シームレスなデータセンター接続によるAIポテンシャルの解放

2027年までに1.4兆ドルの投資を見込む生成AIの急速な成長と、すでに70%以上の組織が採用している現状は、重要な統合課題を提示しています。特に、Flexentialの調査によると、回答者の82%が帯域幅の制限、信頼性の低い接続、データセンターの容量と電力のスケーリングの困難さを報告しています。AIの急速な進化と、相反する推奨事項による混乱した状況が、インフラ決定をさらに複雑にしています。

データセンターマネージャーとして、トポロジーとケーブリングのオプションをナビゲートし、特定の目的と環境に基づいてAIを効果的に統合するための、明確で偏りのない情報が必要です。

AIネットワーキングの二つの側面

生成AIトレーニングなどのHPCワークロードを処理するため、クラウドおよび大規模企業のデータセンターは、AIポッドまたはクラスター内で超高速・低遅延のデータ転送を可能にするバックエンドネットワークを実装する必要があります。同時に、従来のフロントエンドネットワークは、汎用ワークロード向けのシームレスな接続と、バックエンドネットワークとの効率的なデータ転送を維持しなければなりません。このデュアルアプローチは、AI推論リクエストの高速化と全体的なユーザーエクスペリエンスの向上に不可欠です。

バックエンドネットワークでは、現代のスパイン・リーフアーキテクチャが相互接続されたGPUノード間の低遅延東西トラフィックを促進します。スパインとリーフスイッチは800ギガビット（G）イーサネットで接続され、1.6テラビット（T）イーサネット速度が視野に入っています。リーフスイッチはノードと400Gイーサネットまたはインフィニバンドで接続されます。一方、フロントエンドネットワークは急速に200Gおよび400Gイーサネットのスイッチ間リンク、25G、50G、100Gイーサネットのスイッチ・サーバー間接続に移行しています。

結果として、データセンターマネージャーは、バックエンドスイッチ間、バックエンドスイッチ・ノード間、フロントエンドスイッチ間、フロントエンドスイッチ・サーバー間という4つの異なるネットワーク接続領域に対して、適切なトポロジーとケーブリングを慎重に選択する必要があります。

適切なトポロジーとケーブリングの選択

バックエンドおよびフロントエンドのネットワークインフラトポロジーは、様々な距離でポイントツーポイントまたは構造化ケーブリングを利用します。スイッチ間およびスイッチ・サーバー間リンクは、ポート密度と空間を最適化するためにブレイクアウト構成を活用することもできます。適切なトポロジーとケーブリングを選択する際、データセンターマネージャーは、スペース、レイアウト、柔軟性、スケーラビリティ、電力、冷却、遅延、損失性能を考慮する必要があります。

エッジAIの導入から大規模なトレーニングクラスターまで、SiemonのAI対応ケーブリングソリューションは、バックエンドとフロントエンドの両方のネットワークにおいてシームレスで高性能な接続を確保します。構造化ケーブリング、ダイレクトアタッチ、高速光ファイバーソリューションの完全なポートフォリオを備えたSiemonは、次世代のAIワークロードをサポートするために必要な信頼性、拡張性、柔軟性を提供します。

AI駆動型データセンターには戦略的な計画が求められます。Siemonの新しい最新AIデータセンターネットワークアーキテクチャとアプリケーションガイドは、進化するインフラストラクチャの課題に対応するための専門的な洞察を提供します。シームレスなAI導入のための実証済みの戦略を探るには、今すぐダウンロードしてください。