AIネットワークへの接続 – 知っておくべき5つのこと

GPUはAIコンピューターの頭脳である。

簡単に言うと、グラフィックス処理ユニット（GPU）はAIコンピュータの頭脳のような役割を果たす。

ご存知のとおり、中央処理装置（CPU）はコンピュータの頭脳です。GPUの利点は、複雑な計算を実行するための専用CPUであるという点にあります。これらの計算を最も速く実行する方法は、複数のGPUを連携させて問題を解決することです。それでも、AIモデルのトレーニングには数週間、場合によっては数か月かかることがあります。構築されたモデルはフロントエンドのコンピュータシステムに配置され、ユーザーはAIモデルに質問することができます。このプロセスは推論と呼ばれます。

AIコンピュータには複数のGPUが搭載されている。

AI問題を解決するための最適なアーキテクチャは、ラック内に複数のGPUを配置し、ラック上部のスイッチに接続する構成です。複数のGPUラックは、階層的なネットワーク接続システムでさらに接続できます。解決すべき問題が複雑化するにつれて、GPUの要件も増加し、プロジェクトによっては数千個のGPUからなるクラスターを導入する必要が生じる場合もあります。

各AIクラスターは小さなネットワークである。

AIクラスターを構築する際には、GPU同士を接続し、効率的に連携してデータを共有できるようにするための小規模なコンピュータネットワークを構築する必要がある。

AIクラスター

上の図はAIクラスタを示しており、下部の円はGPU上で実行されるワークフローを表しています。GPUは最上段のラック（ToR）上のスイッチに接続されています。これらのToRスイッチは、図に示されているネットワークバックボーンスイッチにも接続されており、複数のGPUが関与する場合に必要な明確なネットワーク階層を示しています。

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（出典：キーサイト・テクノロジーズ）

出典： https://vietnamnet.vn/ket-noi-mang-ai-5-dieu-can-biet-2321288.html