AI 인프라 비용 및 ROI 관리를 간소화합니다.

네트워크는 더 나은 ROI를 위한 플랫폼이자 기회입니다

AI 교육 워크로드는 가장 느린 연결 속도로 실행되어 고도로 상호 연결되며 컴퓨팅, 동기화 및 통신의 연속 루프에서 실행됩니다.연결 속도가 느리면 전체 AI 교육 워크로드의 성능이 저하될 수 있습니다.실제로 AI/ML 트레이닝에서 벽시계 중 최대 30% 가 네트워크가 응답하기를 기다리는 데 사용됩니다.

AI 인프라의 상당한 비용을 고려할 때 네트워크 성능의 작은 개선도 가치가 있습니다.

고대역폭, 저지연 네트워크는 AI 워크로드에 매우 중요합니다

네트워크 지연 시간은 데이터가 네트워크를 통해 이동하는 데 걸리는 시간입니다. 특히 AI 모델이 데이터를 처리하고 결과를 제공하는 데 걸리는 시간은 특히 실시간 애플리케이션의 경우 심각한 병목 현상이 될 수 있습니다.

고대역폭, 짧은 지연 시간은 다음을 제공합니다.

1.동기식 분산 컴퓨팅: 여러 GPU에서 모델을 학습할 때 노드 간 동기화를 위해서는 병목 현상을 방지하기 위해 지연 시간을 최소화한 빠른 데이터 전송이 필요합니다.

2.대용량 데이터: AI 모델은 특히 학습 중에 대규모 데이터 세트를 처리하므로 GPU와 스토리지 시스템 간에 데이터를 빠르게 전송하려면 높은 대역폭이 필요합니다.

3.실시간 처리: 자율주행차 또는 실시간 비디오 분석과 같은 AI 애플리케이션의 경우 AI 추론 응답을 보장하려면 짧은 지연 시간이 필수적입니다.

4.모델 복잡성: AI 모델이 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 데이터 전송 요구가 증가하여 고대역폭의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다.

네트워크 성능이 부적절하면 다음과 같은 결과가 발생합니다.

1.저속 모델 교육 시간.

2.성능 저하 사용자 경험에 영향을 미칩니다.

3.병목 현상 비효율적인 리소스 활용으로 이어집니다.

최적의 인프라 ROI를 달성하려면 네트워크 지연 시간이 짧아야 합니다

네트워크 지연 시간이 짧으면 워크로드의 속도와 효율성이 향상되어 생산성 향상, 비용 절감, 경쟁 우위 향상, 원활한 실시간 운영, 사용자 및 고객 만족도 향상으로 이어져 투자 수익률 (ROI) 에 상당한 영향을 미칩니다.

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