مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى الاتصال، لكن الشبكات لا تعوض نقص السعة

يدفع النمو السريع لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي تحولًا في استراتيجيات مراكز البيانات، من مجرد توسيع السعة إلى تحسين الشبكة. يركز هذا التغيير على الربط البيني عالي الأداء والشبكات منخفضة زمن الوصول كعوامل حاسمة لدعم مجموعات الحوسبة الكثيفة وتبادل البيانات في الوقت الفعلي.

• جادل كل من IOWN Global Forum وDE-CIX بأن الذكاء الاصطناعي سيركز أكثر على المواقع الموزعة والاتصالات منخفضة زمن الوصول. هذه مقترحات صناعية من منظمات تروج للربط البصري وخدمات التبادل، وليست دليلاً على أن السعة لم تعد مهمة.
• يعتمد أداء الذكاء الاصطناعي على عدة شبكات مختلفة: اتصالات المسرعات، نسيج مركز البيانات، النقل بين مراكز البيانات، والتوجيه من جانب المستخدم. يجب قياس عرض النطاق الترددي والازدحام وتنوع المسارات والطاقة والقدرة الحاسوبية معًا.

الحدث المُبلغ عنه يتكون من حجتين صناعيتين

ذكر تقريرIT Brief بتاريخ 25 مارسمؤيدين اثنين كان المقال القديم قد أغفلهما. اقترح ماساهيسا كاواشيما من NTT ومنتدى IOWN العالمي توزيع القدرة الحاسوبية على مواقع أصغر، متصلة عبر شبكات بصرية عالية النطاق ومنخفضة زمن الوصول، ومكيفة مع إمدادات الطاقة الإقليمية. وجادل إيفو إيفانوف، رئيس DE-CIX، بأن التدريب يميل إلى تفضيل القدرة الحاسوبية المركزة، بينما يجب وضع بعض الاستدلال الحساس لزمن الوصول بالقرب من المستخدمين.

كلا الاقتراحين يستحقان الفحص، وليس الترقية التلقائية إلى حقيقة سوقية. يطور IOWN بنى تعتمد على الفوتونيات؛ وتبيع DE-CIX الربط البيني. تصريحاتهما تشرح الفرضية التجارية والتقنية وراء البنية التحتية الموزعة. لكنها لا تظهر أن كل التدريب سيوزع جغرافيًا، أو أن كل استدلال ينتمي إلى الحافة، أو أن شبكة يمكنها تحويل سعة بعيدة إلى مجموعة واحدة دون خسارة في عبء العمل.

"الاتصال" يشمل ثلاث مستويات تحكم مختلفة على الأقل

داخل نظام معجل، تربط وصلات التوسع الرأسي المعالجات والذاكرة. داخل مركز البيانات، يحمل نسيج التوسع الأفقي حركة التدريب الجماعية، وقراءات التخزين، ونقاط التفتيش، وطلبات الخدمة بين الرفوف. بين المواقع، ينقل اتصال مراكز البيانات النسخ المتماثل أو المهام الموزعة عبر مسافات أطول. بالإضافة إلى ذلك، يقوم التبادل والعبور بتوجيه طلبات الاستدلال بين المستخدمين والسحب والتطبيقات. لا يمكن لمعدل خط عالٍ في مستوى واحد تعويض الازدحام أو الإفراط في الحجز أو الفشل في مستوى آخر.

يظهرتقرير الإنتاج من Metaما تنطوي عليه المشكلة داخل الموقع: كان نسيج RoCe متخصص، وتصميم غير معوق، وتخطيط واعٍ بالطوبولوجيا، وتوازن تحميل، وتوجيه ضروريين لدعم التدريب الموزع على نطاق واسع. تعاملورقة Google Jupiter لعام 2025حركة تعلم الآلة أيضًا كواحدة من عدة أعباء عمل يجب أن يدعمها نسيج مركز البيانات. هذه تطبيقات تشغيلية في اثنين من مشغلي الهايبرسكيل، وليست دليلاً على أن كل مشغل يجب أن ينسخ طوبولوجيا.

إن إصدارمواصفات Ultra Ethernet 1.0هو إشارة مفيدة أخرى. يظهر عملها على التحكم في الازدحام، والتعدد المساري، والترتيب، وإعادة الإرسال أن إضافة منافذ أسرع ليس كافيًا. إنها مواصفة ومعلم للنظام البيئي؛ لا تثبت النشر، أو قابلية التشغيل البيني، أو أداء التطبيق في منشأة معينة.

السعة تعني مسارات قابلة للاستخدام، وليس سرعة منفذ مُعلن عنها

في التدريب المتزامن، يمكن أن يؤدي المسار البطيء أو المزدحم إلى انتظار المسرعات أثناء العمليات الجماعية. المقاييس المفيدة هي عرض النطاق الترددي الثنائي، والإفراط في الحجز، واستخدام النسيج، وفقدان الحزمة، وإعادة الإرسال، ووقت الإكمال الذيل - وليس فقط 400 أو 800 جيجابت في الثانية على منفذ. قد يتضمن الاستدلال العديد من الطلبات القصيرة، لكن حساسية زمن الوصول تختلف: يمكن أن يستفيد التحكم التفاعلي من القرب، بينما قد يفضل استدلال الدفعة الاستخدام المركزي والتكاليف.

يحدد التوجيه كيفية استخدام هذه السعة. يوثقRFC 7938BGP مع طوبولوجيات Clos و Equal-Cost Multipath في مراكز البيانات الكبيرة، بما في ذلك اعتبارات التقارب والفشل. يمكن لـ ECMP توزيع التدفقات عبر المسارات المتاحة؛ لكنه لا يزيل بمفرده الاصطدامات، أو بؤر الازدحام، أو الاسترداد البطيء. لا يزال المشغلون بحاجة إلى القياس عن بعد، والتحكم في الازدحام، وتخطيط السعة، ومعالجة الأخطاء المختبرة.

تبقى المسافة قيدًا على عبء العمل

نشر IOWNإثبات مفهومحيث تم فصل الذاكرة وقوة حوسبة GPU عبر اتصال بصري كامل بطول 40 كيلومترًا لمهمة تدريب UNet3D في التصوير الطبي. هذا دليل ملموس على أن عبء عمل محدد يمكن تشغيله عبر هذا الاتصال. لكنه ليس معيارًا لكل نموذج، أو نمط جماعي، أو مسافة، أو حالة فشل، ولا يجعل زمن انتشار الإشارة يختفي.

تضيف التصميمات عبر المواقع أيضًا مسارات بصرية، وموجهات، وتبديل حماية، وتخزين موزع، وجدولة، وتنسيق تشغيلي. يمكنها تحسين الوصول إلى الأرض أو الطاقة أو المرونة، لكنها قد تقدم مجالات فشل جديدة وقيودًا على سيادة البيانات. يجب أن تتم المقارنة مع التكلفة الكاملة والأداء لبديل مركز، وليس مع "نسيج موحد" مثالي.

الطاقة وموقع الشبكة مقترنان

فرضية الشبكة هي جزئيًا رد فعل على ندرة الكهرباء. في سيناريوها الأساسي، تتوقعIEAأن يصل استهلاك الكهرباء العالمي لمراكز البيانات في عام 2030 إلى حوالي 945 تيراواط ساعي، أي ما يقرب من 3% من استهلاك الكهرباء العالمي. وتلاحظ أيضًا أن الخوادم المسرعة تسبب جزءًا كبيرًا من الزيادة، وأن البنية التحتية لنظام الكهرباء تستغرق عادةً وقتًا أطول للتخطيط والبناء من مركز البيانات. هذه توقعات نموذجية مع سيناريوهات حساسية، وليست طلبًا مضمونًا.

نقل أعباء العمل إلى موقع آخر يساعد فقط إذا كانت الكهرباء، واتصال الشبكة، والتبريد، ومسارات الألياف البصرية، والقدرة الحاسوبية متاحة هناك في الوقت المطلوب. التوليد المتجدد متغير، بينما مهام التدريب، وطلب الاستدلال، وسعة الشبكة لها جداولها الزمنية الخاصة. يمكن للتوزيع تخفيف الضغط على موقع مقيد، لكنه قد يتطلب معدات مكررة وطاقة نقل إضافية.

ما الذي سيثبت تحولًا حقيقيًا

يجب أن تربط الأدلة الادعاءات بالعمليات: أعباء عمل محددة عبر المواقع، ووقت إكمال المهام المُقاس وزمن الوصول الذيل، واستخدام DCI، وتقارب التوجيه، وفقدان الحزمة، والتكلفة لكل مهمة مكتملة، ومصدر الطاقة والتقليص، ووقت الاتصال بالشبكة، وتوفر الخدمة، وقبول العملاء. نمو سعة موفري الربط البيني ذو صلة، لكنه لا يمكن أن يعزو نمو حركة المرور إلى الذكاء الاصطناعي بدون بيانات عبء العمل.

الاستنتاج المعقول هو أن الاتصال أصبح جزءًا من القدرة الحاسوبية القابلة للاستخدام. لا يستبدل الميغاواط، أو المسرعات، أو التخزين، أو النسيج المحلي. يتطلب التدريب والاستدلال والنسخ المتماثل مواضع مختلفة، ويعتمد التصميم الناجح على عبء العمل المقاس والقيود الإقليمية، وليس على تحول عالمي من "التوسع" إلى "الاتصال".