生成式人工智能（Generative AI）发展迅猛，预计到2027年将吸引1.4万亿美元投资，且已被超70%的组织采用，但其集成面临重大挑战。具体而言，Flexential的一项调查显示，82%的受访者报告面临带宽限制、连接不可靠以及数据中心容量和电力扩展困难等问题。AI的快速演进以及相互矛盾的建议所构成的复杂局面，进一步加剧了基础设施决策的难度。
作为数据中心管理者，您需要直接、公正的信息，以帮助您根据特定目标和环境来规划拓扑和布线选项，并有效集成人工智能。
AI网络的双重特性
为处理如生成式AI训练等高性能计算算力负载，云计算和大型企业数据中心必须部署后端网络，以实现人工智能计算单元（pod）或集群内超高速、低延迟的数据传输。同时，传统前端网络必须为通用算力负载提供无缝连接，并实现与后端网络之间高效的数据传输。这种双重传输对于加速AI推理请求以及提升整体用户体验至关重要。
在后端网络中，现代脊叶式（spine-leaf）架构有助于实现互联GPU（图形处理单元）节点间的低延迟东西向数据传输。脊交换机与叶交换机以800G以太网速率连接，且即将实现1.6T的速率，而叶交换机则通过400G以太网或InfiniBand与节点连接。前端网络正迅速向以太网交换机到交换机的200/400G链路，以及交换机到服务器的25/50/100G链路迁移。
因此，数据中心管理者必须针对四种不同的网络互连区域，即后端的交换机到交换机、后端的交换机到节点、前端的交换机到交换机以及前端的交换机到服务器，谨慎选择合适的拓扑和布线方式。
选择合适的拓扑和布线方式
后端和前端网络基础设施拓扑在不同距离上采用点对点或结构化布线。交换机到交换机和交换机到服务器链路也可利用扇出分支配置来优化端口密度和空间。在选择合适的拓扑和布线方式时，数据中心管理者必须考虑空间、布局、灵活性、可扩展性、供电、散热、延迟和损耗性能。
从边缘AI部署到大规模训练集群，西蒙AI布线解决方案可确保后端和前端网络间实现无缝、高性能的连接。凭借结构化布线、直连和高速光纤解决方案的完整产品组合，西蒙提供了支持下一代AI算力负载所需的可靠性、可扩展性和灵活性。
AI驱动的数据中心需要战略规划。西蒙新发布的《新兴AI数据中心网络架构与应用指南》 提供了专家见解，以帮助您应对不断演变的基础设施挑战。立即下载，探索无缝AI部署的成熟策略。
作者
Gary Bernstein, RCDD, CDCD
西蒙全球数据中心解决方案高级总监
Gary Bernstein现任西蒙公司全球数据中心销售高级总监，拥有超过25年的行业经验，在数据中心基础设施、电信系统及铜缆/光纤结构化布线系统领域具备深厚造诣。其职业生涯涵盖工程、销售、产品管理、市场营销及企业高管等多个岗位。他长期担任电信工业协会（TIA）TR42.7铜缆委员会和TR42.11光纤委员会成员，并参与多个IEEE802.3任务组与研究组，包括40/100G “ba”、200/400G “bs”、400/800G “df”以及800G/1.6T “dj”标准制定工作。Gary曾在北美、欧洲、拉丁美洲和亚太地区的7×24、AFCOM、BICSI、Cisco Live、Datacenter Dynamics等行业峰会上发表数据中心布线主题演讲，并在专业期刊发表多篇技术文章。他持有亚利桑那州立大学机械工程学士学位，拥有BICSI认证的注册通信分配设计师（RCDD）及Datacenter Dynamics认证的数据中心设计师（CDCD）资质。
联合作者:
Ryan Harris
西蒙高速线缆组件销售工程总监
Ryan Harris现任西蒙公司销售工程总监，他在面向客户的销售工程领域拥有超过12年的经验，主要为网络设备原始设备制造商（OEM）、超大规模终端用户、ODM厂商及系统集成商提供点对点布线解决方案支持。Ryan专注于数据中心及电信环境中的服务器系统连接部署，对柜顶（ToR）应用有深刻理解，并始终紧跟新兴技术发展。他擅长通过技术优势分析，为客户提供业界领先的核心数据中心及边缘解决方案。Ryan致力于帮助网络工程师在预算内按时部署系统，同时注重细节并秉持卓越的客户服务理念。
