Innovative Konvergenz von KI in Ethernet, optischen Modulen, InfiniBand

Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere dem Aufstieg der generativen KI, hat der Bedarf an Rechen- und Netzwerkressourcen in Rechenzentren ein beispielloses Niveau erreicht. Ethernet (Ethernet) und InfiniBand sorgen als zwei gängige Netzwerktechnologien für eine starke Beschleunigung von KI-Anwendungen durch kontinuierliche Innovation und Konvergenz.

Ethernet-Evolution, Integration optischer Module und KI-Beschleunigung

Seit seiner Einführung hat sich Ethernet aufgrund seines einfachen Designs, seiner geringen Kosten und seines breiten Anwendungsspektrums zur dominierenden Technologie für LANs und WANs entwickelt. In den letzten Jahren hat sich Ethernet durch die Einführung mehrerer neuer Technologien weiterentwickelt, um den höheren Latenz- und Bandbreitenanforderungen von KI und Hochleistungsrechnen (HPC) gerecht zu werden. Unter ihnen ist die RDMA-over-Converged-Ethernet-Technologie (RoCE) besonders wichtig, die Remote Direct Memory Access (RDMA) über Ethernet ermöglicht, die Latenz der Netzwerkkommunikation deutlich reduziert und durch die Integration von Hochgeschwindigkeitsoptik die Datenübertragungsraten und -effizienz erheblich verbessert Module wie 400G/800G OSFPs.

In KI-Anwendungen ermöglicht die RoCE-Technologie die direkte Übertragung von Daten zwischen GPUs ohne CPU-Verarbeitung, wodurch die Effizienz der Datenübertragung und die Trainingsgeschwindigkeit erheblich verbessert werden. Darüber hinaus können High-End-Ethernet-Switches und -Karten mit leistungsstarker Überlastungskontrolle, Lastausgleich und RDMA-Unterstützung auf eine größere Größe als herkömmliche Netzwerke skaliert werden, um den Anforderungen eines groß angelegten KI-Modelltrainings gerecht zu werden.

InfiniBand: Entwickelt für Hochleistungsrechnen

InfiniBand (Infinite Bandwidth) ist ein Netzwerkkommunikationsstandard für Hochleistungsrechnen, der für seine hohe Bandbreite, geringe Latenz und zuverlässige Datenübertragungsfähigkeiten bekannt ist. InfiniBand ist besonders im KI-Bereich von Vorteil. Es unterstützt die RDMA-Technologie, die die direkte Übertragung von Daten zwischen den Speichern zweier Computer ermöglicht, wodurch die Belastung der CPU verringert und die Effizienz der Datenübertragung erhöht wird.

Ein weiteres wichtiges Merkmal von InfiniBand ist seine hohe Skalierbarkeit. Es unterstützt eine große Anzahl verbundener Knoten und kann komplexe Netzwerktopologien wie Baum und Mesh aufbauen und bietet so eine flexible Netzwerkarchitektur für KI-Anwendungen. Darüber hinaus verfügt InfiniBand über einen hervorragenden End-to-End-Überlastungskontrollmechanismus, der den Datenfluss automatisch anpasst, wenn das Netzwerk überlastet ist, und so die Stabilität und Effizienz der Datenübertragung gewährleistet.

Technologiekonvergenz und Leistungsverbesserung

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Technologie verschwimmt die Grenze zwischen Ethernet und InfiniBand allmählich. Ethernet verbessert weiterhin seine Wettbewerbsfähigkeit im Hochleistungsrechnen durch die Einführung neuer Technologien wie RoCE und leistungsstarke optische Module; Gleichzeitig optimiert InfiniBand auch seine Kosteneffizienz und Benutzerfreundlichkeit, um eine breitere Benutzerbasis anzulocken. Dieser Trend der Technologiekonvergenz signalisiert ein vielfältigeres und effizienteres Rechenzentrumsnetzwerk in der Zukunft.

Bei KI-Anwendungen führt die Kombination von Ethernet und InfiniBand zu noch deutlicheren Leistungssteigerungen. Durch den Einsatz einer hybriden Netzwerkarchitektur können Rechenzentren Netzwerktechnologien flexibel entsprechend den tatsächlichen Anforderungen auswählen und eine optimale Netzwerkumgebung für das Training von KI-Modellen bereitstellen. Beim Training großer KI-Modelle kann beispielsweise ein InfiniBand-Netzwerk verwendet werden, um eine Datenübertragung mit geringer Latenz und hoher Bandbreite sicherzustellen, während Ethernet verwendet werden kann, um Kosten zu senken und die Flexibilität bei der Abwicklung des allgemeinen Datenverkehrs zu erhöhen.

Die KI-Beschleunigung in Ethernet und InfiniBand ist eine Schlüsselrichtung in der Entwicklung der Netzwerktechnologie für Rechenzentren. Durch kontinuierliche Innovation und Konvergenz bieten diese beiden Technologien eine leistungsfähigere und effizientere Netzwerkunterstützung für KI-Anwendungen. Wir haben Grund zu der Annahme, dass Ethernet, optische Module und InfiniBand in Zukunft mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie und der Erweiterung der Anwendungsszenarien eine noch wichtigere Rolle im Bereich KI spielen und das Rechenzentrumsnetzwerk vorantreiben werden die Richtung höherer Geschwindigkeit, geringerer Latenz und leistungsfähigerer Funktionen.