นวัตกรรมการบรรจบกันของ AI ในอีเธอร์เน็ต, โมดูลออปติคัล, InfiniBand

ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเพิ่มขึ้นของ generative AI ความต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์และเครือข่ายในศูนย์ข้อมูลจึงสูงถึงระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน อีเทอร์เน็ต (อีเธอร์เน็ต) และ InfiniBand ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเครือข่ายกระแสหลักสองเทคโนโลยี กำลังเร่งความเร็วอันทรงพลังสำหรับแอปพลิเคชัน AI ผ่านนวัตกรรมและการบรรจบกันอย่างต่อเนื่อง

วิวัฒนาการของอีเทอร์เน็ต การรวมโมดูลออปติคัล และการเร่งความเร็วของ AI

นับตั้งแต่ก่อตั้ง อีเธอร์เน็ตได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่โดดเด่นสำหรับ LAN และ WAN ด้วยการออกแบบที่เรียบง่าย ต้นทุนต่ำ และการใช้งานที่หลากหลาย ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อีเทอร์เน็ตได้พัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการด้านเวลาแฝงและแบนด์วิธที่สูงขึ้นของ AI และการประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) โดยการแนะนำเทคโนโลยีใหม่หลายอย่าง ในบรรดาเทคโนโลยีเหล่านั้น เทคโนโลยี RDMA บน Converged Ethernet (RoCE) มีความสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งช่วยให้เข้าถึงหน่วยความจำโดยตรงระยะไกล (RDMA) บนอีเธอร์เน็ต ช่วยลดเวลาแฝงของการสื่อสารเครือข่ายได้อย่างมาก และยังปรับปรุงอัตราการถ่ายโอนข้อมูลและประสิทธิภาพได้อย่างมากโดยการบูรณาการออปติคอลความเร็วสูง โมดูลต่างๆ เช่น OSFP 400G/800G

ในแอปพลิเคชัน AI เทคโนโลยี RoCE ช่วยให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง GPU ได้โดยตรงโดยไม่ต้องประมวลผล CPU จึงปรับปรุงประสิทธิภาพการถ่ายโอนข้อมูลและความเร็วในการฝึกอบรมได้อย่างมาก นอกจากนี้ สวิตช์อีเทอร์เน็ตระดับไฮเอนด์และการ์ดที่มีการควบคุมความแออัดที่มีประสิทธิภาพ โหลดบาลานซ์ และการรองรับ RDMA สามารถขยายขนาดให้ใหญ่กว่าเครือข่ายแบบเดิมได้ เพื่อตอบสนองความต้องการของการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่

InfiniBand: ออกแบบมาเพื่อคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง

InfiniBand (Infinite Bandwidth) เป็นมาตรฐานการสื่อสารเครือข่ายที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลประสิทธิภาพสูง ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านแบนด์วิธสูง เวลาแฝงต่ำ และความสามารถในการส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ InfiniBand มีข้อได้เปรียบเป็นพิเศษในด้าน AI รองรับเทคโนโลยี RDMA ซึ่งช่วยให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลระหว่างหน่วยความจำของคอมพิวเตอร์สองเครื่องได้โดยตรง จึงช่วยลดภาระบน CPU และเพิ่มประสิทธิภาพในการถ่ายโอนข้อมูล

คุณสมบัติที่สำคัญอีกประการหนึ่งของ InfiniBand ก็คือความสามารถในการปรับขนาดที่สูง รองรับโหนดที่เชื่อมต่อจำนวนมากและสามารถสร้างโทโพโลยีเครือข่ายที่ซับซ้อน เช่น ทรีและเมช ทำให้เกิดสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่ยืดหยุ่นสำหรับแอปพลิเคชัน AI นอกจากนี้ InfiniBand ยังมีกลไกการควบคุมความแออัดแบบ end-to-end ที่ยอดเยี่ยม ซึ่งจะปรับการไหลของข้อมูลโดยอัตโนมัติเมื่อเครือข่ายมีความหนาแน่น ทำให้มั่นใจได้ถึงความเสถียรและประสิทธิภาพของการรับส่งข้อมูล

การบรรจบกันของเทคโนโลยีและการปรับปรุงประสิทธิภาพ

ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างต่อเนื่อง ขอบเขตระหว่าง Ethernet และ InfiniBand จึงค่อยๆ เบลอ อีเธอร์เน็ตยังคงปรับปรุงความสามารถในการแข่งขันในการประมวลผลประสิทธิภาพสูงโดยการแนะนำเทคโนโลยีใหม่ เช่น RoCE และโมดูลออปติคัลประสิทธิภาพสูง ในขณะที่ InfiniBand ยังเพิ่มประสิทธิภาพความคุ้มค่าและความสะดวกในการใช้งานเพื่อดึงดูดฐานผู้ใช้ที่กว้างขึ้น แนวโน้มของการบรรจบกันของเทคโนโลยีนี้ส่งสัญญาณถึงเครือข่ายศูนย์ข้อมูลที่หลากหลายและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในอนาคต

ในแอปพลิเคชัน AI การผสมผสานระหว่างอีเธอร์เน็ตและ InfiniBand ทำให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ด้วยการปรับใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายแบบไฮบริด ศูนย์ข้อมูลจะสามารถเลือกเทคโนโลยีเครือข่ายได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการที่แท้จริง และจัดเตรียมสภาพแวดล้อมเครือข่ายที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการฝึกโมเดล AI ตัวอย่างเช่น เมื่อฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ สามารถใช้เครือข่าย InfiniBand เพื่อรับประกันความหน่วงต่ำและการส่งข้อมูลที่มีแบนด์วิธสูง ในขณะที่อีเทอร์เน็ตสามารถใช้เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการการรับส่งข้อมูลทั่วไป

การเร่งความเร็วของ AI ในอีเทอร์เน็ตและ InfiniBand เป็นทิศทางสำคัญในวิวัฒนาการของเทคโนโลยีเครือข่ายศูนย์ข้อมูล ด้วยนวัตกรรมและการบรรจบกันอย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยีทั้งสองนี้ให้การสนับสนุนเครือข่ายที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นสำหรับแอปพลิเคชัน AI ในอนาคต ด้วยการพัฒนาเพิ่มเติมของเทคโนโลยี AI และการขยายสถานการณ์การใช้งาน เรามีเหตุผลที่เชื่อได้ว่าอีเทอร์เน็ต โมดูลออปติคัล และ InfiniBand จะมีบทบาทสำคัญในด้าน AI มากยิ่งขึ้น โดยขับเคลื่อนเครือข่ายศูนย์ข้อมูลไปข้างหน้า ทิศทางของความเร็วสูง เวลาแฝงที่ต่ำกว่า และฟังก์ชันที่ทรงพลังยิ่งขึ้น