استراتژی‌های کابل‌کشی در مراکز داده هوش مصنوعی
استراتژی‌های کابل‌کشی در مراکز داده هوش مصنوعی
با رشد سریع فناوری هوش مصنوعی (AI)، معماری مراکز داده نیز در حال تحول است تا بتواند با این روند همگام شود. به دلیل نیازمندی‌های بالای هوش مصنوعی به پردازش‌های بلادرنگ، کاهش تاخیر در انتقال داده‌ها و افزایش پهنای باند از جمله چالش‌های اصلی در طراحی این مراکز هستند. در این مقاله، به بررسی ملاحظات کابل‌کشی در مراکز داده هوش مصنوعی می‌پردازیم و بهترین روش‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد این مراکز را بررسی می‌کنیم.
افزایش تقاضای برق در مراکز داده هوش مصنوعی
یکی از چالش‌های اصلی در مراکز داده هوش مصنوعی، افزایش تقاضای برق است. به عنوان مثال، در کشور ایرلند، مراکز داده بیش از ۲۰٪ از برق کشور را مصرف می‌کنند، در حالی که این رقم در سال ۲۰۱۵ تنها ۵٪ بود. این افزایش تقاضا باعث شده است که تضمینی برای تامین پایدار برق در این مناطق وجود نداشته باشد.
برای پاسخگویی به این نیاز، مراکز داده باید از کابل‌ها، رک‌ها و پریزهای برق بیشتری استفاده کنند تا بتوانند تجهیزات جدید را به شبکه متصل کنند. همکاری با شرکای فناوری شبکه برای ایجاد تعادل بین پایداری و گسترش ظرفیت، از جمله راه‌حل‌های موثر در این زمینه است.
کاهش تاخیر و افزایش اتصال‌پذیری
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به دلیل نیاز به پردازش‌های سنگین، به شبکه‌هایی با تاخیر بسیار کم و اتصال‌پذیری بالا نیاز دارند. مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی معمولاً به‌صورت توزیع‌شده روی چندین سرور و رک اجرا می‌شوند، بنابراین اتصال این سرورها به یکدیگر از اهمیت بالایی برخوردار است.
استفاده از فیبر نوری با تراکم بالا، مانند فیبرهای ریبون، می‌تواند به مدیریت مسیرهای باریک و شلوغ کمک کند. این فناوری امکان نصب تا ۶ کابل فیبر نوری با ۳۴۵۶ هسته را در یک مجرای چهار اینچی فراهم می‌کند، که این امر باعث افزایش تراکم فیبر و بهبود عملکرد شبکه می‌شود.
کابل‌های نوری فعال (AOCs) در مقابل ترانسیورها
کابل‌های نوری فعال (AOCs) معمولاً در خوشه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و محاسبات با کارایی بالا (HPC) استفاده می‌شوند. این کابل‌ها دارای فرستنده و گیرنده نوری یکپارچه هستند و به‌عنوان یک راه‌حل همه‌کاره عمل می‌کنند. با این حال، AOCs انعطاف‌پذیری کمتری نسبت به ترانسیورها و کابل‌های فیبر نوری جداگانه دارند و ممکن است برای ارتقاءهای آینده مناسب نباشند.
برنامه‌ریزی دقیق برای کابل‌کشی در خوشه‌های هوش مصنوعی می‌تواند منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌ها، کاهش مصرف برق و نصب سریع‌تر شود. این امر به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از مزایای هوش مصنوعی به‌طور کامل بهره‌مند شوند.
معماری شبکه هوش مصنوعی و کابل‌کشی
معماری شبکه
در شبکه‌های سنتی سه‌لایه، سوئیچ‌های هسته، تجمیع و لبه برای اتصال سرورها استفاده می‌شوند. اما در مراکز داده هوش مصنوعی، به دلیل نیاز به پردازش‌های سنگین و وابستگی‌های متقابل، معماری شبکه به‌صورت دو لایه (Spine-Leaf) پیاده‌سازی می‌شود. در این معماری، سرورها به‌صورت افقی (East-West) با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند تا تاخیر شبکه به حداقل برسد.
هر سرور دارای چندین پورت محاسباتی با سرعت ۸۰۰ گیگابیت بر ثانیه است که از اتصالات twin MPO استفاده می‌کنند. هر سرور می‌تواند تا ۶۴ فیبر برای محاسبات و ۹۶ فیبر برای ذخیره‌سازی و شبکه In-Band نیاز داشته باشد. این نیازها در یک رک که می‌تواند تا چهار سرور را در خود جای دهد، به ۳۸۴ فیبر می‌رسد.
اتصالات مستقیم کابل‌کشی
یکی از روش‌های کابل‌کشی، استفاده از اتصالات مستقیم بین سیستم‌های هوش مصنوعی و سوئیچ‌ها است. در این روش از کابل‌های نوری فعال (AOCs) یا کابل‌های MPO استفاده می‌شود. اگرچه این روش ساده است، اما باعث افزایش حجم کابل‌ها در سینی‌های کابل و رک‌ها می‌شود.
کابل‌کشی ساختاریافته
روش دیگر، کابل‌کشی ساختاریافته است که در خوشه‌های هوش مصنوعی مزایای زیادی دارد. در این روش، به جای اتصالات نقطه‌به‌نقطه، از پنل‌های پچ و کابل‌های trunk با تراکم فیبر بالا استفاده می‌شود. این روش باعث کاهش شلوغی در سینی‌های کابل و افزایش تراکم کابل‌ها در رک می‌شود.
کابل‌کشی ساختاریافته همچنین انعطاف‌پذیری بیشتری برای نصب‌کنندگان فراهم می‌کند. ویژگی‌هایی مانند برچسب‌گذاری پنل‌ها، گروه‌بندی ساده کابل‌ها و استفاده از کانکتورهای رنگی، به شناسایی آسان‌تر کابل‌ها و عیب‌یابی سریع‌تر کمک می‌کنند.
انتخاب تجهیزات مناسب
انتخاب ترانسیورها و کابل‌های فیبر نوری مناسب در خوشه‌های هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است. به دلیل فاصله کوتاه بین خوشه‌ها، هزینه‌های نوری عمدتاً توسط ترانسیورها تعیین می‌شوند. استفاده از ترانسیورهای نوری موازی می‌تواند هزینه‌ها و مصرف برق را کاهش دهد، زیرا این ترانسیورها نیازی به مالتی‌پلکسرها و دمالتی‌پلکسرهای نوری ندارند.
مراکز داده هوش مصنوعی به شبکه‌هایی با تاخیر بسیار کم و کارایی بالا نیاز دارند تا بتوانند ترافیک روزانه و آموزش‌های موازی یادگیری ماشین را مدیریت کنند. استفاده از روش‌های کابل‌کشی بهینه، مانند کابل‌کشی ساختاریافته و انتخاب تجهیزات مناسب، می‌تواند به کاهش هزینه‌ها، افزایش کارایی و انعطاف‌پذیری مراکز داده کمک کند. با برنامه‌ریزی دقیق و استفاده از فناوری‌های پیشرفته، مراکز داده هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور موثرتری به نیازهای آینده پاسخ دهند
