人工智能（AI）集群架构集成了后端计算和存储网络组件，以满足高性能AI训练和推理工作负载的需求。在这篇博文中，我们将探讨计算和存储连接的网络解决方案的独特要求和挑战，揭示人工智能基础设施的最佳网络解决方案。
AI集群对存储解决方案的独特要求
AI集群面临着独特的存储挑战，这使它们与传统的计算环境不同。这些挑战源于人工智能工作负载的海量数据集和实时处理需求。为了充分利用GPU和其他计算资源，存储解决方案必须提供极高吞吐量和低延迟。
存储系统的可扩展性同样至关重要，因为人工智能集群通常会增长到包括数百或数千个节点，需要无缝处理PB或甚至EB字节数据。此外，人工智能工作负载需要从多个节点并行访问数据，这需要具有高带宽和智能数据分发能力的存储架构。分布式存储节点的可靠性和数据一致性也至关重要，确保容错性和操作稳定性与现代人工智能应用程序的高性能需求相匹配。
为什么InfiniBand不能作为存储网络解决方案
InfiniBand是一种通常与高性能计算（HPC）环境相关联的技术，不太适合人工智能集群的存储网络需求。虽然InfiniBand为紧密耦合的HPC任务提供了令人印象深刻的性能，但在应用于存储时却存在明显的缺点。
它的成本非常高，不仅是硬件的成本，而且在管理和维护它所需的专业知识方面。与以太网相比，围绕InfiniBand的生态系统是有限的，针对其使用优化的存储解决方案更少。此外，InfiniBand在超大规模AI集群的环境中难以有效扩展，因为存储系统必须支持大规模分布式工作负载。
另一个重大限制是缺乏统一的网络；InfiniBand通常需要单独的计算和存储流量基础设施，这增加了复杂性并增加了管理开销。
为什么以太网更适合AI集群存储网络
以太网因其成本效益、灵活性和可扩展性而成为人工智能集群中存储网络的首选解决方案。与InfiniBand不同，以太网硬件广泛可用且价格更实惠，从而降低了资本和运营成本。
以太网旨在处理超大规模环境的需求，400G/800G以太网（GbE）等进展为人工智能工作负载提供了必要的带宽。它在单一网络矩阵上统一计算和存储流量的能力简化了基础设施，并消除了对单独网络的需求。
这种统一降低了复杂性，确保了操作效率，同时仍然满足现代AI集群的高性能要求。此外，以太网拥有强大的供应商和解决方案生态系统，可与NVMe over Fabrics（NVMe-of）等存储协议无缝集成，并与新兴技术兼容。
基于以太网的存储解决方案实现的创新
基于以太网的存储解决方案释放了人工智能集群的巨大创新潜力。向以太网的转变使软件定义存储（SDS）平台成为可能，这允许动态资源分配和集中管理。
这提高了灵活性并优化了成本，因为组织可以根据需求扩展资源。统一以太网还支持融合基础设施，其中计算、存储和管理流量在同一矩阵网络上运行，从而减少了对硬件复制的需求。
以太网与NVMe-oF和其他高级存储协议的兼容性确保了对存储资源的高速、低延迟访问，这是人工智能工作负载的关键因素。此外，以太网交换机允许自定存储加速和智能负载平衡，定制网络以满足特定的人工智能需求。
计算和存储统一网络的好处
支持后端计算和存储流量的统一网络矩阵为AI集群带来了许多优势。通过将这些功能整合到单个以太网网络上，组织可以简化基础设施管理并降低运营复杂性。
这种统一消除了对单独网络的需求，显著降低了硬件和维护成本。统一的网络还可以更好地利用资源，将带宽和计算资源动态地分配到最需要的地方。
可扩展性变得更加容易，因为以太网结构被设计为随着工作负载的增长而无缝扩展。故障排除和监控也受益于统一的架构，因为管理员可以在单个框架内跟踪计算和存储流量，从而更容易识别和解决问题。
此外，统一的以太网网络使人工智能基础设施永不过时，确保了与新兴技术的兼容性，并为下一代人工智能工作负载提供了坚实的基础。
人工智能网络中对调度矩阵的以太网的需求
传统以太网作为一种有损技术，难以满足人工智能工作负载的需求，这些工作负载需要低延迟、高吞吐量和无损数据传输。传统网络的尽力交付可能会导致拥塞、丢包和不可预测的性能，使其不适合人工智能网络和存储的确定性和高性能要求。
DriveNets通过调度矩阵的以太网解决了这个问题，这是一种变革性的解决方案，通过先进的预定机制确保精确、无损的数据传输。这种创新消除了拥塞和丢包，实现了一致和可预测的性能。
通过针对AI工作负载优化以太网，DriveNets的调度矩阵的以太网确保了计算和存储资源的无缝利用，同时为计算和存储流量提供了统一、可扩展的网络结构，简化了操作。这种方法使以太网成为现代人工智能集群的理想基础，将其成本效益和可扩展性与人工智能所需的性能相结合。
简化操作，降低成本，为未来的创新铺平道路
基于以太网的存储网络解决方案为人工智能集群提供了变革性的优势，解决了可扩展性、性能和操作复杂性等关键挑战。
通过用DriveNets的创新调度矩阵的以太网取代InfiniBand等专业技术，组织可以实现AI工作负载所需的确定性、无损性能，同时受益于以太网的可扩展性和成本效益。
调度矩阵的以太网确保AI集群能够满足现代应用程序的严格要求，提供低延迟、高吞吐量以及计算和存储资源的无缝利用。
在单个无损以太网结构上统一后端计算和存储流量的能力进一步简化了操作，降低了成本，并为未来的创新铺平了道路。
DriveNets的方法不仅简化了人工智能基础设施，还提供了一个强大的、面向未来的基础，确保人工智能集群可以轻松扩展，并适应不断变化的人工智能工作负载需求。这种创新、统一和简单的结合使以太网——并且特别是调度矩阵以太网——成为下一代人工智能驱动基础设施的最佳解决方案。
