Обучение ИИ и инференс ИИ: почему им нужны разные сетевые архитектуры

По мере ускорения внедрения ИИ предприятиями обучение и инференс моделей всё чаще включаются в одну инфраструктурную стратегию. Однако рассмотрение их как схожих рабочих нагрузок легко приводит к ошибкам при планировании сети. На практике различия между обучением и инференсом выходят далеко за рамки уровня приложений: они подразумевают совершенно разные цели производительности, характеристики трафика и эксплуатационные приоритеты. Следовательно, сетевая архитектура не может полагаться на единую модель планирования трафика для одновременной обработки обоих типов нагрузки.

Что такое обучение ИИ?

Обучение ИИ включает создание модели с нуля и ее постоянное совершенствование с помощью большого объема данных и повторяющихся вычислений. Цель проста: в крупной распределенной среде повысить точность модели и одновременно сократить время обучения.

В большинстве случаев обучение ИИ создает значительный сетевой трафик между графическими процессорами, серверами и кластерами. Такая нагрузка во многом зависит от достаточной пропускной способности, эффективных механизмов синхронизации и предсказуемой пропускной способности. Поэтому при проектировании сетей для сред обучения обычно сосредотачиваются на поддержании полной загрузки конвейеров данных, устранении узких мест в обмене данными и поддержке крупномасштабных параллельных вычислений в рамках общей инфраструктуры ИИ.

Что такое инференс ИИ?

Проще говоря, вывод ИИ-модели в эксплуатацию означает её развертывание в реальных сценариях—для получения и обработки запросов и предоставления результатов в реальном или почти реальном времени. На этом этапе цель уже не в том, чтобы сделать саму модель умнее, а в том, чтобы предоставлять пользователям или приложениям верхнего уровня быстрые, стабильные и легко масштабируемые сервисы ответов.

По сравнению с этапом обучения, инференс характеризуется гораздо более динамичным и импульсным сетевым трафиком. Секунду трафик может быть стабильным, а в следующую — резко возрасти, создавая высокую нагрузку при параллельной обработке и крайнюю чувствительность к задержкам. В этом контексте изменились стандарты оценки производительности сети: вместо стремления лишь к стабильно высокой пропускной способности важны скорость отклика системы, стабильность качества обслуживания и способность обрабатывать различные всплески трафика в распределенной центр обработки данных стали более важными показателями.

Обучение ИИ и инференс ИИ: чем отличаются требования к сети?

Прежде чем обсуждать конкретную архитектуру сети, сравним обучение ИИ и инференс ИИ по нескольким ключевым параметрам. Хотя оба направления относятся к инфраструктуре ИИ, их цели по производительности, характеристики трафика и операционные приоритеты совершенно различны. Понимание этих различий объясняет, почему одной стратегии планирования сети вряд ли удастся эффективно управлять обоими направлениями одновременно.

Почему для разных рабочих нагрузок требуются разные приоритеты планирования?

Понимание разницы между обучением ИИ и инференсом — это не просто вопрос терминологии. Важнее то, что эти две задачи требуют от сети совершенно разных направлений оптимизации.

Сначала рассмотрим обучение ИИ. Сеть должна обеспечивать длительный обмен большими объемами данных между вычислительными ресурсами. При неудачном планировании трафика самым непосредственным последствием становится неполное использование вычислительных мощностей GPU, увеличение продолжительности циклов обучения и напрасная трата дорогостоящей инфраструктуры. Поэтому ключевые требования к сети для обучения совершенно очевидны—необходимо стремиться к высокой пропускной способности, справедливому планированию больших объемов трафика и стабильно высокой эффективности передачи данных.

Но с выводом ИИ ситуация сильно меняется. Здесь трафик напрямую связывается с пользователями или приложениями, а задержки и их колебания становятся главными проблемами. Нельзя просто применять к выводу ту же логику планирования, что и для масштабного обучения. Если сеть обрабатывает весь трафик одинаково, время отклика станет непредсказуемым при высокой нагрузке или резких всплесках трафика.

Именно поэтому различие между обучением и инференсом необходимо учитывать на уровне проектирования сети, а не рассматривать как бизнес-категорию. При изменении целей по производительности необходимо естественным образом менять и лежащую в основе логику планирования.

Как точно согласовать планирование сети с требованиями нагрузки ИИ?

Различия в характеристиках нагрузки напрямую определяют выбор стратегии планирования трафика.

В сценариях обучения ИИ стратегии планирования должны обеспечивать предсказуемую обработку потоков, эффективную балансировку нагрузки и чрезвычайно высокую утилизацию сети. Иными словами, необходимо непрерывно передавать огромные объёмы данных между распределёнными вычислительными узлами, не допуская перегрузки. Такой трафик не чувствителен к микрозадержкам отдельных запросов, но предъявляет крайне высокие требования к общей эффективности обмена данными в течение длительного времени.

Инференс ИИ — совсем другое дело. Планирование его трафика должно быть гибким и оперативным. Сеть должна быстро обрабатывать большой объём трафика и оставаться стабильной даже при большом количестве запросов. Это означает не только высокую скорость передачи, но и минимизацию задержек и колебаний производительности.

В конечном счёте различия в логике планирования между обучением и инференсом можно свести к двум основным направлениям:

Обучение ИИ: Основное внимание уделяется максимизации пропускной способности сети за счет стабильных потоков данных и эффективной передачи.

Инференс ИИ: Основное внимание уделяется минимизации задержки передачи за счет быстрого реагирования и адаптации к внезапным всплескам трафика.

Для архитекторов, проектирующих инфраструктуру ИИ, четкое определение этой границы является необходимой и фундаментальной задачей, которую нельзя обойти.

Что следует учитывать в первую очередь при проектировании инфраструктуры ИИ?

После уточнения различий между обучением и инференсом следующий шаг — преобразовать эти характеристики в конкретные приоритеты архитектурного проектирования. Кратко говоря, теперь важно не повторять различия между ними, а определить, как реализовать сетевую архитектуру в реальных развертываниях.

Несколько ключевых факторов:

Тесно согласуясь с особенностями бизнеса: При проектировании сети прежде всего необходимо определить преобладающий тип нагрузки; не пытайтесь применять одну архитектуру ко всем задачам. Бизнес в сфере ИИ.

Согласование точного расписания: Стратегии планирования трафика должны соответствовать моделям поведения нагрузки, чтобы сетевые стратегии действительно помогали достигать целей приложений по производительности.

Общая координация ресурсов: При планировании сети необходимо комплексно учитывать вычислительные мощности, трафик и особенности передачи данных в контексте всей инфраструктуры ИИ, анализируя их взаимодействие.

Поддержание гибкости эксплуатации: В связи с растущей распространённостью смешанных нагрузок обучения и инференса сетевая система должна гибко адаптировать стратегии и производительность к смешанным нагрузкам.

Для сетевых топологий, ориентированных на обучение моделей, проектирование сети RoCE без потерь служит практичным примером передачи данных с учетом перегрузок.

Заключение

Рассматривать обучение ИИ и инференс ИИ как две разные сетевые нагрузки — необходимое условие эффективного планирования архитектуры. Различия выходят далеко за рамки этапа жизненного цикла модели: они напрямую влияют на приоритеты производительности, характеристики трафика и конкретные требования к планированию.

В конечном счёте обсуждения обучения и инференса напоминают нам, что проектирование сети должно соответствовать реалиям бизнеса. Обучение зависит от пропускной способности, а инференс очень чувствителен к задержкам. Поэтому стратегии планирования трафика необходимо адаптировать к этим конкретным потребностям. Для бизнеса, стремящегося создать масштабируемую инфраструктуру ИИ, это ключевой фактор при принятии точных и эффективных решений по организации сети.