Redes convergentes norte-sul: o caminho crítico para o sucesso da IA


Quando falamos sobre a construção de information facilities de IA, as estruturas de GPU leste-oeste geralmente roubam os holofotes. Mas há outro caminho de tráfego igualmente crítico: a conectividade norte-sul. Nos ambientes de IA atuais, a forma como seu information heart ingere dados e entrega resultados em escala pode determinar o sucesso ou o fracasso de sua estratégia de IA.

Por que o tráfego norte-sul agora é mais importante para a IA em escala

A IA não é mais um projeto isolado em um cluster isolado. As empresas estão evoluindo rapidamente para fornecer IA como um serviço compartilhado, extraindo grandes volumes de dados de fontes externas e fornecendo resultados a usuários, aplicativos e sistemas downstream. Esse tráfego orientado por IA gera fluxos norte-sul de alta largura de banda e em rajadas que caracterizam os ambientes de IA modernos:

  • Ingestão e pré-processamento de enormes conjuntos de dados de armazenamentos de objetos, information lakes ou plataformas de streaming
  • Carregando e verificando modelos grandes de armazenamento de alto desempenho
  • Consultando bancos de dados vetoriais e armazenamentos de recursos para fornecer contexto para geração aumentada de recuperação (RAG) e fluxos de trabalho de agente
  • Servindo inferência em tempo actual para milhares de usuários ou microsserviços simultâneos

As cargas de trabalho de IA amplificam os desafios tradicionais norte-sul; muitas vezes eles chegam em rajadas imprevisíveis, podem mover terabytes em minutos e são altamente sensíveis à latência e ao jitter. Qualquer paralisação deixa GPUs caras ociosas e prolonga o tempo de conclusão do trabalho, aumenta os custos e diminui o retorno dos investimentos em IA.

Compreendendo o cluster de IA: uma arquitetura multirrede

É fácil imaginar um cluster de IA como uma rede única e monolítica. Na realidade, é uma composição de várias redes interligadas que devem funcionar em conjunto de forma previsível:

  • A rede front-end conecta usuários, aplicativos e serviços ao cluster de IA.
  • A rede de armazenamento fornece acesso de armazenamento de alto rendimento.
  • A rede de computação de back-end transporta tráfego de GPU para GPU para computação.
  • Rede de gerenciamento fora de banda para controlador de gerenciamento de placa base (BMC), gerenciamento de host e acesso ao plano de controle.
  • A estrutura do information heart, incluindo borda/borda, conecta o cluster ao restante do ambiente e à Web.
Redes convergentes norte-sul: o caminho crítico para o sucesso da IARedes convergentes norte-sul: o caminho crítico para o sucesso da IA
Figura 1. A malha do information heart do cluster de IA ilustra a interconexão entre redes de front-end, armazenamento, computação de back-end e gerenciamento fora de banda.

O desempenho máximo não se trata apenas de largura de banda, mas de quão bem sua estrutura lida com congestionamentos, falhas e complexidade operacional em todos esses planos à medida que a demanda por IA aumenta.

Como a conectividade norte-sul afeta a eficiência da GPU

A IA moderna depende de interações contínuas e em tempo actual entre clusters de GPU e o mundo exterior. Por exemplo:

  • Buscando dados em tempo actual de interfaces de programação de aplicativos (APIs) externas ou fontes corporativas e sistemas parceiros
  • Carregamento em alta velocidade de conjuntos de treinamento e pontos de verificação de modelo a partir de malhas de armazenamento convergentes
  • Execução de pesquisas contextuais dinâmicas a partir de bancos de dados vetoriais e índices de pesquisa para RAG e fluxos de trabalho baseados em agentes
  • Servindo inferência de alto QPS para aplicativos voltados para o usuário e serviços internos

Esses padrões geram:

  • Cargas intermitentes e imprevisíveis: Trabalhos de inferência distribuída/em lote podem consumir repentinamente largura de banda significativa, sobrecarregando uplinks e hyperlinks principais.
  • Orçamentos apertados de latência e jitter: Mesmo congestionamentos ou microbursts de curta duração podem causar bloqueio de linha e desacelerar pipelines de GPU.
  • Risco de pontos quentes estáticos: O hash tradicional estático de múltiplos caminhos de custo igual (ECMP) não consegue se adaptar às mudanças na utilização do hyperlink, levando a caminhos congestionados e capacidade subutilizada em outros lugares.

Para manter suas GPUs totalmente utilizadas, sua rede norte-sul deve ser sensível a congestionamentos, resiliente e fácil de operar em escala.

Simplificando a infraestrutura de IA com redes convergentes de front-end e armazenamento

Muitas implantações líderes de IA estão convergindo o tráfego de front-end e de armazenamento em uma malha Ethernet unificada e de alto desempenho, distinta da rede de computação leste-oeste. Essa abordagem arquitetônica é impulsionada tanto pelos requisitos de desempenho quanto pela eficiência operacional, permitindo que os clientes reutilizem a óptica e o cabeamento enquanto aproveitam os investimentos existentes em malha Clos, reduzindo significativamente os custos e a complexidade do cabeamento.

Este tecido convergido norte-sul:

  • Oferece acesso de armazenamento de alto desempenho em arquiteturas leaf-spine 400G/800G
  • Transporta o gerenciamento de host e o tráfego do plano de controle dos nós de gerenciamento para os nós de computação e armazenamento
  • Conecta-se a switches border leaf ou core para conectividade externa e entrada/saída de locatário
Figura 2. Cluster de IA da estrutura do information heart: front-end convergente e rede de armazenamento com nós de coluna, folha e GPU.

Os switches Cisco N9000 que executam o Cisco NX-OS são desenvolvidos especificamente para essas malhas unificadas, oferecendo a escala e a taxa de transferência exigidas pelas modernas redes de armazenamento e front-end de IA. Ao combinar tráfego de armazenamento pesado e previsível com fluxos de aplicativos front-end mais leves e sensíveis à latência, você pode maximizar a eficiência da sua malha quando ela for projetada corretamente.

Otimizando o tráfego de IA com Cisco Silicon One e Cisco NX-OS

Gerenciar o tráfego de IA norte-sul não envolve apenas mesclar cargas de trabalho de inferência, armazenamento e treinamento em uma rede, mas também pode abordar os desafios da convergência de redes de armazenamento conectadas a diferentes endpoints. Trata-se de otimizar cada tipo de tráfego para minimizar a latência e evitar quedas de desempenho durante o congestionamento.

Na infraestrutura moderna de IA, diferentes cargas de trabalho exigem tratamento diferente:

  • O tráfego de inferência requer latência baixa e previsível.
  • O tráfego de treinamento precisa de rendimento máximo.
  • O tráfego de armazenamento pode ter padrões diferentes entre armazenamento de alto desempenho, armazenamento padrão e armazenamento compartilhado.

Embora a malha de back-end lide principalmente com o tráfego de acesso remoto direto à memória (RDMA) sem perdas, a malha de front-end e de armazenamento convergente transporta uma combinação de tipos de tráfego. Na ausência de qualidade de serviço (QoS) e mecanismos eficazes de balanceamento de carga, explosões repentinas de dados de gerenciamento ou de usuário podem levar à perda de pacotes, o que é catastrófico para os requisitos estritos do ROCEv2 sem perdas. É por isso que o Cisco Silicon One e o Cisco NX-OS trabalham em conjunto, oferecendo balanceamento de carga dinâmico (DLB) que opera nos modos flowlet e por pacote, tudo orquestrado por meio de controle de políticas sofisticado.

Nossa abordagem usa circuitos integrados específicos de aplicativos (ASICs) Cisco Silicon One combinados com a inteligência Cisco NX-OS para fornecer balanceamento de carga orientado por políticas e com reconhecimento de tráfego que se adapta em tempo actual. Isso inclui o seguinte:

  • DLB por pacote: Quando endpoints (como SuperNICs) podem lidar com entrega fora de ordem, o modo por pacote distribui pacotes individuais por todos os hyperlinks disponíveis em um grupo DLB ECMP. Isso maximiza a utilização do hyperlink e alivia instantaneamente os pontos críticos de congestionamento – essenciais para cargas de trabalho de IA em rajadas.
  • DLB baseado em flowlet: Para tráfego que exige entrega em ordem, o DLB baseado em fluxo divide o tráfego em limites de intermitência naturais. Usando métricas de congestionamento e atraso em tempo actual medidas pelo Cisco Silicon One, o sistema orienta de forma inteligente cada intermitência para o caminho ECMP menos utilizado, mantendo a integridade do fluxo enquanto otimiza os recursos da rede.
  • Tratamento preferencial baseado em políticas: As políticas de qualidade de serviço (QoS) substituem o comportamento padrão usando critérios de correspondência, como marcações de pontos de código de serviços diferenciados (DSCP) ou listas de controle de acesso (ACLs). Isso permite o balanceamento seletivo de carga por pacote para fluxos específicos de alta prioridade ou sensíveis ao congestionamento, garantindo que cada tipo de tráfego receba o tratamento best.
  • Coexistência com ECMP tradicional: O tráfego DLB aproveita a seleção dinâmica orientada por telemetria, enquanto os fluxos não DLB continuam usando o ECMP tradicional. Isso permite a adoção incremental e a otimização direcionada sem a necessidade de uma grande atualização de toda a sua infraestrutura.

Essa abordagem simultânea de modo misto é particularmente útil para fluxos norte-sul, como armazenamento, pontos de verificação e acesso a bancos de dados, onde o reconhecimento de congestionamento e até mesmo a utilização se traduzem diretamente em melhor eficiência da GPU.

Dimensionando operações de IA usando Cisco Nexus One com Nexus Dashboard

Cisco Nexus One é um solução unificada que fornece inteligência de rede, do silício ao software program, operacionalizada por meio do Cisco Nexus Dashboard no native e do Cisco Hyperfabric gerenciado na nuvem. Ele fornece a inteligência necessária para operar malhas confiáveis ​​e prontas para o futuro em escala com desempenho garantido.

À medida que os clusters de IA e as estruturas de rede crescem, a simplicidade operacional torna-se crítica. Com o Cisco Nexus Dashboard, você obtém uma camada operacional unificada para provisionamento, monitoramento e solução de problemas contínuos em todo o seu ambiente multifabricado.

Em um information heart de IA, isso permite uma experiência unificada, automação simplificada e observabilidade de trabalhos de IA. Usando o Cisco Nexus Dashboard, as operadoras podem gerenciar configurações e políticas para clusters de IA e outras malhas a partir de um único ponto de controle, reduzindo significativamente a sobrecarga de implantação e gerenciamento de mudanças.

Figura 3. Experiência unificada: exemplo de visualização do painel do sistema no Cisco Nexus Dashboard mostrando nível de anomalia crítica, nível de consultoria, infraestrutura de rede, recursos de IA e mapa de malha.

O Nexus Dashboard simplifica a automação, fornecendo modelos e fluxos de trabalho orientados por políticas para implementar notificações de congestionamento explícitas (ECN), controle de fluxo prioritário (PFC) e configurações de balanceamento de carga em malhas, reduzindo significativamente o esforço guide.

Figura 4. Automação simplificada: exemplo de tela de edição de configurações para “Ativar balanceamento de carga dinâmico”, “Modo DLB” e outras opções.

Usando o Cisco Nexus Dashboard, você obtém visibilidade completa das cargas de trabalho de IA em toda a pilha, permitindo o monitoramento em tempo actual de redes, NICs, GPUs e nós de computação distribuídos.

Figura 5. Observabilidade do trabalho de IA: painel de topologia de rede mostrando anomalias críticas na folha 1 e na GPU 3 para um trabalho em execução.

Acelerando a implantação de IA com Cisco Validated Designs

Os Cisco Validated Designs (CVDs) e as arquiteturas de referência da Cisco fornecem projetos prescritivos e comprovados para a construção de malhas convergentes norte-sul prontas para IA, eliminando suposições e acelerando a implantação.

Conectividade Norte-Sul na IA empresarial – principais conclusões:

  • O desempenho Norte-Sul está agora no caminho crítico para a IA empresarial; ignorá-lo pode anular investimentos em GPUs de última geração.
  • As malhas convergentes de front-end e de armazenamento construídas em switches Cisco N9000 de alta densidade com capacidade para 400G/800G fornecem acesso escalável e eficiente a dados e serviços.
  • O modo misto de balanceamento de carga baseado em políticas do Cisco NX-OS é um recurso poderoso para lidar com tráfego imprevisível em um cluster de IA, preservando o desempenho.
  • O Cisco Nexus Dashboard centraliza operações, visibilidade e diagnósticos em malhas, o que é essencial quando muitas cargas de trabalho de IA compartilham a mesma infraestrutura.
  • Cisco Nexus Um simplifica as operações de rede de IA do silício ao modelo operacional; permite malhas escaláveis ​​de information heart; e oferece visibilidade de rede para GPU com reconhecimento de trabalho para correlação de telemetria perfeita entre redes.
  • As arquiteturas validadas pela Cisco e os designs de referência oferecem padrões comprovados para conectividade norte-sul segura, automatizada e de alto rendimento, adaptada para clusters de IA.

Preparando sua estratégia de IA para o futuro com uma base de rede resiliente

Neste novo paradigma, as redes norte-sul estão de volta, emergindo como o fator decisivo na sua jornada de IA. Vencer com IA não envolve apenas implantar as GPUs mais rápidas; trata-se de construir uma rede norte-sul que possa acompanhar as demandas dos negócios modernos. Com Cisco Silicon One, NX-OS e Nexus Dashboard, você obtém uma base resiliente, inteligente e de alto rendimento que conecta seus dados a usuários e aplicativos na velocidade que sua organização exige, liberando todo o poder de seus investimentos em IA.

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