Bài viết sưu tầm

Sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng và trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) làm tăng thêm nhu cầu về cơ sở hạ tầng mạng nhanh, đáng tin cậy, an toàn, có thể mở rộng quy mô để đáp ứng các nhu cầu mới nổi.

Tìm hiểu về vai trò của kết nối mạng máy tính nhanh, đáng tin cậy, an toàn đối với sự thành công của AI.

Kết nối mạng cho AI là gì?

Kết nối mạng hiệu năng cao cho AI là một thành phần công nghệ quan trọng để hỗ trợ triển khai AI thành công. Trước khi triển khai hoặc mở rộng các hoạt động AI, các tổ chức nên phân tích cơ sở hạ tầng kết nối mạng của họ và xác định những cải tiến nào sẽ cần thiết để hỗ trợ các khả năng dựa trên AI mới.

Khối lượng công việc AI thường đòi hỏi các tài nguyên điện toán đáng kể và khả năng phản hồi gần như tức thời. Điều này chỉ có thể thực hiện được với sự hỗ trợ từ các giải pháp kết nối mạng đáng tin cậy, mạnh mẽ, linh hoạt và có thể mở rộng. Có thể triển khai AI ở bất cứ đâu, do đó các giải pháp mạng phải có kết nối có dây, không dây và kết nối ảo hóa giữa các hệ thống và thiết bị khác nhau trong trung tâm dữ liệu, máy khách, đám mây và biên AI.

Bảo mật cũng là một yêu cầu chính của kết nối mạng AI. Hầu hết các ứng dụng AI đều sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm thông tin cá nhân của khách hàng, sở hữu trí tuệ của doanh nghiệp và các thuật toán độc quyền, tất cả đều phải được bảo vệ trong quá trình truyền tải.

Kết nối mạng AI hỗ trợ hiệu năng cao

Ngược lại, AI cũng có thể tăng tốc và tăng cường cơ sở hạ tầng mạng. Cơ sở hạ tầng mạng và viễn thông được AI hỗ trợ có thể cải thiện khả năng truy cập và hiệu suất của các ứng dụng chạy trên chúng, bao gồm khối lượng công việc AI.

Mục tiêu cuối cùng của AI trong kết nối mạng là tự động hóa các tác vụ giữa các miền mạng để mạng có thể hoạt động hiệu quả hơn, ngay cả khi lưu lượng mạng và độ phức tạp tiếp tục mở rộng.

Vai trò của kết nối mạng cho AI

AI đang được sử dụng để tự động hóa vô số tác vụ để cải thiện hiệu quả, độ chính xác và khả năng phản hồi trong các ngành. Hầu hết các trường hợp sử dụng AI này đều dựa vào kết nối mạng hiệu năng cao.

Khi AI trở nên gần như phổ biến, người tiêu dùng mong đợi hiệu năng liền mạch từ các chatbot, công cụ đề xuất và các quầy bán hàng tại cửa hàng, trong nhiều trường hợp sử dụng có hỗ trợ AI. Các ứng dụng ô tô, chẳng hạn như lái xe tự hành, đòi hỏi khả năng phản hồi gần như theo thời gian thực để đảm bảo an toàn cho con người. Các ứng dụng AI giúp tự động hóa vô số quy trình trong nhiều cài đặt khác nhau dựa vào cơ sở hạ tầng mạng để mang lại hiệu quả và lợi nhuận kinh doanh mong đợi từ việc sử dụng AI.

Khả năng tương tác và Bảo mật mạng

Các ứng dụng AI thường là các trung tâm dữ liệu phân tán, đám mây, máy khách và thiết bị biên, vì vậy khả năng tương tác là một khía cạnh đặc biệt quan trọng của hiệu năng mạng. Các khả năng bảo mật mạng mạnh mẽ cũng rất cần thiết, để bảo vệ các bộ dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả thông cá nhân của người dùng, để cung cấp cho các thuật toán học máy và các chương trình AI khác.

Các khả năng bảo mật mạng này phải cực kỳ nhạy và hiệu quả vì hầu hết các ứng dụng AI không thể chịu được độ trễ. Các tính năng bảo mật dựa vào các thuật toán mã hóa, giải mã, nén và giải nén đòi hỏi khả năng tăng tốc đáng kể để tránh thêm thời gian trễ không thể chịu được vào việc truyền dữ liệu và hoạt động dựa trên AI.

Lợi ích của kết nối mạng cho AI

Các mạng hiệu năng cao được thiết kế cho AI phải mang lại một số lợi ích cụ thể cho các ứng dụng AI để hoạt động hiệu quả, an toàn và có khả năng phản hồi cần thiết. Những lợi ích này bao gồm băng thông cao, độ trễ thấp, khả năng mở rộng, hiệu quả và bảo mật dữ liệu.

Băng thông dữ liệu cao

Nhiều khối lượng công việc AI truy cập và truyền các bộ dữ liệu khổng lồ một cách nhất quán hoặc rời rạc. Kết nối mạng được thiết kế cho AI sẽ cung cấp băng thông cao để chứa lưu lượng dữ liệu và duy trì tính toàn vẹn dữ liệu, đặc biệt là trong các ứng dụng dựa trên đám mây.

Độ trễ thấp

Các trường hợp sử dụng kết nối mạng AI thường phụ thuộc vào phản hồi hoàn hảo trong vòng vài mili giây, đặc biệt là ở biên. Các mạng máy tính được xây dựng để hỗ trợ sự thành công của AI phải cung cấp kết nối ổn định, nhất quán với độ trễ cực thấp.

Hiệu năng mở rộng

Các ứng dụng AI thường tích hợp dữ liệu theo thời gian và cơ sở người dùng cũng có thể tăng lên. Ngoài ra, các giải pháp AI có thể được phân phối giữa các hệ thống và thiết bị khác nhau, đòi hỏi khả năng chứa nhiều kết nối đồng thời. Các mạng máy tính được thiết kế trước để hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng và các thay đổi trong tương lai về phạm vi và cường độ cho phép khối lượng công việc AI tiếp tục mở rộng quy mô linh hoạt mà không làm giảm hiệu năng.

Sử dụng tài nguyên hiệu quả

Các mạng AI mạnh mẽ phải được tối ưu hóa để đảm bảo hiệu quả và ngăn chặn việc cung cấp quá mức hoặc quá ít các tài nguyên mạng và tốn kém. Cơ sở hạ tầng mạng máy tính được tối ưu hóa hoàn toàn có thể giúp giảm chi phí trong trung tâm dữ liệu AI và đám mây.

Bảo vệ dữ liệu và Bảo mật mạng

Bảo mật mạng thậm chí còn quan trọng hơn đối với khối lượng công việc AI so với nhiều ứng dụng khác vì các trường hợp sử dụng AI phụ thuộc vào các bộ dữ liệu khổng lồ thường bao gồm thông tin riêng tư, có giá trị hoặc được kiểm soát chặt chẽ. Các mạng bao gồm các khả năng phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa nâng cao có thể giúp giảm thiểu nguy cơ vi phạm dữ liệu tốn kém và gián đoạn.

Các giải pháp kết nối mạng AI

Kết nối mạng là công nghệ hỗ trợ chính cho các trường hợp sử dụng AI; tuy nhiên, nhu cầu kết nối mạng cho các ứng dụng AI có thể khác nhau tùy thuộc vào phạm vi ứng dụng, số lượng và vị trí của người dùng và loại cơ sở hạ tầng mạng. Ngoài ra, thiết kế mạng trở nên phức tạp hơn khi các giải pháp được AI hỗ trợ được phân phối trên trung tâm dữ liệu, đám mây và biên.

Để xác định những giải pháp kết nối mạng nào cần được trang bị, các doanh nghiệp đang cân nhắc thêm các khả năng AI trước tiên nên phân tích cơ sở hạ tầng mạng hiện có và xác định các yêu cầu chính cho các trường hợp sử dụng AI đã xác định của họ.

Ví dụ: nhiều trường hợp sử dụng AI phụ thuộc vào mạng, bao gồm các ứng dụng nhà máy thông minh, quản lý vận tải và sự kiện, và các tình huống an toàn công cộng, dựa vào 5G riêng tư ở biên mạng.

Các giải pháp AI khác, chẳng hạn như công cụ đề xuất, chạy trên đám mây, trung tâm dữ liệu hoặc cả hai và dựa vào sự kết hợp các mạng có dây, không dây, ảo và được phần mềm xác định có thể mở rộng quy mô để phục vụ hàng ngàn hoặc thậm chí hàng triệu người dùng từ xa. Bản thân các giải pháp kết nối mạng này đòi hỏi nhiều tính toán và dựa vào các bộ điều khiển tốc độ cao, băng thông cao, cổng, giao diện và chuỗi dữ liệu.

Sự tăng trưởng bùng nổ của tự động hóa dựa trên AI đang khiến các nhà phát triển và nhà cung cấp đẩy mạnh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Nhiều người chuyển sang các mạng và tiêu chuẩn mở để tìm các khối xây dựng phổ biến và các giải pháp có thể tùy chỉnh có thể triển khai trên nhiều nền tảng.

Các nhà cung cấp công nghệ hàng đầu hỗ trợ các yêu cầu mới nổi này bằng cách hợp tác để thiết lập các công nghệ và tiêu chuẩn Ethernet thế hệ tiếp theo giúp đảm bảo khả năng tương tác và khả năng tương thích trên nhiều nhà cung cấp và sản phẩm.