AI インフラストラクチャのコストと ROI 管理を合理化

ネットワークはROI向上のためのプラットフォームであり機会です

AI トレーニングワークロードは高度に相互接続されており、最も遅い接続速度で実行され、コンピューティング、同期、通信の連続ループで実行されます。1 つの接続速度が遅いと、AI トレーニングワークロード全体のパフォーマンスが低下する可能性があります。実際、AI /ML トレーニングでは、壁にかかっている時間の最大 30% がネットワークの応答を待つのに費やされています。

AI インフラストラクチャには多大なコストがかかることを考えると、ネットワークパフォーマンスのわずかな改善でも価値があります。

AI ワークロードには高帯域幅、低遅延のネットワークが不可欠

ネットワークレイテンシーとは、データがネットワーク上を移動するのにかかる時間です。特に、AI モデルがデータを処理して結果を提供することは、特にリアルタイムアプリケーションにとって重大なボトルネックになる可能性があります。

高帯域幅、低レイテンシーにより、次のことが可能になります。

1。同期分散コンピューティング: 複数のGPUでモデルをトレーニングする場合、ノード間の同期では、ボトルネックを回避するために最小限のレイテンシで高速データ転送を行う必要があります。

2。大量のデータ: AI モデルは、特にトレーニング中に大量のデータセットを処理するため、GPUとストレージシステム間でデータを迅速に転送するには高い帯域幅が必要です。

3。リアルタイム処理: 自動運転車やライブビデオ分析などの AI アプリケーションでは、AI が推論して応答するためには、低レイテンシーが不可欠です。

4。モデルの複雑さ: AI モデルがより大きく、より複雑になるにつれて、データ転送の必要性が高まり、高帯域幅の必要性がさらに強調されます。

ネットワークパフォーマンスが不十分だと、次のことが起こります。

1。低速モデル トレーニング時間。

2。パフォーマンスの低下 ユーザーエクスペリエンスに影響を与えます。

3。ボトルネック 非効率的なリソース利用につながります。

最適なインフラストラクチャ ROI を達成するには、低いネットワーク遅延が必要

ネットワークレイテンシーが低いと、より高速で効率的なワークロードが可能になり、生産性の向上、コストの削減、競争上の優位性の向上、シームレスなリアルタイム運用、ユーザーと顧客満足度の向上につながるため、投資収益率（ROI）に大きな影響を与えます。

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ペンギン・ソリューションズへの連携 今日は私たちのアプローチを学びましょう AI インフラストラクチャー設計 低レイテンシーで高性能なアクセラレーティングコンピューティングに重点を置いて、AI インフラストラクチャへの投資の問題点と測定可能な投資収益率に対処します。

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