AIアプリケーション向けDWDMネットワーク

人工知能（AI）とDWDM光ネットワークの相乗効果は、我々の世界を形成するデジタル変革の基盤となっています。

AIアプリケーションが急速に複雑化し、規模が拡大し、データ集約型になるにつれて、光ファイバーネットワークを介した堅牢で高速、広帯域幅のデータ伝送に対する需要も高まっています。このことは、現在および将来のAIイノベーションをサポートするために、光ファイバーインフラへの投資と拡張の重要性を強調しています。

AIアプリケーションの成長

機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどのAI技術は、洗練されたモデルの学習と運用のために膨大な量のデータに大きく依存しています。アプリケーションは、音声認識や顔認識、予測分析からスマートシティや自律走行車まで多岐にわたります。これらのアプリケーションでは、多くの場合リアルタイムで、大容量データの迅速かつ効率的な転送が要求されるため、高速データ転送のための高い処理能力と待ち時間が必要となります。

広帯域幅AIアプリケーションの推進力

1. 高性能コンピューティング（HPC） – AI研究開発用
2. データセンターとクラウド・コンピューティング – ストレージ、処理能力、接続性のため

HPC環境では、並列コンピューティングをサポートし、AIアプリケーションが並列ファイルシステム上の大規模データセットに効率的にアクセスできるようにするために、特別なネットワークソリューションが必要です。これらのソリューションは、RDMA（Remote Direct Memory Access）によるプロセス間データ交換を容易にする必要があります。RDMA over Converged Ethernet (RoCE) は、データセンターとクラスタ間の高性能通信を可能にし、低遅延、高スループットのデータ転送を実現するための鍵となります。

データセンターと他のサイト間のAIトラフィックは、伝送量の約5％と推定されています。これは膨大なデータ量であり、専用の堅牢なプライベートDWDMネットワークが必要です。

AI伝送用PacketLight DWDMネットワーク

DWDM光ファイバーネットワークは、広帯域幅、高速伝送、低遅延をサポートするため、AIアプリケーションで必要とされる膨大なデータフローを伝送するための主要なソリューションです。光ファイバーネットワークは拡張性が高く、将来の拡張を可能にし、AI技術の開発と展開を確実にサポートします。

遅延の短縮と帯域幅の向上

PacketLightの装置は、自動運転、オンラインゲーム、金融取引などリアルタイム応答が必要なAIアプリケーションに不可欠な低遅延、広帯域の光ネットワークを構築します。より広い帯域幅とRoCEのサポートにより、大量のデータの同時伝送が可能になり、複雑なAIモデルのトレーニングに必要な処理と分析をサポートします。

AIアプリケーションの信頼性とシグナルインテグリティの向上

PacketLight DWDMソリューションは、完全なハードウェア冗長化、ファイバーパスプロテクション、ファシリティプロテクション、ROADMレストレーションを含む複数のプロテクション方法を提供します。これは、正確で一貫性のあるデータ転送に依存する医療金融や産業オートメーションなどのAIシステムにおいて極めて重要なネットワークの信頼性を高めます。

AIにおける分散コンピューティングとエッジコンピューティングのサポート

分散コンピューティングでは複数のマシンやデータセンターにタスクを分割し、エッジコンピューティングではデータソースに近い場所でデータ処理を行います。この2つの方法には、効率的で高速な通信ネットワークが必要です。PacketLightの分散ノード間およびエッジデバイスと中央サーバー間の高速接続は、これらのタスクをサポートし、AIシステム全体のパフォーマンスを向上させます。

スケーラビリティ：AIネットワークの将来性

PacketLightのソリューションはスケーラブルであり、AIアプリケーションの継続的な需要の増大をサポートします。AIモデルとデータセットのサイズと複雑さが増すにつれ、スケーラブルなネットワークインフラは一貫したパフォーマンスを保証し、AIシステムの進化するニーズを満たします。
PacketLightのネットワークデバイスは、AI技術の進歩において極めて重要な役割を果たし、より効率的なデータ処理、より迅速なモデル学習、リアルタイムな意思決定能力の向上を可能にします。

図：AI用大容量ネットワークの例