Huawei, IDC und SenseTime geben gemeinsam ein Whitepaper zum Thema Weiterentwicklung von Rechenzentrums-Netzwerken heraus

[Shanghai, China, 7. Oktober 2024] Während der Netzwerk-Session mit dem Thema „Xinghe Intelligent Fabric, Powering the AI Era“ auf der HUAWEI CONNECT 2024 hat Huawei ein Whitepaper vorgestellt, das in Zusammenarbeit mit dem IDC und SenseTime entstanden ist. Titel ist „Data Center Network Evolution in the AI Era“ (Weiterentwicklung des Rechenzentrums-Netzwerks im KI-Zeitalter). Fokus des Dokuments sind die Trends und Herausforderungen im Bereich Rechenzentrums-Netzwerke im KI-Zeitalter. Außerdem erfährt der Leser, warum die Xinghe Intelligent Fabric-Lösung von Huawei in folgenden drei Bereichen technisch überlegen ist: KI-Service-Entwicklungs-Trends, intelligente Computing-Lösungen und Branchen-Szenarien.

Im Whitepaper wird ausgeführt, dass durch den Anstieg in der Nutzung von generativen KI-Anwendungen höhere Ansprüche an Rechenzentrums-Netzwerke gestellt werden, wobei diese Anforderungen bei weitem die übersteigen, die bei Änderung von herkömmlichen Netzwerken und bei einem linearen Anstieg des Datenverkehrs zu erwarten wären. Bei der Skalierung von KI-Modellen bedeutet das Wachstum der Modellparameter und Trainingsdatensätze, dass größere Cluster und weiterentwickelte Rechenfähigkeiten erforderlich sind. Um das Potenzial dieser Rechencluster voll ausnutzen zu können, muss das Netzwerk das gesamte System effizient koordinieren, um die Leistung in allen funktionellen Bereichen des KI-Modells optimieren zu können. Außerdem erhöht sich parallel zur Netzwerkgröße auch die Anzahl der fehlerhaften Domains, was auch mehr Anforderungen an Betrieb und Wartung bedeutet.

Als Reaktion auf diese Herausforderungen hat Huawei die Xinghe Intelligent Fabric-Lösung vorgestellt. Der NSLB-Algorithmus (Network Scale Load Balancing) steigert den Netzwerkdurchsatz von 50 auf 95 % und verbessert die KI-Trainingseffizienz um über 10 %. Die Fehlererkennung des optischen Moduls und die Channel Loss Resistance-Technologie reduzieren die jährliche Unterbrechungsrate des KI-Trainings um 90 %. Zusätzlich erreichen die flüssigkeitsgekühlten Ethernet-Rechenzentrums-Switches eine Air-to-Liquid-Rate von 1:5, was zu Ersparnissen von ungefähr 85 % beim Stromverbrauch für die Kühlung führt, mit einem optimalen PUE-Wert (Power Usage Effectivess) von unter 1,15. Das große NetMaster-Netzwerkmodell von Huawei ermöglicht zusammen mit der exklusiven „Digital Map“ für das Netzwerk eine KI-gestützte Netzwerkerkennung, Statusbewertung und Kommunikations-Ausnahmediagnose, womit die Effizienz von Betrieb und Wartung signifikant verbessert wird.

Huawei arbeitet weiterhin eng mit Partnern und Kunden zusammen, um die technische Forschung voranzutreiben und noch mehr Innovationen im Bereich Rechenzentrums-Netzwerke zu erreichen. Ziel von Huawei ist es, die Netzwerk-Architektur kontinuierlich zu verbessern und effiziente und intelligente Rechenzentrums-Netzwerklösungen für verschiedene Bereiche anbieten zu können, die die digitale Transformation in verschiedenen Industriebereichen vorantreiben.