人工智能時(shí)代傳輸網(wǎng)絡(luò)的未來(lái)規(guī)劃

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
人工智能（AI）的快速發(fā)展正在重塑網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的格局，特別是在光互連領(lǐng)域。隨著我們步入新的計(jì)算時(shí)代，了解AI的發(fā)展將如何影響傳輸網(wǎng)絡(luò)以及如何為這種即將到來(lái)的轉(zhuǎn)變做好準(zhǔn)備非常重要。本文將探討AI時(shí)代傳輸網(wǎng)絡(luò)未來(lái)規(guī)劃的挑戰(zhàn)和解決方案[1]。

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AI的興起及其對(duì)光網(wǎng)絡(luò)的影響
生成式AI應(yīng)用的激增使光學(xué)行業(yè)處于技術(shù)演進(jìn)的前沿。改進(jìn)的光互連對(duì)于緩解AI集群內(nèi)的帶寬限制變得越來(lái)越重要。這一趨勢(shì)在2024年OFC大會(huì)上成為熱門(mén)話題，行業(yè)預(yù)測(cè)AI集群應(yīng)用的光收發(fā)器市場(chǎng)將出現(xiàn)顯著增長(zhǎng)。

圖1：AI集群以太網(wǎng)光收發(fā)器銷(xiāo)售預(yù)測(cè)
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3 I* T2 ?: w5 P) {' E1 F如圖1所示，未來(lái)五年內(nèi)AI集群光收發(fā)器的銷(xiāo)售預(yù)計(jì)將達(dá)到約520億美元。這一預(yù)測(cè)強(qiáng)調(diào)了光技術(shù)在支持AI基礎(chǔ)設(shè)施方面將發(fā)揮的重要作用。

) n8 R3 W5 ~" q4 ?9 m雖然大多數(shù)注意力集中在AI集群內(nèi)的短距離互連上，但考慮對(duì)AI數(shù)據(jù)中心環(huán)境之外的更廣泛傳輸網(wǎng)絡(luò)的影響也很重要。問(wèn)題是：AI流量將如何影響大都市、長(zhǎng)途和更長(zhǎng)距離應(yīng)用中的光傳輸，這些應(yīng)用廣泛使用相干傳輸技術(shù)？
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從過(guò)去吸取經(jīng)驗(yàn)：應(yīng)用對(duì)傳輸網(wǎng)絡(luò)的影響
. b2 f3 _: D. l* a為了理解AI對(duì)傳輸網(wǎng)絡(luò)的潛在影響，回顧以前的帶寬密集型應(yīng)用如何塑造網(wǎng)絡(luò)流量模式會(huì)有所幫助。讓我們考慮幾個(gè)例子：

搜索應(yīng)用：AI訓(xùn)練過(guò)程類(lèi)似于搜索引擎爬蟲(chóng)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行索引，而AI推理類(lèi)似于用戶查詢搜索引擎。雖然單個(gè)搜索相關(guān)流量可能很小，但累積效應(yīng)對(duì)整體傳輸流量貢獻(xiàn)顯著。

視頻內(nèi)容分發(fā)：視頻流媒體的增長(zhǎng)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)增加，特別是高分辨率內(nèi)容。這個(gè)挑戰(zhàn)通過(guò)內(nèi)容緩存得到解決，將熱門(mén)內(nèi)容放置在更靠近終端用戶的位置，以減少整體網(wǎng)絡(luò)流量和延遲。

云計(jì)算：云服務(wù)的興起導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心內(nèi)部和數(shù)據(jù)中心之間的流量（東西向流量）增加，因?yàn)楣ぷ髫?fù)載跨越多個(gè)站點(diǎn)。AI應(yīng)用可能遵循類(lèi)似的模式，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和推理模型分布在物理上不同的位置。
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' ]; t+ F! f1 w這些例子說(shuō)明了AI應(yīng)用的增長(zhǎng)可能如何導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商需要擴(kuò)展數(shù)據(jù)中心互連、大都市、區(qū)域甚至長(zhǎng)途和海底網(wǎng)絡(luò)的容量。
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: A) ?0 L- `2 y% X4 a( vAI網(wǎng)絡(luò)中的功耗-延遲平衡
AI基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的關(guān)鍵因素是AI集群和數(shù)據(jù)中心的巨大功耗需求。這個(gè)挑戰(zhàn)讓人想起云服務(wù)增長(zhǎng)時(shí)期，當(dāng)時(shí)獲取便宜的電力資源推動(dòng)了大型數(shù)據(jù)中心的選址。然而，電力設(shè)施限制導(dǎo)致采用物理分布式架構(gòu)，依賴高容量傳輸互連來(lái)維持所需的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?font class="jammer">% I9 ]% z: ~$ g  f3 g% O! F

圖2：由于設(shè)施功耗限制導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)Fabric物理擴(kuò)展的場(chǎng)景

  E+ E6 G8 F* Z& ?# O2 `( Q. L4 x圖2說(shuō)明了功耗限制如何導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)Fabric的物理擴(kuò)展，需要高容量光互連。這種AI應(yīng)用的分布式網(wǎng)絡(luò)方法由于訓(xùn)練和推理過(guò)程的特定計(jì)算和延遲要求而帶來(lái)獨(dú)特的挑戰(zhàn)。
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AI網(wǎng)絡(luò)中的延遲考慮
在設(shè)計(jì)針對(duì)AI優(yōu)化的傳輸網(wǎng)絡(luò)時(shí)，了解延遲要求非常重要。在AI訓(xùn)練階段，AI集群內(nèi)需要極低的延遲來(lái)高效處理傳入的數(shù)據(jù)集。然而，收集這些數(shù)據(jù)集的過(guò)程可能對(duì)延遲不太敏感。
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圖3：訓(xùn)練模式下AI集群內(nèi)需要極低延遲
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圖3展示了訓(xùn)練模式下AI集群內(nèi)的延遲要求。雖然AI訓(xùn)練的地理分布并不理想，但功耗限制可能需要采用分布式AI訓(xùn)練技術(shù)來(lái)嘗試緩解引入的延遲影響。

1 H/ L1 J: C+ _) @# G6 J% G# m對(duì)于AI推理，目標(biāo)是最小化用戶查詢和傳輸結(jié)果之間的延遲。這種延遲受查詢復(fù)雜性和推理模型與用戶之間的"跳數(shù)"影響。

圖4：最小化AI推理的延遲

* X& _( e6 r  i, a圖4強(qiáng)調(diào)了最小化AI推理延遲的重要性。業(yè)界正在積極討論如何在訪問(wèn)推理模型時(shí)減少延遲，以及如何有效地將訓(xùn)練和推理功能分布到集中式架構(gòu)之外，以解決單站點(diǎn)功耗限制的方法。
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傳輸網(wǎng)絡(luò)未來(lái)規(guī)劃策略
$ j+ }  ^" c* t& B% [( z為了準(zhǔn)備網(wǎng)絡(luò)的AI驅(qū)動(dòng)未來(lái)，可以采用幾種策略來(lái)未來(lái)規(guī)劃傳輸網(wǎng)絡(luò)：

投資高容量相干傳輸：AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的擴(kuò)展可能會(huì)遵循類(lèi)似于云架構(gòu)的模式，高容量相干傳輸使物理擴(kuò)展成為可能，緩解了電源限制。相干光互連已經(jīng)提供每波長(zhǎng)1.2T的性能優(yōu)化轉(zhuǎn)發(fā)器解決方案和400G路由器到路由器波長(zhǎng)，并正在向使用MSA可插拔模塊的800G發(fā)展。

規(guī)劃分布式架構(gòu)：考慮到功耗限制和延遲因素，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)師應(yīng)該預(yù)料到分布式AI訓(xùn)練和推理能力的需求。這種方法將需要在物理分離的站點(diǎn)之間建立強(qiáng)大的高容量互連。

優(yōu)化靈活擴(kuò)展：隨著AI應(yīng)用的發(fā)展，傳輸網(wǎng)絡(luò)必須設(shè)計(jì)成能夠靈活擴(kuò)展帶寬并適應(yīng)不斷變化的流量模式。這可能涉及實(shí)施軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源分配。

優(yōu)先考慮能源效率：考慮到AI基礎(chǔ)設(shè)施的巨大功耗需求，專(zhuān)注于節(jié)能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將非常重要。這不僅包括AI集群本身，還包括傳輸網(wǎng)絡(luò)組件。

增強(qiáng)邊緣計(jì)算能力：為了解決AI推理的延遲問(wèn)題，考慮加強(qiáng)邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。這可能涉及將推理模型部署在更靠近終端用戶的位置，并確保邊緣站點(diǎn)與中央AI資源之間的高容量、低延遲連接。

監(jiān)控和分析流量模式：實(shí)施強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和分析工具，以了解AI相關(guān)流量如何影響網(wǎng)絡(luò)的不同部分。這些數(shù)據(jù)對(duì)于做出關(guān)于網(wǎng)絡(luò)升級(jí)和擴(kuò)展的明智決策將非常寶貴。
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7 G  @; _7 z" I  y. L6 i2 t結(jié)論
AI應(yīng)用的興起為傳輸網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了挑戰(zhàn)和機(jī)遇。通過(guò)從帶寬密集型應(yīng)用的過(guò)去經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并仔細(xì)考慮AI工作負(fù)載的獨(dú)特需求，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商和設(shè)計(jì)師可以為AI時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施做好未來(lái)規(guī)劃。關(guān)鍵在于通過(guò)創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和先進(jìn)的光技術(shù)，平衡功耗限制、延遲要求和帶寬需求。隨著繼續(xù)關(guān)注不斷發(fā)展的AI領(lǐng)域，高容量相干傳輸將在塑造網(wǎng)絡(luò)未來(lái)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，使AI基礎(chǔ)設(shè)施能夠在大都市、長(zhǎng)途和全球網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)物理擴(kuò)展和優(yōu)化。

參考文獻(xiàn)
& G" l! x1 ]1 ]1 b" q  R[1] E. Park, "Future Proofing Transport Networks for AI," Acacia Communications, Sep. 10, 2024. [Online]. Available: https://acacia-inc.com/blog/future-proofing-transport-networks-for-ai/

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