Réseaux pour l'intelligence artificielle (IA)

Les réseaux hautes performances constituent un composant essentiel de l'infrastructure technologique qui permet aux applications d'IA de fonctionner efficacement et en toute sécurité.

L'IA s'appuie sur de puissants réseaux

  • Le déploiement réussi de charges de travail d'IA dépend de réseaux puissants et évolutifs.

  • La croissance rapide des charges de travail d'IA peut amener les entreprises à étendre ou à mettre à niveau leurs capacités réseau.

  • De nombreuses applications d'IA nécessitent une interopérabilité entre le centre de données, le client, le Cloud et l'Edge en quasi-temps réel.

  • Dans le cas de l'IA, les réseaux doivent fournir des connexions fiables, robustes, efficaces, sécurisées et flexibles.

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Qu'est-ce qu'un réseau pour l'IA ?

Le déploiement efficace et sécurisé de solutions d'IA repose sur des réseaux hautes performances. Avant de mettre en œuvre ou d'étendre des opérations d'IA, les entreprises doivent analyser leur infrastructure réseau et identifier les améliorations nécessaires à la prise en charge de nouvelles capacités basées sur l'IA.

Les charges de travail de l'IA nécessitent généralement des ressources informatiques importantes et une réactivité quasi instantanée. Ces objectifs ne peuvent être atteints qu'avec la prise en charge de solutions réseau fiables, robustes, flexibles et évolutives. Étant donné que l'IA peut être implémentée n'importe où, les solutions réseau peuvent inclure des connexions filaires, sans fil et virtualisées entre des systèmes et des appareils disparates dans le centre de données, le client, le Cloud et l'Edge.

La sécurité représente également un impératif majeur. La plupart des applications d'IA reposent sur des quantités massives de données, notamment les informations personnelles des clients, la propriété intellectuelle de l'entreprise et des algorithmes propriétaires, qui doivent toutes être protégées pendant leur transfert.

Réseaux hautes performances pour l'IA

À l'inverse, l'IA permet également d'accélérer et de renforcer l'infrastructure réseau elle-même. Les infrastructures réseau et de télécommunications basées sur l'IA sur lesquelles des applications sont exécutées améliorent l'accès à ces applications et leurs performances, notamment les charges de travail d'IA.

L'objectif final consiste à automatiser les tâches dans les différents domaines du réseau afin que celui-ci puisse fonctionner plus efficacement, et ce même si le trafic et la complexité du réseau ne cessent de croître.

Rôle des réseaux dans l'IA

L'IA sert à automatiser une myriade de tâches afin d'améliorer l'efficacité, la précision et la réactivité dans tous les secteurs. La plupart de ces cas d'utilisation de l'IA reposent sur des réseaux hautes performances.

À mesure que l'IA s'impose quasiment partout, les utilisateurs exigent des performances sans faille de la part des chatbots, des moteurs de recommandation et des kiosques en magasin, pour ne citer que quelques cas d'utilisation basés sur l'IA. Les applications automobiles, telles que la conduite autonome, nécessitent une réactivité en quasi-temps réel pour la sécurité des humains. Les applications d'IA qui permettent d'automatiser d'innombrables processus dans un large éventail de contextes reposent sur l'infrastructure réseau afin d'offrir l'efficacité et les retombées financières escomptées.

Interopérabilité et sécurité du réseau

Les applications d'IA sont souvent distribuées entre des centres de données, le Cloud, le client et les périphériques à l'Edge. L'interopérabilité représente donc un aspect particulièrement essentiel des performances réseau. Des capacités de sécurité réseau robustes sont également essentielles pour protéger d'énormes ensembles de données, notamment les informations personnelles des utilisateurs, qui alimentent des algorithmes de Machine Learning et d'autres programmes d'IA.

Ces capacités de sécurité réseau doivent être extrêmement réactives et efficaces, car la plupart des applications d'IA ne tolèrent pas la latence. Les fonctionnalités de sécurité reposent sur des algorithmes de chiffrement, de déchiffrement, de compression et de décompression gourmands en ressources de calcul, qui nécessitent une accélération significative afin d'éviter des temps de latence intolérables pendant la transmission des données et opérations basées sur l'IA.

Avantages des réseaux pour l'IA

Les réseaux hautes performances conçus pour l'IA doivent offrir certains avantages spécifiques pour que les applications d'IA fonctionnent efficacement, en toute sécurité et avec la réactivité requise. Parmi ces avantages figurent la bande passante élevée, la faible latence, l'évolutivité, l'efficacité et la sécurité des données.

Bande passante de données élevée

De nombreuses charges de travail d'IA accèdent à et transmettent d'énormes ensembles de données, que ce soit en continu ou sporadiquement. Les réseaux conçus pour l'IA fournissent une bande passante élevée pour prendre en charge le trafic de données et préserver l'intégrité des données, notamment dans les applications basées sur le Cloud.

Faible latence

Les cas d'utilisation des réseaux pour l'IA reposent souvent sur une réponse sans faille en quelques millisecondes, notamment à l'Edge. Les réseaux conçus pour assurer la réussite de l'IA doivent fournir une connectivité constante et stable avec une latence extrêmement faible.

Performances évolutives

Les applications d'IA accumulent souvent des données au fil du temps ; la base d'utilisateurs est également susceptible de croître. En outre, les solutions d'IA peuvent être distribuées entre des systèmes et des appareils hétérogènes, ce qui suppose de pouvoir prendre en charge de nombreuses connexions simultanées. Des réseaux conçus spécifiquement pour prendre en charge plusieurs cas d'utilisation et les changements futurs de portée et d'ampleur permettent aux charges de travail d'IA de continuer à évoluer de manière dynamique sans sacrifier les performances.

Utilisation efficace des ressources

Les réseaux d'IA puissants doivent être optimisés pour garantir leur efficacité et éviter un sur-provisionnement ou un sous-provisionnement coûteux en ressources réseau et informatiques. Une infrastructure réseau entièrement optimisée permet de réduire les dépenses dans le centre de données d'IA et le Cloud.

Protection des données et sécurité du réseau

La sécurité du réseau est encore plus primordiale pour les charges de travail d'IA que pour de nombreuses autres applications, car les cas d'utilisation de l'IA dépendent d'ensembles de données massifs qui comprennent souvent des informations personnelles, précieuses ou réglementées. Les réseaux dotés de capacités avancées de détection et de prévention des menaces permettent de minimiser le risque de violations de données coûteuses et préjudiciables.

Solutions réseau pour l'IA

Si le réseau est une technologie clé de l'IA, les besoins réseau des applications d'IA peuvent varier grandement en fonction de la portée de l'application, du nombre et de la localisation des utilisateurs, ainsi que du type d'infrastructure réseau. En outre, la conception du réseau devient plus complexe à mesure que les solutions basées sur l'IA sont distribuées dans le centre de données, le Cloud et à l'Edge.

Les entreprises qui envisagent d'ajouter des capacités d'IA doivent d'abord analyser l'infrastructure réseau existante et définir les exigences clés pour leurs cas d'utilisation de l'IA identifiés afin d'identifier les solutions réseau à implémenter.

Par exemple, de nombreux cas d'utilisation de l'IA dépendants du réseau reposent sur la 5G privée à l'Edge, notamment les applications d'usine intelligente, la gestion des transports et des événements, et les scénarios de sécurité publique.

D'autres solutions d'IA, telles que les moteurs de recommandation, fonctionnent dans le Cloud, dans un centre de données ou les deux. Elles reposent sur une combinaison de réseaux filaires, sans fil, virtuels et définis par logiciel qui peuvent être mis à l'échelle pour desservir des milliers, voire des millions d'utilisateurs à distance. Ces solutions réseau sont elles-mêmes gourmandes en ressources de calcul et reposent sur des contrôleurs, des ports, des interfaces et des pipelines de données à grande vitesse et à bande passante élevée.

La croissance exponentielle de l'automatisation basée sur l'IA incite les développeurs et les fournisseurs à accélérer la commercialisation de leurs produits. Beaucoup d'entre eux se tournent vers des réseaux et des normes ouverts pour trouver des composants de base courants et des solutions personnalisables pouvant être déployées sur plusieurs plateformes.

Les principaux fournisseurs de technologie prennent en charge ces exigences émergentes en collaborant pour concevoir des technologies et des normes Ethernet de nouvelle génération qui permettent d'assurer l'interopérabilité et la compatibilité avec de nombreux fournisseurs et produits.

FAQ

Foire aux questions

De nombreuses charges de travail d'IA nécessitent une puissance de traitement significative dans un environnement qui prend en charge l'interopérabilité partout, du centre de données de l'IA au client, en passant par le Cloud et l'Edge, en quasi-temps réel. Cette connectivité transparente ne peut être réalisée qu'avec la prise en charge d'un réseau à faible latence et à bande passante élevée.

L'IA permet d'accélérer et de renforcer l'infrastructure réseau. Les réseaux sur lesquels des applications sont exécutées améliorent l'accès à ces applications et leurs performances, notamment les charges de travail d'IA.

Les réseaux hautes performances et stables constituent un composant technologique essentiel qui permet le déploiement d'applications d'IA interopérables.