• L’enquête mondiale de Ciena prévoit une multiplication par six de la demande de bande passante DCI au cours des cinq prochaines années.
  • 43 % des nouveaux centres de données seront dédiés aux charges de travail d’IA, remodelant le paysage des réseaux.

Ce qui s’est passé:Les charges de travail d’IA remodèlent l’infrastructure des centres de données

Une récente enquête mondiale commandée parCiena(NYSE: CIEN) a révélé que l’expansion rapide des charges de travail d’intelligence artificielle (IA) entraîne une transformation significative de l’infrastructure des centres de données. L’enquête, menée en partenariat avecCensuswide, a recueilli les points de vue de plus de 1 300 décideurs de centres de données dans 13 pays, prédisant une augmentation spectaculaire de la demande de bande passante d’interconnexion de centres de données (DCI) au cours des cinq prochaines années.

L’étude a révélé que plus de la moitié (53 %) des personnes interrogées s’attendent à ce que l’IA soit le principal facteur de tension sur les réseaux des centres de données au cours des deux à trois prochaines années, dépassant les moteurs traditionnels tels que le cloud computing (51 %) et l’analyse de mégadonnées (44 %). Pour s’adapter à ce changement, 43 % des nouvelles installations de centres de données seront dédiées exclusivement aux charges de travail d’IA.

Ce changement souligne la nécessité de solutions de réseau améliorées pour soutenir l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA, qui nécessitent un mouvement de données substantiel.

De plus, l’enquête a indiqué que 87 % des répondants prévoient avoir besoin d’au moins 800 Gb/s par longueur d’onde pour prendre en charge le trafic généré par l’IA. Cela correspond aux taux de croissance historiques du réseau de 20 à 30 % par an, qui devraient désormais s’accélérer considérablement en raison des progrès de l’IA. Le directeur technologique international de Ciena, Jürgen Hatheier, a souligné que l’IA remodèle l’architecture réseau et nécessite une approche plus durable et évolutive de la connectivité.

Les résultats ont également mis en évidence une tendance croissante à l’adoption d’optiques enfichables pour optimiser la consommation de bande passante tout en atténuant les contraintes d’alimentation et d’espace. Un nombre impressionnant de 98 % des professionnels des centres de données ont reconnu l’importance des optiques enfichables pour réduire la consommation d’énergie et améliorer l’efficacité de l’infrastructure réseau.

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Pourquoi c’est important

L’augmentation prévue des charges de travail d’IA présente des implications importantes pour l’infrastructure mondiale des centres de données et les capacités de mise en réseau. Avec une multiplication par six prévue de la demande de bande passante DCI, les centres de données devront rapidement faire évoluer leurs solutions d’interconnectivité pour répondre aux besoins de calcul évolutifs de l’IA.

L’une des principales préoccupations mises en évidence par l’enquête de Ciena est le passage à un entraînement d’IA plus distribué. Environ 81 % des personnes interrogées s’attendent à ce que les grands modèles de langage (LLM) soient entraînés dans plusieurs centres de données plutôt que dans des installations centralisées uniques. Cela nécessite une connectivité inter-centres de données robuste, augmentant la dépendance à des réseaux à haute capacité tels que les réseaux de fibre optique gérés (MOFN), que 67 % des répondants ont préférés aux solutions traditionnelles de fibre noire.

De plus, les exploitants de centres de données donnent la priorité à l’utilisation des ressources d’IA, à la réduction de la latence et à la souveraineté des données lorsqu’ils déterminent où déployer le calcul d’inférence d’IA. Ces facteurs renforcent la demande de solutions d’interconnectivité évolutives et efficaces, garantissant que les applications d’IA peuvent fonctionner de manière transparente dans plusieurs zones géographiques.

La dépendance croissante aux optiques enfichables souligne encore davantage l’accent mis par l’industrie sur la durabilité. Étant donné que les charges de travail d’IA consomment d’énormes quantités d’énergie, l’optimisation de l’efficacité énergétique des interconnexions des centres de données sera cruciale pour atténuer l’impact environnemental. Les leaders de l’industrie devront repenser leurs stratégies d’infrastructure pour équilibrer l’expansion rapide de l’IA tout en maintenant leurs objectifs de durabilité.