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GenAI 网络加速需要事先进行广域网优化

创作时间:
2025-03-18 00:04:55
作者:
@小白创作中心

GenAI 网络加速需要事先进行广域网优化

引用
1
来源
1.
https://www.aryaka.com/zh-hans/blog/genai-network-acceleration-requires-prior-wan-optimization/

随着生成式人工智能(GenAI)技术的快速发展,其对网络基础设施提出了更高的要求。由于GenAI模型通常依赖于大型数据集,并需要在分布式地点之间传输数据,因此广域网优化对于大规模稳健部署GenAI应用程序至关重要。本文将深入探讨广域网优化如何为GenAI网络加速提供支持。

图 1:广域网优化为 GenAI 网络加速提供动力

减少延迟

GenAI 应用程序需要实时或接近实时的数据处理。通过利用TCP优化和缓存技术,可以缩短数据传输时间并降低延迟。优化协议可以减少开销,实现应用加速。例如,在分布式人工智能系统中,从多个资源收集数据时,广域网优化可以确保更快地汇总和处理数据。

提高数据传输效率

对于依赖大型数据集的人工智能应用(如深度学习模型)来说,更快的数据传输至关重要。这些应用必须在存储、处理单元和分析工具之间移动大量数据。通过协议优化可以提高数据传输效率。此外,并行化还能将数据传输分成并行流,从而最大限度地提高吞吐量。例如,使用来自不同地理位置的数据来训练人工智能模型时,广域网优化可以加速数据中心之间的数据传输,缩短整体训练时间。

保障数据可靠性

人工智能应用通常需要稳定可靠的数据访问。网络中断或数据包丢失会降低人工智能性能,甚至导致模型不准确。通过实施前向纠错可以降低数据包丢失的影响并确保数据完整性。通过故障切换和负载平衡,在多条路径上分配流量,并提供故障切换功能,以便在网络出现问题时保持连接。例如,在依赖实时数据馈送的人工智能驱动型金融交易系统中,增强的可靠性可确保持续、准确的数据输入,从而维护交易算法的完整性。

优化资源利用

通过确保计算资源在等待数据时不会闲置,有效利用网络资源可以降低运营成本,提高人工智能系统的整体性能。通过流量整形和服务质量 (QoS),对关键的人工智能数据流量进行优先排序,确保基本操作不会延迟。实施网络监控和分析,深入了解网络性能和使用模式,优化资源分配。例如,在基于云的人工智能服务中,计算资源是按需调配的,优化广域网可确保这些资源得到有效利用,减少闲置时间和运营成本。

其他优势

广域网优化还具有其他一些优势,有助于加速 GenAI 应用:

  • 它增强了边缘计算解决方案的性能,这些解决方案越来越多地用于人工智能领域,以处理更接近源头的数据。
  • 它改善了对基于云的人工智能服务的访问,确保了内部部署和云环境之间高效的数据传输和处理。
  • 它可实现高效的远程处理并访问集中式人工智能模型和数据,支持分布式人工智能开发和部署。
  • 它简化了动态分配的网络资源,以满足人工智能工作负载不断变化的需求。
  • 它支持加密,以保护传输过程中的数据,这对安全的人工智能数据交换至关重要。
  • 它减轻了网络基础设施的负荷,延长了其使用寿命,降低了与运行 GenAI 应用程序相关的维护成本。

统一的 SASE 作为一种服务提供救援

广域网优化过程涉及几个关键程序:

  • 全面评估现有网络基础设施和人工智能工作负载,找出瓶颈和需要改进的地方。
  • 采用数据压缩和重复数据删除技术,大幅减少传输的数据量。
  • 将边缘计算集成到广域网基础设施中,以增强人工智能处理能力。

通过将统一SASE作为一项服务使用,企业可以确保安全地实施人工智能工作负载优化,将安全 Web 网关、防火墙和零信任网络访问等网络安全功能与广域网功能相结合。统一 SASE 还能实现动态扩展,确保人工智能工作负载能根据需要访问足够的处理能力。使用统一 SASE 作为服务对网络进行持续监控和自适应管理,有助于保持最佳性能,快速解决任何新出现的问题,并根据不断变化的人工智能工作负载需求调整资源分配。这种全面的方法使企业能够最大限度地提高人工智能系统的性能,同时保持强大的安全性和合规性。

结论

通过广域网优化,企业可以最大限度地利用现有网络资源,减少对昂贵的基础设施升级的需求,从而实现成本节约。这最终将支持先进 GenAI 技术的可持续增长和部署。

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