AI時代のネットワーク革新の新しい方向

大規模モデルの出現により、AIインフラにおけるネットワークの地位はますます重要になっています。大規模モデルのトレーニングは、ネットワークに対してより高い要求を課しており、主に3つの側面に表れています。

1. モデルの規模が急速に増大しており、単一のカードでは支えきれず、複数のサーバークラスタによる協調訓練が必要であり、ネットワークインターネット接続への要求が高まっています。

2. トレーニング中はパラメータの同期を頻繁に行う必要があり、ネットワークは低遅延と高帯域幅の特性を備えている必要があります。

3. 訓練時間が長く、ネットワーク障害耐障害性の要求が高く、安定性が重要です。

これらの新しい要求に対応するために、ネットワークの革新が複数のレベルで展開されています:

1. 伝送媒体の面では、光ファイバー、銅ケーブル、シリコンベースの相互接続にはそれぞれ利点があり、異なるシーンで競争と統合が進んでいる。

2. ネットワークプロトコルの観点から、IBとイーサネットの二大陣営が競争を繰り広げており、その背後にはGPUメーカーの発言権争いがあります。

3. ネットワークアーキテクチャの面では、葉脊構造からトンボアーキテクチャなどの新しいアーキテクチャに進化しており、より大規模なクラスターをサポートしています。

4. データセンターの相互接続に関して、地域を超えた計算力ネットワークを探索し、単一のセンターの電力資源の制限を突破する。

全体的に見ると、AIは通信業界の革新を加速させており、今後はコアデバイスと新興技術が並行して発展する状況が見込まれています。スイッチや光モジュールなどのコアデバイスは依然として必要ですが、新技術がもたらす機会にも注目する価値があります。通信業界は新たな革新サイクルの出発点にあります。