Die entscheidende Rolle von Ethernet in KI-Netzwerken

Die rasante Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) revolutioniert die Cloud-Computing- und IT-Branche. Seit der Einführung von Chat GPT im November 2022 erlebt der KI-Bereich einen Investitionsboom und erregt große Aufmerksamkeit. Große Cloud-Dienstleister haben neue Produkte und Dienste eingeführt, um der wachsenden Nachfrage nach KI gerecht zu werden, während viele große Unternehmen aktiv KI-Anwendungsfälle wie generative KI (GenAI) erkunden, um die Betriebseffizienz und den Return on Investment zu steigern.

Die rasante Entwicklung der KI stellt jedoch höhere Anforderungen an die Infrastruktur von Cloud-Service-Anbietern und Unternehmensrechenzentren. Daten, der entscheidende „Treibstoff“ für die KI-Entwicklung, müssen effizient gesammelt, geschützt und übertragen werden. Unternehmen, die neue KI-Anwendungen erforschen, müssen sich diesen Herausforderungen stellen. Um die enormen Datenmengen und Rechenressourcen zu unterstützen, die KI erfordert, müssen wir effizientere und zuverlässigere Netzwerkinfrastrukturen aufbauen.

In diesem Zusammenhang wird die Ethernet-Technologie mit ihrem ausgereiften und weit verbreiteten Ökosystem zu einer entscheidenden Unterstützung für die KI-Netzwerkinfrastruktur. Ethernet bietet großes Potenzial, die hohen Anforderungen der KI zu erfüllen und eine einheitliche Plattform bereitzustellen, die die wirtschaftliche Rentabilität der KI erheblich beeinflusst. Es können konsistente Betriebsmodelle über verschiedene Netzwerke und Clouds hinweg erreicht werden, wodurch die hohen Kosten vermieden werden, die mit der Wartung mehrerer Infrastrukturen verbunden sind.

Wichtige Anforderungen für die Entwicklung von KI-Netzwerken

• Geschwindigkeit: Das schnelle Wachstum von KI-Diensten erfordert höhere Geschwindigkeiten in Rechenzentren und Edge-Netzwerken und treibt die Netzwerke in Richtung neuer Generationen wie 400 Gbit/s und sogar 800 Gbit/s.
• Datenschutz und Sicherheit: Netzwerke müssen Daten effizient verarbeiten und gleichzeitig eine High-End-Verschlüsselung und Sicherheit in Multi-Tenant-Umgebungen gewährleisten, um den Datenschutz zu gewährleisten.
• Edge-Inferenz: Da Unternehmen große Sprachmodelle (LLMs) oder kleine Sprachmodelle (SLMs) und hybride private KI-Clouds einsetzen, wird die Front-End-Bereitstellung von Inferenzfunktionen in den Mittelpunkt rücken.
• Kurze Job Completion Time (JCT) und geringe Latenz: Der Schlüssel zur Erzielung einer schnellen JCT liegt in der Optimierung der Netzwerke für eine verlustfreie Übertragung und der Gewährleistung einer effizienten Bandbreitennutzung durch Überlastungsmanagement und Lastausgleich.
• Flexible Cluster: In KI-Rechenzentren können Prozessorcluster in verschiedene Topologien konfiguriert werden. Um die Leistung zu optimieren, muss eine Überbuchung zwischen Schichten oder Regionen vermieden werden, um die JCT zu reduzieren.
• Multi-Tenant-Unterstützung: Aus Sicherheitsgründen müssen KI-Netzwerke Datenflüsse trennen.
• Standardisierte Architektur: KI-Netzwerke bestehen typischerweise aus Back-End-Infrastruktur (Training) und Front-End (Inferenz). Die Allgemeingültigkeit von Ethernet ermöglicht die technische Wiederverwendung zwischen Back-End- und Front-End-Clustern.

Kontinuierliche Innovation in der Ethernet-Technologie

Die Ethernet-Technologie wird ständig weiterentwickelt und erneuert, um den höheren Anforderungen an die Netzwerkgröße durch KI gerecht zu werden. Einige wichtige technologische Fortschritte sind:

• Packet Spraying: Diese Technologie ermöglicht jedem Netzwerkfluss, gleichzeitig auf alle Pfade zum Ziel zuzugreifen. Die flexible Paketanordnung nutzt alle Ethernet-Verbindungen mit optimaler Lastverteilung voll aus und erzwingt die Anordnung nur dann, wenn bandbreitenintensive Vorgänge bei KI-Workloads dies erfordern.
• Überlastungsmanagement: Ethernet-basierte Überlastungskontrollalgorithmen sind für KI-Workloads von entscheidender Bedeutung. Sie verhindern Hotspots und verteilen die Last gleichmäßig auf mehrere Pfade, wodurch eine zuverlässige Übertragung des KI-Verkehrs gewährleistet wird.

Einheitliche und optimierte Unternehmensinfrastruktur

Unternehmen müssen eine einheitliche KI-Netzwerkinfrastruktur und Betriebsmodelle bereitstellen, um die Kosten für KI-Dienste und -Anwendungen zu senken. Die Einführung standardbasierter Ethernet-Technologien als unterstützende Technologie ist dabei ein Kernelement. Sie stellt die Kompatibilität zwischen Front-End- und Back-End-Systemen sicher und vermeidet die Hindernisse des Standardisierungsprozesses und die wirtschaftlichen Auswirkungen, die durch unterschiedliche Architekturen entstehen. Arista beispielsweise empfiehlt den Aufbau eines „KI-Zentrums“, in dem GPUs effizient über verlustfreie Netzwerke trainiert werden. Die trainierten KI-Modelle werden mit KI-Inferenzclustern verbunden, sodass Endbenutzer diese Modelle bequem abfragen können.

Marktvorteile von Ethernet

Ethernet weist aufgrund seiner Offenheit, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit eine starke Wettbewerbsfähigkeit bei der Bereitstellung von KI auf. Seine Leistung übertrifft InfiniBand, und mit den Verbesserungen des Ultra Ethernet Consortium (UEC) werden seine Vorteile noch weiter ausgebaut. Darüber hinaus ist Ethernet kostengünstiger, verfügt über ein breiteres und offeneres Ökosystem, bietet Allgemeingültigkeit, einheitliche Abläufe und Fähigkeiten sowohl für Back-End- als auch für Front-End-Cluster sowie Möglichkeiten zur Wiederverwendung von Plattformen zwischen Clustern. Da sich KI-Anwendungsfälle und -Dienste weiter ausbreiten, werden die Möglichkeiten für die Ethernet-Infrastruktur erheblich zunehmen, sei es im Kern von Hyperscale-LLMs oder am Unternehmensrand. KI-fähiges Ethernet kann die Nachfrage erfüllen und KI-Inferenz basierend auf branchenspezifischen privaten Daten bereitstellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Ethernet-Technologie eine entscheidende Rolle in der KI-Netzwerkinfrastruktur spielt. Sie kann die vielfältigen Anforderungen der KI in Bezug auf Geschwindigkeit, Sicherheit, Edge-Inferenz und mehr erfüllen. Durch kontinuierliche technologische Innovation und umfassende Ökosystemunterstützung bietet Ethernet effizientere und kostengünstigere Lösungen für Unternehmen und fördert die weit verbreitete Anwendung und Entwicklung von KI.