Тенденции развития сетевых технологий на основе ИИ в 2024 году: прогнозы и аналитические данные

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает преобразовывать технологический ландшафт. В преддверии 2024 года эксперты и агенты ИИ предлагают свои прогнозы относительно тенденций , которые определят defiсетевых технологий на основе ИИ в ближайшие 12 месяцев. 

Экспоненциальный рост объемов работы с искусственным интеллектом

В мире, где такие приложения искусственного интеллекта, как ChatGPT, Bard и Grok от X.AI, стали обыденностью, сохраняется потребность в более крупных и мощных моделях ИИ. Экспоненциальный рост вычислительной мощности позволил проводить крупномасштабное обучение моделей ИИ, и спрос на более крупные и совершенные модели не показывает признаков замедления. Теперь перед крупными компаниями-гипермасштабными провайдерами стоит задача поддержки еще больших рабочих нагрузок с кластерами из тысяч графических процессоров.

Этот рост обусловлен разработкой новых алгоритмов ИИ и широким внедрением приложений ИИ в различных отраслях. В результате увеличиваются объемы задач ИИ, а количество кластеров графических процессоров, поддерживающих их, растет. Эффективное использование этих кластеров и успешное обучение моделей ИИ в значительной степени зависят от базовой архитектуры и сетевой связности.

Открытые сети: смена парадигмы

Крупные облачные компании уже внедрили открытые и дезагрегированные сетевые решения в своих центрах обработки данных. Причина этого сдвига очевидна: монолитные и проприетарные сетевые решения не могут обеспечить масштабируемость, гибкость и экономичность, необходимые для управления крупномасштабными вычислительными ресурсами.

Проприетарные сетевые решения уже давно подходят для высокопроизводительных вычислений (HPC), но они, как правило, подавляют инновации и повышают затраты из-за отсутствия конкуренции. С другой стороны, открытые и стандартизированные сетевые решения необходимы для развития экосистемы искусственного интеллекта. Они обеспечивают экономически эффективную инфраструктуру для крупномасштабных рабочих нагрузок, способствуют распространению больших языковых моделей (LLM) и позволяют развиваться новым приложениям.

Консорциум Ultra Ethernet (UEC) призван сыграть ключевую роль в этой трансформации, продвигая открытые сетевые решения для ИИ к стандартизированной модели на основе Ethernet. Прогнозируется, что внедрение Ethernet в сетевые решения для ИИ значительно возрастет в 2024 году.

Граничные вычисления и распределенная архитектура

Хотя большие объемы вычислительных ресурсов на бэкэнде отлично справляются со сложными задачами и обучением обширных моделей ИИ, тенденция 2024 года заключается в перемещении вычислительных мощностей ближе к приложениям, что улучшает пользовательский опыт, особенно в сценариях, требующих быстрого принятия решений. Хотя полностью распределенная рабочая нагрузка ИИ, возможно, не будет реализована в этом году, тенденция к развитию периферийных вычислений продолжает расти.

Этот сдвиг требует более частого взаимодействия между фронтенд- и бэкенд-сетями. Однако он также выявляет насущную проблему в области сетевых технологий: несогласованность протоколов подключения между этими двумя сегментами сети. Для оптимизации управления сетью и потенциального повышения общей производительности отрасль начинает предпринимать шаги в направлении унифицированных сетевых решений, внедряя такие инициативы, как консорциум Ultra Ethernet (UEC).

Устойчивые и энергоэффективные сети

По мере увеличения нагрузки на системы искусственного интеллекта, особенно в тех случаях, когда задействованы тысячи графических процессоров, существенное энергопотребление становится серьезной проблемой. Хотя влияние сетевых технологий на энергопотребление ниже, чем вычислительных, этот аспект необходимо учитывать. Кроме того, углеродный след остается ключевой проблемой независимо от масштаба проекта.

В ответ на это ожидается, что новые сетевые решения на основе ИИ будут уделять больше внимания энергоэффективности. Это включает в себя внедрение энергоэффективного оборудования и соответствие принципам циркулярной экономики для содействия устойчивому развитию. Кроме того, ожидается, что все большее значение приобретет передовое программное обеспечение, разработанное для повышения эффективности использования ресурсов.

Технология AIOps уже набирает популярность в мире сетевых технологий, и многие поставщики внедряют её для повышения эффективности работы сетей. Ожидается, что в 2024 году увеличение инвестиций в инструменты AIOps значительно повлияет на эффективность работы сетей, совершив революцию в сетевой сфере.

Благодаря искусственному интеллекту, предиктивная аналитика и обнаружение аномалий в реальном времени могут сыграть ключевую роль в решении потенциальных проблем в сети и повышении надежности. По мере развития сетевых технологий на основе ИИ, высокопроизводительное подключение значительно улучшится за счет интеграции AIOps.