人工智能工作负载的网络:人工智能的网络要求是什么?

以太网电缆中的 8 根电线起什么作用

介绍

人工智能 (AI) 正在通过实现更智能的决策和自动化,改变从医疗保健到制造业等各个行业。然而,AI 应用的成功很大程度上取决于底层网络基础设施。与传统云计算不同,AI 工作负载会产生海量数据流,需要强大高效的网络解决方案。那么,AI 对网络有哪些要求?您如何确保您的基础设施能够胜任这项任务?让我们来探索一下。

人工智能工作负载的独特挑战

人工智能工作负载(例如训练深度学习模型或运行实时推理)产生的数据流与传统计算任务有显著不同。这些挑战包括:

大象流

人工智能工作负载通常会生成大量连续的数据流,即所谓的“大象流”。这些数据流可能会淹没特定的网络路径,从而造成拥塞和延迟。

多对一流量

在AI集群中,多个进程可能会向单个接收者发送数据,从而导致网络背压、拥塞甚至数据包丢失。

低延迟要求

自动驾驶汽车或机器人等实时人工智能应用需要超低延迟以确保及时决策。

人工智能的关键网络要求

为了应对这些挑战,AI网络必须满足以下要求:

高带宽

AI 工作负载需要高速数据传输来处理大型数据集。Cat6、Cat7 和 Cat8 等以太网电缆是常用的线缆类型,其中 Cat8 在短距离内可提供高达 40 Gbps 的速度。

低延迟

在AI集群中,多个进程可能会向单个接收者发送数据,从而导致网络背压、拥塞甚至数据包丢失。

连接器

标准 RJ45 或 M12 连接器用于将电缆连接到设备,提供安全高效的连接。

工业以太网电缆的主要特点

高可靠性

屏蔽设计可降低 EMI,即使在高湿度、极端温度或化学物质暴露等恶劣环境下也能确保稳定的数据传输。

低延迟

降低延迟对于实时 AI 应用至关重要。RDMA(远程直接内存访问)和 RoCE(融合以太网 RDMA)等技术通过实现设备间的直接内存访问,有助于最大程度地降低延迟。

自适应路由

为了平衡大流量并防止拥塞,自适应路由会动态地在拥塞最少的路径上分配数据。

拥塞控制

先进的算法监控和管理网络流量,确保即使在高负载下也能实现最佳性能。

可扩展性

人工智能网络必须无缝扩展,以适应不断增长的数据需求。结构化布线系统(例如配线架和无氧电缆)可提供扩展所需的灵活性和可靠性。

RDMA 和 RoCE 如何增强 AI 网络

RDMA 和 RoCE 是 AI 网络的颠覆者。它们能够:

直接数据传输 通过绕过 CPU,RDMA 可以减少延迟并提高效率。
自适应路由 RoCE 网络使用自适应路由来均匀分配流量,从而避免出现瓶颈。
拥塞管理 先进的算法和池化缓冲区确保即使在高峰负载期间数据也能顺畅流动。

选择正确的布线解决方案

任何人工智能网络的基础都是其布线基础设施。以下是需要考虑的事项:

以太网电缆 Cat6 和 Cat7 电缆适用于大多数 AI 应用,但 Cat8 非常适合高速、短距离连接。
配线架 配线架组织和管理网络连接,使您的基础设施更容易扩展和维护。
无氧电缆 这些电缆具有卓越的信号质量和耐用性,确保在苛刻的环境下提供可靠的性能。
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选择正确的布线解决方案

艾普华通集团专注于高性能结构化布线系统,旨在满足人工智能工作负载的需求。无论您是构建新的人工智能网络还是升级现有网络,艾普华通的布线解决方案都能提供您所需的可靠性和性能。

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发布时间:2025年3月6日