量需求。
人工智能训练挑战了数据移动的极限。它涉及 GPU 之间的快速同步、处理用于实时推理的高分辨率数据流以及在预处理期间传输大量原始数据批次。在这些步骤中，即使是微小的延迟也会导致明显的延迟，从而影响性能。
人工智能工作负载与传统企业网络的流量流向不同。企业系统通常会优先处理内部系统与外部网络之间的流量（南北流量），而人工智能工作负载则会产生大量的内部流量（或东西流量）。在分布式训练设置中，大部分通信都发生在计算节点之间，无论是同步参数还是共享中间结果。这种持续的内部数据交换可能会让专注于外部连接的网络设计不堪重负。为了有效扩展带宽，必须对架构进行优化，以处理这些持续、高流量的东西向流量模式。
人工智能系统面临特定的网络障碍。它们需要在节点之间进行低延迟、高速通信，但随着计算节点数量的增加，内部流量也呈指数级增长。在这种情况下，标准拥塞控制协议往往难以发挥作用，从而增加了不必要的开销。此外，工作负载强度的突然变化也会导致网络拥塞，使资源分配在多租户环境中变得尤为棘手。应对这些挑战对于确保人工智能平稳高效地运行至关重要。
这些策略可直接满足人工智能网络的需求，确保基础设施能够高效扩展。
对于人工智能工作负载而言，高速光连接改变了游戏规则。它可提供处理海量数据传输所需的低延迟和稳定吞吐量。由于现代人工智能任务需要移动庞大的数据集，光纤解决方案（速度可达每秒数百千兆比特）变得不可或缺。它们可提供大规模人工智能培训环境所需的持续性能。
光纤链路的突出优势之一是能够在长距离上保持高性能。这对于分布式训练设置尤为重要，因为不同节点的 GPU 需要无缝交换梯度更新和模型参数。即使多个人工智能工作负载同时运行，这种连接也能确保平稳运行。
光连接构成了硬件基础设施的骨干，而软件定义网络（SDN）则带来了处理人工智能流量波动所需的灵活性。SDN 可对带宽进行实时调整，并能动态引导流量，以满足人工智能训练和推理的不同需求。这种资源的自动重新分配有助于防止网络拥塞。
SDN 还擅长负载平衡和网络切片。负载均衡通过均匀分配流量来防止热点，而网络切片则为特定任务创建具有专用带宽的隔离网段。例如，一个团队的密集培训工作不会干扰另一个团队的实时推理过程。这种分段可确保多个项目的顺利运行。
这些功能为实现更智能的网络管理铺平了道路，让人工智能本身发挥主导作用，进一步优化性能。
在光连接和 SDN 的基础上，人工智能驱动的优化利用实时分析来预测和解决潜在的网络瓶颈。机器学习（ML）算法分析流量模式，预测带宽需求，并调整服务质量（QoS）策略，以优先处理关键的、对延迟敏感的任务，如训练期间的梯度更新。
例如，ML 可以识别特定训练阶段反复出现的流量高峰，并相应地预先分配带宽。这种积极主动的方法消除了与传统反应式网络管理相关的延迟。自适应 QoS 策略可通过优先处理紧急数据传输而不是次要数据传输来进一步提高性能。
人工智能驱动的监控在发现异常方面也发挥着至关重要的作用。通过检测异常流量模式或拥塞的早期迹象，系统可以在小问题升级为重大中断之前向网络管理员发出警报。
对于拥有全球人工智能业务的企业来说，由 ML 支持的智能路由优化可确保选择最佳网络路径。这些算法考虑了当前条件、延迟要求和跨区域的可用带宽，无论工作负载在哪里处理或数据在哪里存储，都能保证一流的性能。
选择正确的基础设施对于确保人工智能应用能够无缝增长而不是遇到性能瓶颈至关重要。人工智能工作负载要求系统能够处理海量数据传输，保持低延迟，并根据需要进行扩展，而不会遇到带宽限制。让我们来探讨一些旨在应对这些挑战的关键基础架构选项。
非计量带宽消除了对数据传输的限制，这对人工智能工作负载来说是一个改变。当人工智能训练涉及在存储系统、计算节点和外部数据集之间移动 TB 级数据时，传统的计量连接会迅速增加成本。有了非计量专用服务器，您就可以简化人工智能工作流程，而不必担心突如其来的带宽费用。
这种设置尤其适用于分布式训练。当多个 GPU 节点不断交换梯度更新和模型参数时，非计量带宽可确保这些高频率、大容量的数据传输顺利进行，而不会出现节流。这对于保持人工智能训练所需的速度和效率至关重要。
可定制的服务器配置允许您根据具体的工作负载需求调整基础架构，从而使您的工作更进一步。无论是用于预处理数据集的额外存储、用于内存分析的高内存设置，还是用于多节点训练集群的专用网络，专用服务器都可以量身定制，以高效完成工作。
基础设施不仅与服务器有关，还与服务器的位置有关。战略性的数据中心布局可以大大提高人工智能的性能，尤其是对延迟敏感的任务。主机代管服务可访问具有多个大容量网络连接的运营商中立设施，最大限度地减少人工智能系统与最终用户或数据源之间的跳转次数。
这种接近性对于实时处理至关重要，例如来自物联网设备、金融交易或实时用户交互的流数据。与距离较远的云区域相比，靠近主要互联网交换点的主机代管设施可以减少延迟，从而带来更好的性能和更流畅的用户体验。
主机代管中心还具备处理高密度 GPU 集群和能源密集型人工智能培训系统的能力。由于每个机架的功率密度高达 22kW，这些设施可以支持人工智能苛刻的硬件要求，同时保持最佳的环境条件。
强大的网络骨干是可扩展人工智能基础设施的另一个重要组成部分。优质的 IP 转接服务可提供人工智能应用所需的可靠连接，并以服务水平协议为后盾，解决延迟、数据包丢失和正常运行时间等关键指标。这些保证可确保您的网络能够满足生产级需求。
多千兆位传输选项（如 10Gbps、100Gbps 或甚至 400Gbps 连接）非常适合需要摄取海量数据集或支持分布式推理系统的人工智能工作负载，这些系统需要处理不同地区的数百万个请求。
全球内容交付网络（CDN）集成通过缓存频繁访问的数据，使其更接近终端用户，从而提高了效率。这减少了对中央基础设施的需求，提高了响应速度，为全球用户提供了更快、更流畅的体验。
通过结合 IP 传输和 CDN 服务，企业可以为混合人工智能部署奠定坚实的基础。通过这种方法，您可以在具有成本效益的环境中运行训练工作负载，同时让推理系统靠近用户以获得最佳性能。
FDC Servers 提供所有这些可扩展的解决方案--提供未计量的专用服务器、GPU 服务器、主机代管服务、IP 中转和 CDN 选项--以满足人工智能应用的带宽密集型需求。
扩展带宽需要深思熟虑的结构化方法。2024 年，近一半（47%）的北美企业表示，生成式人工智能对其连接策略产生了重大影响。
在扩展之前，了解当前带宽的使用情况至关重要。首先要监控服务器之间（东西向）的流量和外部（南北向）的流量。这些洞察力可以帮助您检测人工智能工作负载的突发情况，这种情况往往会导致数据传输量突然激增，给网络带来压力。
不同的人工智能工作负载（如机器学习训练、深度学习模型、实时推理或数据预处理）都有独特的带宽需求。例如，训练任务涉及大量数据传输和频繁的检查点，而推理工作负载则需要稳定、低流量的连接。
带宽使用量的增长速度比以往任何时候都快。虽然历史上的年增长率平均为 20%-30%，但由于数据移动的增加，人工智能的崛起已使预期年增长率接近 40%。IBM2023 年的一项调查还显示，平均每个企业每年产生约 2.5 艾字节的数据。计算人工智能应用生成和处理的数据是预测未来带宽需求的关键。
有效扩展带宽是一个分阶段的过程。首先要解决最紧迫的瓶颈问题，例如 GPU 集群与训练数据流所在的存储系统之间的连接。
模块化升级是在不彻底改造整个网络的情况下测试改进效果的明智方式。例如，升级处理最繁忙人工智能流量的网络交换机就能产生明显的影响。支持 25Gbps、40Gbps 甚至 100Gbps 连接的现代交换机可以显著改善计算节点之间的数据流。
另一种方法是分阶段引入高速光链路，首先关注支持带宽最密集型人工智能模型的连接。尤其是复杂的深度学习模型，其训练和推理都需要更高的带宽，因此需要优先考虑。
有趣的是，69% 的高级 IT 领导者认为，他们当前的网络基础设施无法完全支持生成式人工智能。这凸显了针对特定人工智能计划制定分阶段升级计划的重要性。无论您是要扩展机器学习训练能力，还是要启用实时推理应用，设计一个可扩展的网络都能确保您无需从头开始就能应对增长。
一旦必要的硬件升级到位，就应该对网络协议进行微调，以实现最高性能。
即使不立即升级硬件，优化网络配置也能显著提高性能。人工智能工作负载尤其能从协议调整中获益，从而减少延迟并提高吞吐量。
当多个人工智能应用竞争带宽时，流量优先级的确定至关重要。服务质量（QoS）策略可确保时间敏感的推理请求获得优先权，而训练工作负载则在不太繁忙的时候使用可用带宽，从而保持平稳运行。
路由路径也发挥着重要作用。减少跳数并将计算与数据存储放在同一地点可简化数据移动。例如，如果您的培训数据存放在特定的存储系统中，则应确保您的计算资源与这些存储系统有直接的高速连接。
另一个有效的策略是在多个网络路径之间实现负载平衡。由于人工智能培训通常涉及 GPU 或服务器之间的并行处理，因此分配流量可以防止任何单一连接成为堵塞点。
您还可以微调 TCP 窗口大小、缓冲和接口配置等设置，以便更高效地处理突发传输。此外，人工智能驱动的网络优化工具可根据实时工作负载模式动态调整路由和资源分配。
这些协议改进与硬件升级相辅相成，为可扩展的性能奠定了基础。
FDC Servers提供与这些战略相匹配的基础设施解决方案，提供从 10Gbps 到 400Gbps 的灵活 IP 传输选项。无论您的人工智能工作负载或数据源位于何处，他们的全球网络都能确保优化的路由路径。
为人工智能扩展带宽就是要在性能、成本和未来增长之间找到最佳平衡点。今天的选择将直接影响明天人工智能系统的性能。
说到连接解决方案，每种选择都有自己的优势和利弊。选择正确的方案取决于您的人工智能工作量、预算和长期目标。
这些选项中的每一种都为满足人工智能日益增长的数据需求提供了途径。例如，光连接可为训练多个人工智能模型或处理海量数据集等带宽繁重的任务提供无与伦比的性能。虽然前期成本较高，但每千兆字节的成本会随着使用量的增加而降低，因此对于有高数据吞吐量需求的企业来说，这是一个明智的选择。
另一方面，非计量带宽非常适合机器学习训练等数据传输模式不可预测的工作负载。这种选择可确保高峰使用期间的性能稳定，而无需担心超额费用。
对于那些在成本和性能之间寻求平衡的人来说，主机代管服务提供了一个中间地带。通过使用专业管理的数据中心，您可以获得高速连接和可靠的基础设施，而无需支付自建设施的费用。
一旦选择了连接解决方案，管理成本和能源消耗就成了下一个优先事项。人工智能工作负载是资源密集型的，因此明智的策略至关重要。
从逐步扩展开始。从您现在需要的容量开始，随着需求的增长而扩展。这样可以避免为未使用的资源支付过多费用。此外，与老式硬件相比，投资现代节能网络设备可以大大降低电费。
基础设施的位置也很重要。将计算资源放在离数据源更近的地方，可以减少延迟和长途数据传输成本。例如，如果您的培训数据集中在特定区域，那么将基础设施安置在附近就能最大限度地减少昂贵的带宽使用。
灵活性是另一个关键因素。人工智能项目经常会因工作负载、模型训练周期和部署阶段的不同而导致带宽需求波动。灵活的合同允许您根据需要调整容量，避免罚款或被死板的协议锁定。FDC Servers 等提供商可提供从 10 Gbps 到 400 Gbps 的可扩展 IP 传输选项，让企业有能力适应不断变化的需求，而无需承诺长期固定的计划。
展望未来，规划未来的人工智能需求与满足当前需求同样重要。人工智能技术日新月异，您的基础设施必须与时俱进。
随着人工智能模型变得越来越复杂，带宽需求预计将大幅增长。例如，大型语言模型在短短几年内已经从数十亿个参数扩展到数万亿个参数。这一趋势表明，未来的人工智能系统将需要更大的数据吞吐量。
同时处理文本、图像、视频和音频的新兴多模式人工智能应用将进一步增加带宽需求。这些系统需要对各种格式的数据进行实时处理，这给传统的网络规划带来了挑战。
边缘人工智能是另一个需要考虑的因素。通过将一些处理过程移至更靠近数据源的地方，边缘部署为模型同步、更新和联合学习等任务带来了新的带宽需求。您的基础架构必须无缝支持集中式训练和分布式推理。
为了做好准备，请关注可扩展的网络设计。模块化架构可以在不中断运行的情况下，通过增加连接或升级特定网段来更轻松地扩展容量。将带宽升级与技术更新周期保持一致，可确保网络与计算系统之间的兼容性，最大限度地提高投资回报。
带宽监控和分析工具还可以提供有关使用趋势的宝贵见解，帮助您预测未来需求并确定需要优化的领域。这种积极主动的方法不仅能控制成本，还能确保您的基础设施为下一波人工智能进步做好准备。
为人工智能扩展带宽需要一个深思熟虑的基础设施，以满足人工智能工作负载的独特需求。与传统应用不同，人工智能依赖于高数据吞吐量和智能网络设计，因此采用深思熟虑、数据驱动的方法至关重要。
首先要评估当前的使用模式，以便在升级前找出瓶颈。在不了解具体需求的情况下贸然进行成本高昂的升级，会造成资源浪费。相反，要根据人工智能工作负载的需求来改进网络，无论是高速模型训练、实时推理还是移动大型数据集。
选择符合工作负载要求的基础设施和连接选项。例如，主机代管服务可提供顶级基础架构，而无需管理自己的数据中心，从而在成本和性能之间取得平衡。
循序渐进地升级是管理成本的明智之举，同时还能确保您的系统与您的需求同步增长。这种循序渐进的方法可以防止资源浪费，确保您的网络在需求增加时保持高效。
数据中心的战略布局也能在减少延迟和传输成本方面发挥重要作用。通过计算资源和数据源的同地放置，您可以满足人工智能应用中对边缘计算和实时处理日益增长的需求。
规划基础设施时，灵活性至关重要。人工智能技术日新月异，今天能用的明天可能就不能用了。选择可根据需要扩大或缩小规模的解决方案，避免长期承诺，以免被过时的系统所束缚。FDC Servers 等提供商提供可扩展的选项，旨在满足人工智能不断发展的带宽需求。
最后，专注于持续改进，确保您的人工智能基础设施为未来做好准备。
软件定义网络 (SDN) 通过提供集中控制和自动化，改善了人工智能工作负载的运行方式。这种设置可实现更智能的流量管理，帮助网络更高效地运行。通过即时调整数据流，SDN 可以最大限度地减少延迟并避免瓶颈，而这两点对于管理人工智能应用所需的海量数据都至关重要。
此外，包含人工智能的 SDN 系统还能即时响应不断变化的网络需求。这意味着可以更有效地分配资源，确保性能稳定。这与机器学习和人工智能流程的苛刻要求不谋而合。
在为人工智能应用选择非计量 带宽和计量带宽时，必须同时考虑数据传输要求和预算。
非计量带宽最适用于涉及大量数据使用的人工智能任务，如处理海量数据集或管理连续数据流。使用非计量计划，您可以无限制地传输数据，而不必担心额外费用，这对于不可预测或要求很高的工作负载来说是一个灵活的选择。
另一方面，对于数据需求稳定、较低的项目来说，计量带宽是更具成本效益的选择。由于收费基于实际使用量，因此它非常适合数据传输量可预测且稳定的工作负载。
对于需要高性能和处理大量波动数据负载的人工智能应用来说，非计量带宽往往是更好的选择，因为它能够无缝管理密集型操作。
9 分钟阅读 - 2025年9月22日
