数据的魔鬼藏在细节：
扩展网络以应对AI浪潮
来自康宁的Brian Rhoney在与国外媒体DCD（Datacenterdynamics.com）的一次对话中，探讨了过去对网络连接的预测如何应验、当前AI驱动工作负载带来的挑战，以及未来保障连接性所需的创新
随着下一代技术和高性能计算的持续激增，网络正面临前所未有的压力，以满足不断增长的连接需求。虽然电力、制冷和土地资源一直是讨论的焦点，但在电信领域拥有24年经验的康宁公司专家Brian Rhoney，将深入探讨支撑数字基础设施行业的网络基础设施。
过去：重审预测
回顾2020年的行业预测，Rhoney忆起当时他曾预测数据中心内部（尤其是为支持AI驱动计算节点）的连接需求将非常巨大。即便在那时，为应对这一激增而进行的大规模扩张早已全面展开。
进一步回溯到1990年代末和2000年代初，当时行业的普遍看法是，现有的光纤基础设施足以满足可预见的未来需求。那时，很少有人预见到云计算、流媒体和AI驱动应用的爆炸式增长，所有这些都将网络推向了极限。
他反思道："我认为我们现在正逐渐接近那个极限，而且可能比我们预想的要快一些"
数据中心内部连接
随着数据呈指数级增长，在AI日益密集的工作负载驱动下，迫切需要优化数据的传输方式以防止系统过载。
例如，在英国，替代性光纤供应商的迅速崛起导致某些地区光纤供应过剩。然而，这种充裕并未必然转化为高效的分配模式。包括政府和公共部门组织在内的更高级别机构，在优化光纤和连接分配以确保可持续和有效的模式方面扮演着关键角色。
在数据中心内部，AI应用通常运行在两个关键阶段——训练和推理——每个阶段都需要海量数据。CPU和GPU执行训练AI模型所需的重载计算，这些模型随后用于推理。正如Rhoney强调的那样，这些过程并非孤立发生；它们依赖于强大的连接性来链接数据中心内的设备：
"我们依赖大量设备协同工作，以处理训练AI模型所需的重载计算，随后通过并行处理为推理提供动力。"
这种连接不仅在单个数据中心内部密集且高度交织，还延伸到多个设施之间，确保了大规模的无缝数据流。
现状：AI对网络需求的影响
随着主要城市中数据生成设备数量的不断增加，引发了关于数据消耗规模的疑问。日常物品，如通知我们补充牛奶的智能冰箱和追踪我们一举一动的可穿戴设备，都证明了这种转变。
数据中心之间（尤其是在主要城市之间）传输数据的能力正接近极限，这表明需要更强健的核心基础设施。Rhoney强调了关注连接性而不仅仅是电力的重要性：
"现实情况是，我们正在接近理论上能在该元件上传输的数据量极限——即'香农极限'。"
他警告说，仅解决电力问题是不够的：
"如果只解决电力问题，最终将在网络方面落后；而解决网络问题时不考虑电力，则无法支持处理所有这些数据所需的GPU密度。"
未来：弥合数字鸿沟
展望未来，Rhoney认为焦点不应仅仅放在单个数据中心上，还应放在支持数据爆炸性传输所需的更广泛的基础设施上。其中一个关键部分是现代化上世纪90年代铺设的光缆，将其升级为我们今天所需的基础设施。
为了应对这一挑战，保持警惕、持续评估过去的基础设施并分析地理地图以确保关键端点之间多样化的连接至关重要。
Rhoney强调，我们都曾在觉得最关键的时候遇到过连接不畅的问题——无论是在火车上打电话、使用移动银行还是遇到流媒体问题时。然而，他强调，数字鸿沟远不止这些日常不便。
例如，低延迟连接的获取能显著影响居民获得医疗保健和教育的机会。这种鸿沟不仅存在于农村地区；也存在于大都市区域之间，一些农村地区仍然服务不足。
新兴光纤技术
如今，各种宽带技术——包括固定、无线、卫星和光纤到户——使我们保持连接。虽然每种技术都有其用武之地，但Rhoney确信光纤将成为未来网络扩展的支柱。卫星和固定无线对于光纤部署在经济上不可行的偏远地区是宝贵的解决方案，但在大多数情况下，光纤仍然是更优的选择。
然而，扩展光纤网络面临挑战，尤其是与劳动力和成本相关的挑战。Rhoney强调需要创新的部署策略：
"持续推动光纤连接势在必行，我们必须创新部署方式，使其在关键领域更简单、更快速、更具成本效益。"
他还强调了新兴光纤技术，特别是空芯光纤（或反谐振光纤），它具有降低延迟的潜力：
"这些技术不一定会将连接扩展到更多人，但它们将增强对延迟敏感的应用。这项技术仍处于早期阶段，但我们行业的兴趣正在增长。"
预测：2025年视频和AI将
驱动连接性
据Rhoney称，连接性的未来将由两大力量塑造：视频和AI。这些技术将推动对更好基础设施的需求，他对2025年及以后的两个关键预测聚焦于：
1.视频成为连接性的主要驱动力
2.弥合数字鸿沟
在视频方面，Rhoney预计视频内容将推动下一次数据需求的大幅激增，尤其是在数据中心内部和之间。他解释道：
"这推高了生成这些复杂视频所需的集群规模，而这些应用将推动连接技术的进步。我相信这将成为连接性的下一个主要驱动力。"
业界共识是，随着AI的发展，它将越来越依赖于各种数据类型——图形图像、语音数据，以及最重要的，视频。当AI开始使用视频进行学习时，数据中心内产生的数据流量将呈指数级增长。
关于数字鸿沟，Rhoney重点介绍了旨在扩大宽带接入的举措，如宽带公平、接入和部署计划：
"这是一个缓慢的建设过程，但计划终于整合起来了。我希望能看到在弥合数字鸿沟方面取得切实进展，确保随着视频内容的持续发展，每个人都能接入。"
综合而言，Rhoney对连接性的未来持乐观态度，驱动力来自不断增长的数据需求、视频应用的扩展以及弥合数字鸿沟的持续努力。他强调，连接性不仅对娱乐至关重要，对教育和医疗等基本服务也至关重要。然而，他强调亟需激励和教育更多人才，以建设、维护和创新支撑未来的网络。
了解更多关于AI如何影响连接性的信息，请阅读原文下载并参阅康宁的 Nvidia 800G InfiniBand and Ethernet connectivity AI cabling guide。
往期回顾
