AI時代のネットワークの進化: ニーズから革新へ

大規模モデル時代の到来に伴い、ネットワークはAIシステムの中で重要な役割を果たしています。本稿では、原理に基づいてネットワークがなぜAI時代の「Cポジション」となったのかを探り、今後のネットワーク分野での革新と投資機会について議論します。

ネットワーク需要の出所

1. モデルのサイズがますます大きくなり、単一のカードの計算能力の上限とモデルの規模の差が広がり、トレーニングの問題を解決するために複数のサーバークラスターが必要です。

2. ネットワークはデータの伝送だけでなく、GPU間のモデルパラメータの同期にも使用され、ネットワークの密度と容量に対してより高い要求が求められています。

3. トレーニングにかかる時間は計算速度と密接に関連しており、計算速度は単一デバイスの速度、デバイスの数、および複数デバイスの並列効率に依存します。ネットワークは後者の2つに重要な役割を果たします。

4. マルチカードトレーニングでは、各計算後にパラメータの整合性を行う必要があり、ネットワークの転送と交換に高い要求を課します。

5. 大規模モデルのトレーニングは数ヶ月続き、ネットワーク障害は巨大な損失を引き起こす可能性があり、システムの安定性に対する要求は非常に高い。

ネットワーク革新の方向性

1. 通信メディアの更新: 光、銅、シリコンの三大メディアにはそれぞれの利点があり、LPO、LRO、シリコンフォトニクスなどのコスト削減の方向に進んでいます。

2. ネットワークプロトコルの競争: ノード内通信プロトコルはGPUにバインドされ、ノード間通信はIBとイーサネットが主です。

3. ネットワークアーキテクチャの変化: リーフ-スパインアーキテクチャからドラゴンフライアーキテクチャ、レールオンリーアーキテクチャなどの方向に進化し、超大規模クラスターの要求に適応する。

投資アドバイス

1. 通信システムのコア部分に注目: 中際旭創、新易盛、天孚通信など。

2. 通信システムの革新段階に注目: 長飛光ファイバー、太辰光、盛科通信など。

3. コスト削減のイノベーション、オープンエコシステム、コンピューティングパワーのスケールのバランスに重点を置く。

4. 新技術の動向を追跡し、それによってもたらされるコンポーネント需要の変化を把握する。

ネットワークシステム工学は、多くの要素が共同で革新し、努力して完成されるものであり、その投資機会はより明確で追跡可能です。核心的な要素を把握する一方で、革新がもたらす新たな機会にも積極的に注目する必要があります。