La croissance rapide de l'IA est souvent présentée comme un défi informatique.
Plus de GPU. Plus de centres de données. Plus de puissance de traitement.
Cependant, en pratique, l'IA exerce une pression croissante sur l'ensemble de la pile réseau.
Des infrastructures de transport essentielles aux infrastructures périphériques, les opérateurs constatent une augmentation de la demande à un rythme que les modèles de planification traditionnels n'ont jamais été conçus pour gérer.
De ce fait, la demande en réseaux d'IA devient l'un des défis majeurs pour les équipes d'infrastructure.
Pourquoi l'IA stimule-t-elle si rapidement la demande en réseaux d'IA ?
Les charges de travail liées à l'IA imposent des exigences très différentes en matière d'infrastructure par rapport aux applications traditionnelles.
L'entraînement des modèles implique le transfert de données à grande échelle entre systèmes, souvent via des clusters de GPU distribués. À l'inverse, les charges de travail d'inférence nécessitent une faible latence et un débit constant pour fournir des réponses en temps réel.
Par conséquent, dans les environnements basés sur les GPU, cela crée un trafic est-ouest nettement plus élevé à travers les infrastructures des centres de données et exerce une pression constante sur l'infrastructure de commutation.
Les contraintes de stockage accentuent encore cette pression, avec L'approvisionnement en SSD et NVMe pour entreprises se tend..
Cela signifie que chaque déploiement d'IA génère une demande non seulement en termes de puissance de calcul, mais aussi en termes de :
- réseaux de transport optique
- infrastructure de commutation et de routage
- systèmes de stockage et d'interconnexion
Par conséquent, le réseau devient rapidement le facteur limitant dans de nombreux environnements.
L'impact sur les infrastructures
Avec l'accélération de l'adoption de l'IA, plusieurs tendances se dégagent.
1. Besoins accrus en bande passante
En pratique, les charges de travail liées à l'IA génèrent un trafic est-ouest nettement plus important au sein des centres de données, ainsi qu'une demande accrue sur les réseaux centraux et périphériques.
On peut déjà le constater dans les architectures spine-leaf, où l'augmentation du trafic est-ouest crée des congestions et stimule la demande de liaisons à plus haute capacité telles que 100G, 400G et au-delà.
Cette tendance se reflète également dans les réseaux optiques, où la demande dépasse l'offre, comme le souligne notre analyse de Pénuries d'équipements de réseaux optiques.
2. Utilisation accrue des équipements
Contrairement aux charges de travail traditionnelles, l'infrastructure d'IA fonctionne souvent plus près de sa capacité maximale.
Par conséquent, les équipes tolèrent beaucoup moins l'inefficacité, et les composants dégradés, les problèmes de performance thermique et les faiblesses de l'alimentation électrique deviennent beaucoup plus visibles.
3. Cycles de vie accélérés du matériel
La demande en IA pousse les opérateurs à adopter des cycles de mise à niveau plus rapides pour suivre le rythme de la croissance.
Toutefois, cela engendre des pressions supplémentaires sur les coûts et accroît la dépendance vis-à-vis des chaînes d'approvisionnement des équipementiers.
4. Contraintes de la chaîne d'approvisionnement
La demande en composants clés tels que les systèmes optiques, les équipements de commutation et les serveurs haute performance continue de dépasser l'offre.
En conséquence, cela conduit à :
- délais de livraison prolongés
- volatilité des prix
- disponibilité limitée des pièces critiques
Cette tendance affecte également l'infrastructure informatique, où Les délais de livraison des serveurs d'entreprise continuent de s'allonger. à mesure que la demande augmente.
Dans certains cas, les délais de livraison des composants essentiels s'élèvent désormais à plusieurs mois, ce qui a un impact direct sur la réalisation des projets.
Pourquoi cela crée un problème
De ce fait, la combinaison d'une demande croissante et d'une offre limitée crée une situation difficile pour les opérateurs.
D'une part, ils doivent se développer rapidement.
D'autre part, ils sont confrontés à :
- augmentation des coûts
- disponibilité limitée
- pression pour maintenir les performances
Cette pression se fait déjà sentir à travers des projets retardés, des budgets serrés et des difficultés d'approvisionnement en matériel essentiel.
De plus, la sursouscription dans la conception du réseau aggrave le problème dans de nombreux environnements. À mesure que les schémas de trafic deviennent moins prévisibles, l'utilisation des liens peut augmenter rapidement, accroissant ainsi le risque de congestion et de dégradation des performances.
À terme, les approches traditionnelles fondées sur le remplacement continu deviennent plus difficiles à maintenir.
Le risque d'une stratégie de remplacement uniquement
Cependant, le fait de s'appuyer uniquement sur de nouveaux matériels pour répondre à la demande générée par l'IA comporte plusieurs risques.
Escalade des coûts
Des mises à niveau fréquentes augmentent considérablement les dépenses d'investissement.
Délais de livraison
Les projets peuvent être retardés de plusieurs mois en raison de la disponibilité du matériel.
Perturbation opérationnelle
Le remplacement des infrastructures à grande échelle introduit de la complexité et des risques.
Pression de durabilité
Des cycles de vie plus courts augmentent les déchets et l'impact environnemental.
Une approche plus résiliente face à la demande des réseaux d'IA
Pour gérer efficacement la croissance générée par l'IA, les opérateurs ont besoin d'une approche plus flexible.
Comme nous l'avons vu dans notre précédent article de blog sur la réduction des coûts énergétiques des réseaux, de nombreux réseaux contiennent déjà des capacités inexploitées qui peuvent être optimisées avant leur mise à niveau.
Au lieu de se concentrer uniquement sur le remplacement, l'attention se porte désormais sur :
Extension des infrastructures existantes
Un équipement bien entretenu peut continuer à répondre à une demande accrue lorsqu'il est correctement optimisé.
Les réparations et les interventions au niveau des composants permettent de rétablir les performances, de corriger les inefficacités et de prolonger la durée de vie utile.
De plus, la réparation fournit des informations précieuses sur les tendances de défaillance, comme le soulignent nos travaux sur analyse des causes profondes des équipements réseau.
Optimisation de la capacité disponible
Avant toute mise à niveau, il est essentiel de comprendre comment l'infrastructure existante est utilisée.
Dans de nombreux environnements, il existe encore des capacités inexploitées qui pourraient être utilisées plus efficacement grâce à l'optimisation et à une meilleure répartition de la charge de travail.
Utilisation stratégique des équipements remis à neuf
Serveurs d'entreprise remis à neuf offrir une solution pratique pour augmenter les capacités sans attendre de nouveaux approvisionnements.
Avoir une génération de retard sur les modèles actuels est souvent :
- facilement disponible
- éprouvé en production
- capable de supporter des charges de travail accrues dans de nombreux environnements, en fonction de l'architecture et de la conception
De ce fait, les opérateurs peuvent rapidement adapter leurs capacités là où le nouveau matériel est indisponible ou retardé.
Réduire la dépendance aux chaînes d'approvisionnement des équipementiers
La diversification de l'offre par le biais de la réparation, de la réutilisation et des marchés secondaires réduit les risques et améliore la flexibilité dans la manière dont les infrastructures sont dimensionnées.
Le rôle de l'économie circulaire dans l'infrastructure de l'IA
Face à la demande croissante en IA, le secteur est confronté à un choix.
Continuez d'accélérer les cycles de remplacement, ou adoptez un modèle plus durable et résilient.
Une approche circulaire se concentre sur :
- prolonger la durée de vie de l'équipement
- réparer plutôt que remplacer
- redéployer les ressources lorsque cela est possible
Concrètement, cela signifie prolonger la durée de vie du matériel grâce à la réparation, la réutilisation et la remise à neuf.
Par conséquent, cela permet non seulement de réduire l'impact environnemental, mais aussi d'améliorer la résilience face aux contraintes d'approvisionnement.
Ce que cela signifie en pratique
Comment pouvons-nous évoluer efficacement avec ce que nous avons déjà ?
Ce changement est essentiel car la demande en réseaux d'IA continue de croître.
Appel à l'action
Si les charges de travail liées à l'IA augmentent la demande sur votre réseau, il est temps de revoir la façon dont votre infrastructure est utilisée.
Comtek travaille avec les opérateurs pour identifier les capacités disponibles, prolonger la durée de vie des équipements et proposer des solutions pratiques pour évoluer sans dépendre uniquement de nouveaux matériels.
Questions fréquemment posées
Pourquoi l'IA accroît-elle la demande en infrastructures réseau ?
Les charges de travail liées à l'IA génèrent un trafic important entre les systèmes, notamment dans les environnements basés sur les GPU. Cela accroît la pression sur les infrastructures de commutation, de routage, de stockage et de transport optique.
La demande en IA est-elle uniquement un problème lié aux centres de données ?
Non. Bien que la demande en IA soit souvent plus visible à l'intérieur des centres de données, elle affecte également le transport de base, l'infrastructure périphérique, les interconnexions et le réseau plus large qui prend en charge le déplacement des données et l'accès à faible latence.
Pourquoi le réseau devient-il un goulot d'étranglement pour les charges de travail d'IA ?
Avec l'augmentation du trafic lié à l'IA, le trafic est-ouest au sein des centres de données et entre les systèmes peut croître fortement. Dans les environnements surchargés ou saturés, cela peut engendrer de la congestion, une utilisation accrue et des problèmes de performance sur l'ensemble du réseau.
Les équipements reconditionnés peuvent-ils soutenir la croissance liée à l'IA ?
Dans de nombreux environnements, oui. Cela dépend de l'architecture et de la charge de travail, mais le matériel reconditionné peut constituer une solution pratique pour augmenter rapidement la capacité lorsque le nouveau matériel est indisponible ou retardé.
Comment les opérateurs peuvent-ils évoluer sans dépendre uniquement de nouveaux matériels ?
Les opérateurs peuvent analyser l'utilisation des ressources, optimiser l'infrastructure existante, prolonger la durée de vie des équipements grâce à la réparation et utiliser stratégiquement du matériel reconditionné. Cela réduit la dépendance aux longs délais de livraison des fabricants d'équipement d'origine et favorise une stratégie d'évolution plus flexible.
Comment une approche d'économie circulaire peut-elle contribuer au développement des infrastructures d'IA ?
Une approche circulaire permet aux opérateurs de prolonger la durée de vie de leurs équipements grâce à la réparation, la réutilisation et la remise à neuf. Cela réduit les déchets, diminue l'impact environnemental et améliore la résilience des chaînes d'approvisionnement en période de tension.
Conclusion
L'IA est en train de transformer la façon dont les infrastructures sont construites et utilisées.
Au final, le défi ne se résume pas à augmenter les capacités.
Il s'agit d'utiliser plus efficacement les infrastructures existantes, de prendre des décisions de mise à niveau plus judicieuses et de construire un réseau plus résilient et durable.