Übersicht über KI-ML-Datencenter

Mit der Ausweitung von Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) benötigen die Netzwerke, die diese KI-ML-Anwendungen unterstützen, eine höhere Kapazität, um große Datenströme zu bewältigen. Diese Anforderung gilt insbesondere für die Datencenter, in denen KI-ML-Datensätze gespeichert sind. ® Junos OS Evolved bietet eine Reihe innovativer Funktionen für KI-ML-Datencenter. Netzwerkadministratoren können in diesem Leitfaden lernen, wie sie diese Funktionen konfigurieren können, um den Betrieb in KI-ML-Datencenter-Fabrics zu optimieren.

Generative KI- und ML-Anwendungen wie Large-Language-Modelle (LLMs) basieren auf der statistischen Analyse von Datensätzen: Je öfter das Berechnungsmodell ein Muster in den Daten findet, desto mehr verstärkt es dieses Muster in seiner Ausgabe. Durch diese sich wiederholende Musterfindung sind diese Modelle in der Lage, Aufgaben wie die überzeugende Nachahmung menschlicher Sprache zu erfüllen. Eine Anwendung für generative KI ist jedoch nur so gut wie der Datensatz, mit dem sie trainiert wird. Je größer der Datensatz, desto mehr Muster kann das Modell erkennen. Aus diesem Grund benötigen KI- und ML-Anwendungen große Datensätze. Diese Datensätze werden in Datencentern gespeichert.

Um die Trainingsgeschwindigkeit zu erhöhen, werden KI- und ML-Modelle häufig innerhalb des Datencenter-Netzwerks durch paralleles Rechnen trainiert. GPUs (Grafikprozessoren) sind gruppiert und auf Serverknoten gehostet, die über das Datencenter verteilt sind. Komplexe Berechnungen werden gleichzeitig auf diesen GPU-Clustern durchgeführt. Das Netzwerk muss die Ausgaben der GPUs innerhalb eines Clusters synchronisieren, um ein vollständig trainiertes Modell zu erstellen. Diese Synchronisierung erfordert die kontinuierliche Bewegung großer Datenströme, die im Folgenden als Elephant Flows bezeichnet werden, über das hintere Ende des Netzwerks.

Die Elephant Flows in KI-ML-Datencentern erfordern robuste Netzwerke. Bei der Bewältigung von Elephant Flows tritt ein unzureichendes Netzwerk schnell mit Problemen wie Verkehrsüberlastung, Paketverlusten und Verbindungsausfällen auf. Diese Netzwerkprobleme sind besonders inakzeptabel, wenn es um Daten geht, die ein hohes Maß an Genauigkeit erfordern. Ein robustes Netzwerkdesign, das sich ideal für KI-ML-Datencenter eignet, ist der Rail-optimierte Stripe. Diese KI-Cluster-Architektur minimiert Netzwerkunterbrechungen, indem Daten auf eine GPU verschoben werden, die sich auf derselben Schiene wie das Ziel befindet. Eine IP-Clos-Architektur ist ein weiteres funktionales KI-ML-Datencenter-Fabric-Design.

® Juniper Networks Switches der QFX-Serie mit Junos OS Evolved sind ideale Kandidaten sowohl für Rail-optimierte Stripe-Architekturen als auch für IP-Clos-Netzwerkdesigns. Beispielsweise eignen sich die QFX5220-32CD-, QFX5230-64CD-, QFX5240-64OD- und QFX5240-QD-Switches gut für beide Netzwerktypen als Leaf-, Spine- und Superspine-Geräte. Diese Switches eignen sich auch gut als eine Gruppe von Leaf-Spine-Switches, die als Point of Distribution (POD) bezeichnet werden. Um größere KI-ML-Cluster in Ihrem Datencenter aufzubauen, können Sie eine Superspine-Schicht verwenden, um verschiedene PODs miteinander zu verbinden. Sie können diese Switches als einen oder mehrere PODs für maximale Flexibilität und Netzwerk-Redundanz bereitstellen. Darüber hinaus unterstützen diese Geräte erweiterte KI-ML-Funktionen, die viele Probleme beim Load Balancing und Datenverkehrsmanagement lösen, die in KI-ML-Datencentern üblich sind.