أخبار ar.wedoany.com، نشرت جوجل مؤخرًا مقالة تقنية توضح تأثير صعود الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل بنية شبكاتها. تشير المقالة إلى أنه مع اعتماد الخدمات الأساسية مثل Gemini وVeo والبحث وCloud AI بشكل متزايد على أنظمة شبكات متكاملة ومترابطة بإحكام مصممة لتدفق البيانات الأفقي واسع النطاق وزمن الوصول المنخفض والمرونة العالية، أصبحت الشبكة طبقة أساسية في نظام الذكاء الاصطناعي نفسه. يصف أمين فهدات هذا التحول بالتفصيل في المقالة.
تنظر جوجل حاليًا إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي كمنصة حوسبة موزعة غير مسبوقة. تعبر أعباء عمل التدريب والاستدلال الآن عبر مجموعات متعددة ومبانٍ وحتى مجمعات، مما يتطلب نقل كميات هائلة من البيانات عبر بنية مترابطة مع زمن وصول يمكن التنبؤ به. تصف جوجل بنية قادرة على دمج الموارد عبر المواقع، لتشكيل ما تسميه "حاسوبًا فائقًا" ضخمًا للذكاء الاصطناعي. يتطلب هذا تنسيقًا وثيقًا بين شبكات المجموعات والنقل البصري الإقليمي وشبكات المنطقة الواسعة العالمية. تغطي شبكة جوجل الخاصة الأساسية أكثر من 7.75 مليون كيلومتر من أنظمة الكابلات الأرضية والبحرية، وتصل إلى أكثر من 200 دولة ومنطقة، لدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الموزعة عالميًا.
تشير المقالة إلى أن الذكاء الاصطناعي يعمل على طمس الحدود التقليدية بين شبكات مراكز البيانات وشبكات المنطقة الواسعة. تاريخيًا، كانت بنية مراكز البيانات محسّنة لحركة المرور الأفقية قصيرة المدى داخل المبنى، بينما كانت شبكات المنطقة الواسعة مسؤولة عن الاتصالات طويلة المدى بين المناطق. اليوم، يولد تدريب النماذج الكبيرة حركة مرور متزامنة بين آلاف المسرعات، والتي غالبًا ما تتجاوز حدود POD واحد أو مجمع واحد، مما يستلزم أن تعمل توسعة النطاق الترددي وإدارة الازدحام وتخطيط السعة البصرية وهندسة المرور كنظام موحد. ترى جوجل في هذا اندماجًا بنيويًا بين التبديل والتوجيه والنقل البصري والتحكم المعرّف بالبرمجيات.
يلعب البرنامج دورًا حاسمًا في تنسيق هذه الشبكات. تشير جوجل إلى أن وضع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل متزايد على إدارة ذكية لحركة المرور عبر طبقات متعددة من البنية التحتية. تُستخدم الشبكات المعرّفة بالبرمجيات لموازنة حركة المرور وعزل الأعطال وتحسين زمن الوصول وتوزيع السعة ديناميكيًا بين أعباء العمل المتنافسة. هذا مهم بشكل خاص للتدريب الموزع على نطاق واسع، حيث يمكن أن يؤثر أبطأ رابط في المجموعة المتزامنة على أداء النموذج الإجمالي. تعمل طبقة التحكم في شبكة جوجل بشكل متزايد كطبقة تنسيق بين الحوسبة والنقل.
تسلط المقالة الضوء أيضًا على أهمية ابتكار الأجهزة في شبكات الذكاء الاصطناعي. تذكر جوجل استثماراتها في الرقائق الشبكية المخصصة، وتسريع الأجهزة، وتقنيات الوصول المباشر للذاكرة لتقليل زمن الوصول وزيادة الإنتاجية بين موارد الحوسبة. يتماشى هذا مع الاتجاه السائد بين موفري الخدمات السحابية فائقة الاتساع نحو الشبكات القائمة على RDMA، والبنى الموسعة بصريًا، وهياكل التبديل عالية التفرع المصممة خصيصًا لمجموعات الذكاء الاصطناعي. تبقى المقالة على مستوى النظام، دون الخوض في تفاصيل منتجات محددة، لكنها تعكس التحول الصناعي نحو تصميم الشبكة بشكل متكامل مع المسرعات وأنظمة الذاكرة والتخزين.
تتوافق بنية جوجل بشكل وثيق مع خطتها الأوسع للحاسوب الفائق للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بنية Virgo الموسعة التي تم إطلاقها في Cloud Next. تقوم هذه المنصة بربط موارد TPU وGPU على نطاق واسع، وتسمح بتوزيع أعباء العمل عبر حدود مراكز البيانات. توجد أساليب مماثلة في الصناعة، بما في ذلك NVLink من NVIDIA وبنى الذكاء الاصطناعي القائمة على InfiniBand، وشبكات مجموعات الذكاء الاصطناعي الضخمة من Meta، وشبكة Azure AI الأساسية من Microsoft، وعمل AWS في مجالات EFA والشبكات البصرية المخصصة. يوضح إسهام جوجل كيف يمكن لهذه المفاهيم أن تمتد من المجموعات إلى البنى التحتية الحضرية والعالمية.
تشمل الرسائل الرئيسية للمقالة: تضع جوجل الشبكة كمكون بنيوي أساسي لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وليس كطبقة نقل داعمة؛ تعمل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد عبر مجموعات ومجمعات متعددة، مما يتطلب وصلات عالية السعة للغاية؛ مع اتساع النطاق الجغرافي لحركة مرور الذكاء الاصطناعي الأفقية، يتقلص الفصل التقليدي بين بنية مركز البيانات وبنية شبكة المنطقة الواسعة؛ تعتمد جوجل على هندسة المرور المعرّفة بالبرمجيات لتحسين الأداء ووضع أعباء العمل عبر طبقات الشبكة؛ تظل مرونة الشبكة جوهرية، مع تنوع مسارات مدمج وعزل للأعطال في مراكز البيانات والمناطق والبنية التحتية الأساسية؛ تواصل الشركة الاستثمار في أجهزة الشبكات المخصصة والنقل عالي الأداء لدعم اتصالات الذكاء الاصطناعي منخفضة زمن الوصول؛ تدعم بنية جوجل كلاً من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الداخلية وعملاء Google Cloud الخارجيين الذين يستخدمون البنية التحتية للحاسوب الفائق للذكاء الاصطناعي.
"تعمل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على تغيير حجم وشكل متطلبات البنية التحتية في كل طبقة من طبقات الشبكة،" يكتب فريق هندسة جوجل، مصورًا بيئة تعمل فيها شبكات مراكز البيانات والبنية التحتية العالمية الأساسية بشكل متزايد كنظام موزع واحد.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
