ICC訊（編譯：Nina）根據(jù)Dell'Oro Group最新的《人工智能工作負(fù)載的人工智能網(wǎng)絡(luò)》(AI Networks for AI Workloads)報(bào)告，預(yù)計(jì)在人工智能后端網(wǎng)絡(luò)中部署的交換機(jī)支出將使數(shù)據(jù)中心交換機(jī)市場擴(kuò)大50%。

  目前的數(shù)據(jù)中心交換機(jī)市場支出主要用于連接通用服務(wù)器的前端網(wǎng)絡(luò)。人工智能工作負(fù)載將需要建立新的后端基礎(chǔ)設(shè)施。隨著各大企業(yè)爭奪人工智能后端網(wǎng)絡(luò)的市場主導(dǎo)權(quán)，InfiniBand和以太網(wǎng)之間的競爭正在加劇。雖然InfiniBand預(yù)計(jì)將保持領(lǐng)先地位，但預(yù)計(jì)以太網(wǎng)將取得顯著進(jìn)展，例如到2027年其份額(指收入)將上升20個百分點(diǎn)。

  Dell'Oro集團(tuán)副總裁Sameh Boujelbene表示：“生成式人工智能應(yīng)用開創(chuàng)了人工智能時代的新時代，因?yàn)樗鼈儽仨毺幚淼膮?shù)數(shù)量眾多。目前，一些大型人工智能應(yīng)用處理數(shù)萬億個參數(shù)，這個數(shù)字每年增長十倍。這種快速增長需要部署數(shù)千甚至數(shù)十萬個加速節(jié)點(diǎn)。在大型集群中連接這些加速節(jié)點(diǎn)需要一個數(shù)據(jù)中心規(guī)模的結(jié)構(gòu)，稱為人工智能后端網(wǎng)絡(luò)，它不同于主要用于連接通用服務(wù)器的傳統(tǒng)前端網(wǎng)絡(luò)。”

  “這種困境提出了一個關(guān)鍵問題：什么是最合適的結(jié)構(gòu)，可以擴(kuò)展到數(shù)十萬個甚至數(shù)百萬個加速節(jié)點(diǎn)，同時確保最低的作業(yè)完成時間(Job Completion Time，JCT)?有人可能會說，以太網(wǎng)比InfiniBand快了一代。然而，網(wǎng)絡(luò)速度并不是唯一的因素。擁塞控制和自適應(yīng)路由機(jī)制也很重要。我們分析了主要云服務(wù)提供商(如谷歌、亞馬遜、微軟、Meta、阿里巴巴、騰訊、字節(jié)跳動、百度等)構(gòu)建的人工智能后端網(wǎng)絡(luò)，以及推動他們選擇后端結(jié)構(gòu)的各種考慮因素，從而得出我們的預(yù)測，”Boujelbene繼續(xù)說道。

  《人工智能工作負(fù)載的人工智能網(wǎng)絡(luò)》報(bào)告的其他亮點(diǎn)：

  1. 人工智能網(wǎng)絡(luò)將加速向更高速度的過渡。例如，預(yù)計(jì)到2025年，在最新推出800Gbps產(chǎn)品的兩年內(nèi)，800Gbps將占人工智能后端網(wǎng)絡(luò)的大部分端口。

  2. 雖然大部分市場需求將來自一級(Tier 1)云服務(wù)提供商，但預(yù)計(jì)2/3級(Tier 2/3)和大型企業(yè)的需求將非常巨大，未來五年將接近100億美元。后者傾向于以太網(wǎng)。