Pe măsură ce infrastructura AI se scalează într-un ritm fără precedent, o serie de presupuneri învechite continuă să reapar – în special când vine vorba de rolul rețelelor în sistemele de antrenament și inferență la scară largă. Multe dintre aceste mituri sunt înrădăcinate în tehnologii care au funcționat bine pentru clustere mici. Dar sistemele de astăzi se scalează la sute de mii – și în curând, la milioane – de GPU-uri.
Acele modele mai vechi nu se mai aplică. Să parcurgem unele dintre cele mai comune mituri – și de ce Ethernet a apărut în mod clar ca fundament pentru rețelele AI moderne.
Mitul nr. 1: Nu puteți utiliza Ethernet pentru rețele AI de înaltă performanță
Acest mit a fost deja demontat. Ethernet este acum tehnologia de rețea de facto pentru IA la scară largă. Majoritatea, dacă nu toate, dintre cele mai mari clustere GPU implementate în ultimul an au utilizat Ethernet pentru rețele scalabile.
Ethernet oferă performanțe care egalează sau depășesc ceea ce oferă alternative precum InfiniBand – oferind în același timp un ecosistem mai puternic, un suport mai larg pentru furnizori și cicluri de inovare mai rapide. InfiniBand, de exemplu, nu a fost conceput pentru scalarea de astăzi. Este o structură moștenită care este împinsă dincolo de scopul său inițial.
Între timp, Ethernet prosperă: mai mulți furnizori livrează switch-uri de 51.2T, iar Broadcom a introdus recent Tomahawk 6, primul switch de 102.4T din industrie. Ecosistemele pentru interconectare optică și electrică sunt, de asemenea, mature, iar clusterele de 100.000 de GPU-uri și mai mult sunt acum construite în mod curent pe Ethernet.
Mitul nr. 2: Aveți nevoie de rețele separate pentru scaling-up și scaling-out
Acest lucru era acceptabil când nodurile GPU erau mici. Legăturile scale-up moștenite au apărut într-o epocă în care conectarea a două sau patru GPU-uri era suficientă. Astăzi, domeniile scale-up se extind rapid. Nu mai conectați patru GPU-uri – proiectați sisteme cu 64, 128 sau mai multe într-un singur cluster scale-up. Și aici Ethernet, cu scalabilitatea sa dovedită, devine alegerea evidentă.
Utilizarea tehnologiilor separate pentru interconectarea locală și la nivel de cluster adaugă doar costuri, complexitate și riscuri. Ceea ce doriți este opusul: o singură rețea unificată care să le suporte pe ambele. Exact asta oferă Ethernet – alături de fungibilitatea interfeței, operațiuni simplificate și un ecosistem deschis.
Pentru a accelera această convergență a interfeței, am contribuit cu cadrul Scale-Up Ethernet (SUE) la Open Compute Project, ajutând industria să se standardizeze în jurul unei singure structuri de rețea AI.
Mitul nr. 3: Aveți nevoie de interconexiuni proprietare și optică exotică
Aceasta este o altă rămășiță dintr-o altă eră. Interconexiunile proprietare și optica strâns cuplată ar fi putut funcționa pentru sisteme mici și fixe – dar rețelele AI de astăzi necesită flexibilitate și deschidere.
Ethernet vă oferă opțiuni: optică co-ambalată (CPO) de a treia generație, optică resincronizată bazată pe module, optică de acționare liniară și cuprul pasiv cu cea mai lungă rază de acțiune. Nu sunteți blocat într-o singură soluție. Vă puteți adapta interconectarea la obiectivele dvs. de putere, performanță și economice – cu suport complet pentru ecosistem.
Mitul nr. 4: Aveți nevoie de funcții proprietare ale NIC pentru sarcini de lucru AI
Unele rețele AI se bazează pe NIC-uri programabile, de mare putere, pentru a susține funcții precum controlul congestiei sau pulverizarea traficului. Însă, în multe cazuri, acest lucru doar maschează limitările din structura de comutare.
Comutatoarele Ethernet moderne – precum Tomahawk 5 și 6 – integrează echilibrarea încărcării, telemetria bogată și rezistența la defecțiuni direct în comutator. Acest lucru reduce costurile, scade consumul de energie și eliberează energie pentru ceea ce contează cel mai mult: GPU-urile/XPU-urile.
Privind în perspectivă, tendința este clară: funcțiile NIC vor fi din ce în ce mai mult încorporate în XPU-uri. Strategia mai inteligentă este simplificarea, nu supra-proiectarea.
Mitul nr. 5: Trebuie să vă adaptați rețeaua la furnizorul de GPU
Nu există un motiv întemeiat pentru asta. Cele mai avansate clustere GPU din lume – implementate la cele mai mari hiperscalere – rulează pe Ethernet.
De ce? Pentru că permite topologii de rețea mai plate și mai eficiente. Este neutru față de furnizor. Și susține inovația – de la biblioteci colective optimizate pentru inteligență artificială până la reglarea specifică sarcinii de lucru, atât la nivel de scaling-up, cât și la nivel de scaling-out.
Ethernet este o tehnologie bazată pe standarde, bine înțeleasă, cu un ecosistem de parteneri foarte vibrant. Acest lucru permite clusterelor de inteligență artificială să scaleze mai ușor și complet decuplat de alegerea GPU/XPU, oferind un sistem deschis, scalabil și eficient din punct de vedere energetic.
Concluzie
Rețelele erau odinioară o idee ulterioară. Acum sunt un factor strategic care permite performanța, eficiența și scalabilitatea inteligenței artificiale.
Dacă arhitectura dvs. este încă construită pe baza unor presupuneri de acum cinci ani, este timpul să le regândiți. Viitorul inteligenței artificiale se construiește pe Ethernet – iar acest viitor este deja aici.
SolvIT Networks este partener strategic pentru Europa Centrală și de Est al Broadcom.