Während der 7. Future Network Development Conference hielt Herr Peng Song, Senior Vice President und Präsident für IKT-Strategie und Marketing bei Huawei, eine Grundsatzrede mit dem Titel „Aufbau eines End-to-End-KI-Netzwerks zur Ermöglichung umfassender KI-Funktionen“. Er betonte, dass sich Netzwerkinnovationen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz auf zwei Hauptziele konzentrieren werden: „Netzwerk für KI“ und „KI für Netzwerk“, um ein End-to-End-Netzwerk für Cloud, Netzwerk, Edge und Endpunkt in allen Szenarien zu schaffen .
Die Netzwerkinnovation im KI-Zeitalter umfasst zwei Hauptziele: „Netzwerk für KI“ beinhaltet die Schaffung eines Netzwerks, das KI-Dienste unterstützt und es großen KI-Modellen ermöglicht, Szenarien vom Training bis zur Inferenz, von dediziert bis für allgemeine Zwecke abzudecken und das gesamte Spektrum abzudecken Edge, Edge, Cloud-KI. „AI for Network“ nutzt KI, um Netzwerke zu stärken, Netzwerkgeräte intelligenter, Netzwerke hochgradig autonom und Abläufe effizienter zu machen.
Bis 2030 wird die Zahl der weltweiten Verbindungen voraussichtlich 200 Milliarden erreichen, der Rechenzentrumsverkehr wird in einem Jahrzehnt um das Hundertfache ansteigen, die Durchdringung von IPv6-Adressen soll 90 % erreichen und die KI-Rechenleistung wird um das 500-fache steigen. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, ist ein dreidimensionales, ultraweites, intelligentes natives KI-Netzwerk erforderlich, das eine deterministische Latenz garantiert und alle Szenarien wie Cloud, Netzwerk, Edge und Endpunkt abdeckt. Dies umfasst Rechenzentrumsnetzwerke, Weitverkehrsnetzwerke und Netzwerke, die Edge- und Endpunktstandorte abdecken.
Zukünftige Cloud-Rechenzentren: Weiterentwicklung der Computerarchitekturen zur Unterstützung des zehnfachen Anstiegs des Rechenleistungsbedarfs im Zeitalter der KI-Großmodelle
Im Laufe des nächsten Jahrzehnts werden sich Innovationen in der Computerarchitektur von Rechenzentren auf allgemeines Computing, heterogenes Computing, Ubiquitous Computing, Peer Computing und Speicher-Computing-Integration konzentrieren. Rechenzentrums-Netzwerkbusse werden eine Fusion und Integration von der Chip-Ebene bis zur DC-Ebene auf der Verbindungsschicht erreichen und so Netzwerke mit hoher Bandbreite und geringer Latenz bereitstellen.
Zukünftige Rechenzentrumsnetzwerke: Innovative Net-Storage-Compute-Fusionsarchitektur zur Freisetzung des Cluster-Computing-Potenzials von Rechenzentren
Um Herausforderungen im Zusammenhang mit Skalierbarkeit, Leistung, stabilem Betrieb, Kosten und Kommunikationseffizienz zu meistern, müssen zukünftige Rechenzentren eine tiefe Integration mit Computer und Speicher erreichen, um vielfältige Computercluster zu schaffen.
Zukünftige Weitverkehrsnetze: Dreidimensionale, ultraweite und anwendungsorientierte Netzwerke für verteiltes Training ohne Leistungseinbußen
Innovationen in Weitverkehrsnetzen werden sich aus vier Richtungen um IP+Optik drehen: rein optische Netze mit extrem großer Kapazität, optisch-elektrische Synergie ohne Unterbrechung, anwendungsorientierte Erlebnissicherung und intelligente verlustfreie Netzwerk-Rechen-Fusion.
Zukünftige Edge- und Endpunktnetzwerke: Vollständige optische Verankerung + elastische Bandbreite, um den KI-Wert der letzten Meile freizusetzen
Bis 2030 wird sich die vollständige optische Verankerung vom Backbone auf die Metropolregion erstrecken und dreistufige Latenzkreise von 20 ms im Backbone, 5 ms innerhalb der Provinz und 1 ms in der Metropolregion erreichen. In Edge-Rechenzentren werden Daten-Express-Lanes mit elastischer Bandbreite Unternehmen mit Daten-Express-Diensten im Bereich von Mbit/s bis Gbit/s versorgen.
Darüber hinaus bietet „AI for Network“ fünf große Innovationsmöglichkeiten: große Modelle für Kommunikationsnetzwerke, AI für DCN, AI für Wide Area Networks, AI für Edge- und Endpoint-Netzwerke sowie Möglichkeiten der End-to-End-Automatisierung auf der Ebene des Netzwerkhirns. Durch diese fünf Innovationen soll „AI for Network“ die Vision zukünftiger Netzwerke verwirklichen, die automatisch, selbstheilend, selbstoptimierend und autonom sind.
Mit Blick auf die Zukunft hängt das Erreichen der innovativen Ziele zukünftiger Netzwerke von einem offenen, kooperativen und für beide Seiten vorteilhaften KI-Ökosystem ab. Huawei hofft, die Zusammenarbeit mit Wissenschaft, Industrie und Forschung weiter zu stärken, um gemeinsam das zukünftige KI-Netzwerk aufzubauen und den Weg zu einer intelligenten Welt im Jahr 2030 zu ebnen!
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 29. August 2023
