Networking acionado por IA ocupa o centro do palco à medida que as demandas de dados subirem

A automação de rede orientada a IA está reformulando a maneira como as empresas escalam sua infraestrutura para atender às demandas da inteligência artificial.

À medida que as cargas de trabalho da IA ​​surgem, as redes devem evoluir com soluções mais inteligentes e autônomas para lidar com as demandas crescentes de dados. Tecnologias como resfriamento líquido, óptica co-embalada e tecidos de alto desempenho agora são essenciais para os data centers orientados por IA. Para permanecer competitivo, as organizações devem aumentar a eficiência, a escalabilidade e a resiliência, adotando a IA para o trabalho em redes otimizar operações e redes para a IA para apoiar grandes aglomerados de GPU, de acordo com Rami Rahim (foto), CEO da Juniper Networks Inc.

“Acho que existem três ingredientes realmente críticos de uma rede nativa de IA”, disse Rahim. “O primeiro é que você deve ter acesso aos dados corretos. Segundo, trata -se de ter uma nuvem comprovada que pode escalar da menor para a maior dos clientes, como fizemos com vitórias incríveis em todo o mundo. ”

Rahim conversou com o thecube Dave Vellante e Bob Laliberte no MWC25durante uma transmissão exclusiva no TheCube, o estúdio de transmissão ao vivo da Siliconangle Media. Eles discutiram como a automação de rede acionada por IA está transformando a infraestrutura corporativa, otimizando as operações de rede e permitindo conectividade escalável e de alto desempenho para suportar o rápido crescimento das cargas de trabalho de IA. (* Divulgação abaixo.)

Automação de rede orientada a IA: operações de transformação

A integração da IA ​​na rede está reformulando fundamentalmente como as organizações gerenciam sua infraestrutura. As operações tradicionais de rede são sobrecarregadas há muito tempo por requisitos complexos de solução de problemas e manutenção. No entanto, soluções orientadas pela IA estão agora fazendo Gerenciamento de rede Mais autônomo, permitindo que as equipes de TI se concentrem em iniciativas estratégicas, em vez de no combate diário de incêndios.

“Começando com a IA para redes, qualquer CTO de uma grande empresa, CIO, estará normalmente lutando para manter a manutenção da rede para proporcionar uma ótima experiência para seus usuários finais. Manter as luzes acesas normalmente é uma tarefa árdua por si só ”, disse Rahim. “Fornecer inteligência artificial e mover grande parte dessa operação para robôs, basicamente software que está fazendo o trabalho que de outra forma teria que ser feito pelos humanos é o que é essa oportunidade”.

Enquanto a IA continua a permear operações de rede, as empresas estão vendo benefícios tangíveis, como tempo de inatividade reduzido, custos operacionais mais baixos e experiências aprimoradas do usuário final. Empresas como o Juniper estão liderando o caminho com plataformas movidas a IA que fornecem insights em tempo real, automatizam a solução de problemas e aprimoram o desempenho geral da rede, de acordo com Rahim.

“Nossa solução, que é impulsionada pela Mist IA, é verdadeiramente única na indústria hoje em dar aos operadores que a liberdade de se concentrar em coisas muito mais conseqüentes e importantes, como avançar suas estratégias, manter os disruptores fora, gerando novos fluxos de receita”, explicou ele.

A ascensão das redes criadas para aplicativos de IA

Os aplicativos de IA requerem mais do que apenas as redes de data center tradicionais. O poder computacional necessário para modelos de IA em larga escala, como IA generativa e modelos de idiomas grandes, exige redes ultra-rápidas e de alta capacidade. Empresas e fornecedores de nuvem estão investindo fortemente na construção de uma forte infraestrutura de rede que pode conectar com eficiência milhares – ou até milhões – de GPUs.

“O ritmo de investimento, dezenas de bilhões, centenas de bilhões de dólares que estão aprendendo. Com o tempo, todo esse aprendizado deve se traduzir em inferência e geração de valor, isso necessariamente acontecerá mais perto de onde os dados estão no limite ou mesmo nas instalações do cliente ”, observou Rahim.

A rede para a IA também requer inovações em eficiência de energia e gerenciamento de congestionamento. As empresas estão cada vez mais se voltando para o otimizações de silício e software construídas para garantir o treinamento e a inferência de modelos de IA perfeitos. A capacidade de detectar e mitigar o congestionamento da rede em tempo real é agora um diferenciador competitivo no setor, disse Rahim.

“Nós incorporamos nossos recursos de automação para o data center, a capacidade de detectar congestionamento e aliviá -lo proativamente antes de começar a reduzir a utilização desses preciosos recursos da GPU. Isso resultou em algumas das vitórias que estamos alcançando agora nesse espaço ”, acrescentou.

Aqui está a entrevista de vídeo completa, parte da cobertura de Siliconangle e TheCube de MWC25:

https://www.youtube.com/watch?v=wgwgdjqqumy

(* Divulgação: Juniper Networks Inc. patrocinou esse segmento de TheCube. Nem redes de Juniper outros patrocinadores têm controle editorial sobre o conteúdo do TheCube ou Siliconangle.)

Foto: Siliconangle