Arista megoldások az AI szolgálatában

A mesterséges intelligencia fejlődése új kihívások elé állítja a hálózati infrastruktúrát – a speciális működési módhoz speciális terheléselosztási megoldások is kellenek.

A mesterséges intelligencia nemcsak az életünket, hanem az informatikai rendszerek együttműködését is átalakítja. Az egyre fejlettebb AI-modellekhez egyre több GPU-t és TPU-t használnak, ami viszont jelentősen növeli a mozgatni szükséges adatok mennyiségét, és szűk keresztmetszetek kialakulásához vezethet.

Az AI és a hálózatok

Az AI jellemzői közé tartozik, hogy nem egyenletes, hanem intenzív és egyszerre nagy mennyiségű, majd hirtelen csökkenő (burst típusú) adatfolyamot generál. A hálózat egyenletes teljesítménye kritikus az ilyen adatfolyamok támogatásához, hiszen egyetlen lassú flow az egész AI-folyamatra hatással lesz. A „hagyományos” hálózatokból megörökölt terheléselosztás képtelen az ilyen jellegű forgalom hatékony kezelésére. További gond, hogy a forgalom valós idejű megfigyelhetőségének hiánya értékes erőforrásokat elpazarolva reaktív hibaelhárításhoz vezet. 

Németh Mónika, senior system engineer, Clico

Egyenesen AI-ra fejlesztve

A fenti problémákra is megoldást kínál az Arista portfóliója. A gyártó megoldásával megszüntethetők a szűk hálózati keresztmetszetek, maximalizálható a teljesítmény és zökkenőmentes lesz az AI skálázása. 

Milyen elemekből is áll össze a rendszer?

Az első újdonság a Cluster Load Balancing (CLB). Az Ethernet-alapú megoldás, amely támogatja az RDMA-t (Remote Direct Memory Access-t), vagyis azt az eljárást, amikor az egyik rendszer memóriájából közvetlenül lehet adatokat másolni a másik memóriájába. Kifejezetten a nagy sávszélességet igénylő AI-terhelések (beleértve a továbbított és a fogadott forgalmat is) hatékony kezelésére fejlesztették ki. Képes a sávszélesség maximális kihasználására, a „bottleneck” hatás elkerülésére és a Tail Latency (leglassabb válaszidő) csökkentésére, így egyenletes, késleltetésmentes feldolgozást biztosít a teljes hálózaton keresztül.

A valódi optimalizáció azonban valós idejű láthatóságot, intelligens vezérlést és proaktív beavatkozást is igényel. Ezen a ponton jön a képbe az Arista CloudVision UNO. Ez nem más, mint az Arista CloudVisionben elérhető 360 fokos hálózatmegfigyelő funkciókészlet, melynek segítségével felgyorsíthatjuk az előforduló problémák felismerését, illetve azok megoldását.

Holisztikus megoldás

A következő sarkalatos pont, hogy miként lehet költséghatékony és minimális késleltetéssel bíró környezetet létrehozni. Itt segít az Arista Etherlink, amely átfogó, nagy teljesítményű megoldást kínál a holisztikus MI-hálózati igényekhez. Az Arista Etherlink számos, egymással összehangolt elemből áll:

• AI-platformok
  Ezek mesterséges intelligenciára optimalizált Arista Ethernet hálózati rendszerek, amelyek lehetővé teszik bármilyen léptékű AI-cluster létrehozását. Lehetnek fix kivitelű vagy moduláris switchek, és a tervezett AI-cluster méretétől függően önállóan vagy AI leaf/spine clusterben is telepíthetők.
• AI Software Suite
  A bevált Arista EOS operációs rendszer, amely sokrétű szolgáltatáscsomaggal rendelkezik AI-terhelések Etherneten keresztüli optimalizált átviteléhez. Funkciói közé tartozik a dinamikus terheléselosztás, a fejlett torlódáskezelés és a megbízható csomagküldés.
• AI-agentek
  Koordinációt, vezérlést és vizibilitást nyújtanak a hálózatok és hálózati kártyák között, optimalizálva a teljesítményt és egységes kezelést biztosítva a számítási és hálózati környezetekhez.
• AI Observability
  Mély betekintést és láthatóságot kínál az MI-terhelések teljesítményébe.

Összegzés:

Az Arista portfóliója célzott megoldásokat nyújt az AI-alapú rendszerek hálózati kihívásaira: segít megszüntetni a szűk keresztmetszeteket, fokozni a teljesítményt és biztosítani az AI környezetek zavartalan skálázódását, Olyan komponenseket tartalmaz, amelyek az adattovábbítás optimalizálásával teszik lehetővé a gyors, megbízható és nagy sávszélességű működést. Az Arista rendszerével az AI-algoritmusok hatékonysága nő, az infrastruktúra rugalmasan alkalmazkodik a változó igényekhez — legyen szó feldolgozási tempóról, forgalomról vagy igénybevételről.

Kérdés-felelet a cikkhez: Arista megoldások az AI szolgálatában