Was ist Netzwerktechnik für KI?
Leistungsstarke Netzwerktechnik für KI ist eine wesentliche technische Komponente zur Unterstützung erfolgreicher KI-Bereitstellungen. Vor der Implementierung oder Erweiterung von KI-Operationen sollten Unternehmen ihre Netzwerktechnik analysieren und ermitteln, welche Verbesserungen zur Unterstützung neuer KI-basierter Funktionen erforderlich sind.
KI-Workloads erfordern in der Regel erhebliche Computing-Ressourcen und nahezu verzögerungsfreie Reaktionsschnelligkeit. Dies kann nur mit Unterstützung von zuverlässigen, robusten, flexiblen und skalierbaren Netzwerklösungen erreicht werden. KI kann überall implementiert werden, sodass Netzwerklösungen kabelgebundene, drahtlose und virtualisierte Verbindungen zwischen und innerhalb ungleichen Systemen und Geräten im KI-Rechenzentrum, beim Client, in der Cloud und am Netzwerkrand umfassen können.
Auch die Sicherheit ist eine zentrale Anforderung für KI-Netzwerktechnik. Die meisten KI-Anwendungen stützen sich auf große Datenmengen, einschließlich personenbezogener Daten von Kunden, geistigem Eigentum von Unternehmen und proprietären Algorithmen, die während der Übertragung alle geschützt werden müssen.
KI-Netzwerktechnik unterstützt Hochleistung
Umgekehrt kann die KI auch die Netzinfrastruktur selbst beschleunigen und stärken. KI-gestützte Netzwerk- und Telekommunikationsinfrastruktur kann den Zugriff der auf ihr ausgeführten Anwendungen und deren Leistung verbessern, einschließlich KI-Workloads.
Das angestrebte Ziel von KI im Hinblick auf die Netzwerktechnik besteht darin, Aufgaben über Netzwerkdomänen hinweg zu automatisieren, damit das Netzwerk effizienter arbeiten kann, auch unter Berücksichtigung der fortschreitenden Zunahme des Netzwerkverkehrs und der Netzwerkkomplexität.
Die Rolle von Netzwerktechnik für die KI
KI wird verwendet, um unzählige Aufgaben zu automatisieren und so die Effizienz, Genauigkeit und Reaktionsschnelligkeit in verschiedenen Branchen zu verbessern. Die meisten dieser KI-Anwendungsfälle stützen sich auf leistungsstarke Netzwerktechnik.
Da KI nahezu allgegenwärtig ist, erwarten Verbraucher bei vielen KI-gestützten Anwendungsfällen eine nahtlose Leistung von Chatbots, Empfehlungs-Engines und Kiosksystemen in Geschäften. Automobilanwendungen wie autonomes Fahren erfordern zur Sicherheit von Menschen Reaktionsschnelligkeit in nahezu Echtzeit. KI-Anwendungen, die unzählige Prozesse in einer Vielzahl von Situationen automatisieren, stützen sich dabei auf die Netzwerkinfrastruktur, um so die Effizienz und den geschäftlichen Mehrwert zu erzielen, die von KI erwartet werden.
Interoperabilität und Netzwerksicherheit
KI-Anwendungen werden oft auf Rechenzentren, die Cloud, den Client und Edge-Geräte verteilt. Demnach ist die Interoperabilität ein besonders kritischer Aspekt für die Netzwerkleistung. Robuste Netzwerksicherheitsfunktionen sind auch für den Schutz enormer Datenmengen unerlässlich, einschließlich personenbezogener Daten von Benutzern, die Algorithmen für maschinelles Lernen und andere KI-Programme versorgen.
Diese Netzwerksicherheitsfunktionen müssen extrem reaktionsschnell und effizient sein, da die meisten KI-Anwendungen Latenz nicht tolerieren können. Sicherheitsfunktionen stützen sich auf rechenintensive Verschlüsselungs-, Entschlüsselungs-, Kompressions- und Dekompressionsalgorithmen, die eine erhebliche Beschleunigung erfordern, um keine intolerablen Verzögerungen bei der Übertragung von KI-basierten Daten und Operationen zu verursachen.
Vorteile der Netzwerktechnik für die KI
Für die KI konzipierte, leistungsstarke Netzwerke müssen KI-Anwendungen bestimmte Vorteile bieten, damit diese effizient, sicher und mit der erforderlichen Reaktionsschnelligkeit ausgeführt werden können. Zu diesen Vorteilen gehören eine hohe Bandbreite, geringe Latenz, Skalierbarkeit, Effizienz und Datensicherheit.
Hohe Datenbandbreite
Viele KI-Workloads greifen auf riesige Datenmengen zu und übertragen diese entweder konsistent oder sporadisch. Für die KI konzipierte Netzwerktechnik muss eine hohe Bandbreite bereitstellen, um den Datenverkehr zu bewältigen und die Datenintegrität zu wahren, insbesondere bei Cloud-basierten Anwendungen.
Geringe Latenz
Anwendungsfälle für KI-Netzwerktechnik hängen oft von einer einwandfreien Reaktionsschnelligkeit im Millisekundenbereich ab, insbesondere am Netzwerkrand. Netzwerke, die für den KI-Erfolg entwickelt wurden, müssen konsistente, stabile Konnektivität mit extrem geringer Latenz bieten.
Skalierbare Leistung
KI-Anwendungen sammeln im Laufe der Zeit oft Daten an und die Benutzerbasis kann auch anwachsen. Zudem kann es sein, dass KI-Lösungen zwischen und innerhalb ungleichartiger Systeme und Geräte verteilt werden. Deshalb ist es erforderlich, dass diese Lösungen viele gleichzeitige Verbindungen unterbringen können. Netzwerke, die im Voraus für die Unterstützung mehrerer Anwendungsfälle und zukünftiger Änderungen in Umfang und Größe entwickelt wurden, ermöglichen es KI-Workloads, auch weiterhin ohne Leistungseinbußen dynamisch zu skalieren.
Effiziente Ressourcennutzung
Leistungsstarke KI-Netzwerke müssen optimiert werden, um Effizienz sicherzustellen und kostspielige Über- oder Unterversorgung von Netzwerk- und Rechenressourcen zu verhindern. Eine vollständig optimierte Netzwerkinfrastruktur trägt zur Reduzierung der Kosten im KI-Rechenzentrum und in der Cloud bei.
Daten- und Netzwerksicherheit
Netzwerksicherheit ist für KI-Workloads noch wichtiger als für viele andere Anwendungen, da KI-Anwendungsfälle von riesigen Datenmengen abhängen, die oft private, wertvolle oder stark regulierte Informationen enthalten. Netzwerke, die fortschrittliche Funktionen zur Erkennung und Verhinderung von Bedrohungen umfassen, minimieren das Risiko kostspieliger, störender Datenverletzungen.
KI-Netzwerktechnik – Lösungen
Die Netzwerktechnik ist eine wichtige grundlegende Technik für KI-Anwendungsfälle. Die Netzwerkanforderungen für KI-Anwendungen können jedoch je nach Umfang der Anwendung, der Anzahl und der Lokalität der Benutzer und der Art der Netzwerkinfrastruktur stark variieren. Darüber hinaus wird das Netzwerkdesign komplexer, da KI-gestützte Lösungen auf Rechenzentren, die Cloud und den Edge verteilt werden.
Um herauszufinden, welche Netzwerklösungen erforderlich sind, sollten Unternehmen, die das Hinzufügen von KI-Funktionalität in Betracht ziehen, zunächst die bestehende Netzwerkinfrastruktur analysieren und die wichtigsten Anforderungen für ihre ermittelten KI-Anwendungsfälle definieren.
Viele netzwerkabhängige KI-Anwendungsfälle, einschließlich Anwendungen in intelligenten Fabriken, im Transportwesen, Eventmanagement sowie in öffentlichen Sicherheitsszenarien, verlassen sich beispielsweise auf privates 5G am Netzwerkrand.
Andere KI-Lösungen wie Empfehlungs-Engines werden in der Cloud, im Rechenzentrum oder in beiden ausgeführt und stützen sich auf eine Kombination aus kabelgebundenen, drahtlosen, virtuellen und softwaredefinierten Netzwerken, die auf Tausende oder sogar Millionen von Remote-Benutzern skaliert werden können. Diese Netzwerklösungen wiederum sind rechenintensiv und erfordern Hochgeschwindigkeits-Controller, Ports, Schnittstellen und Datenpipelines mit hohen Bandbreiten.
Das explosive Wachstum der KI-basierten Automatisierung veranlasst Entwickler und Anbieter dazu, die Markteinführungszeit zu beschleunigen. Viele wenden sich an offene Netzwerke und Standards, um gemeinsame Bausteine und anpassbare Lösungen zu finden, die auf mehreren Plattformen bereitgestellt werden können.
Führende Technologieanbieter unterstützen diese neuen Anforderungen durch die Zusammenarbeit an der Etablierung von Ethernet-Techniken und -Standards der nächsten Generation, die die Interoperabilität und Kompatibilität bei einer Reihe von Anbietern und Produkten sicherstellen.