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Liberando el Potencial de la IA a Través de una Conectividad Perfecta en Centros de Datos
2 de abril de 2025
El crecimiento explosivo de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), que se estima atraerá $1.4 billones de inversión para 2027 y ya ha sido adoptada por más del 70 % de las organizaciones, plantea importantes desafíos de integración. Según una encuesta de Flexential, el 82 % de los encuestados reportó dificultades como limitaciones de ancho de banda, conectividad poco confiable y problemas para escalar capacidad y energía en sus centros de datos. A esto se suma un panorama de recomendaciones técnicas confusas y contradictorias, lo que complica aún más la toma de decisiones en infraestructura.
Las Dos Caras del Networking para IA
Para gestionar cargas de trabajo de alto rendimiento (HPC) como el entrenamiento de GenAI, los centros de datos empresariales y en la nube deben implementar redes de back-end que permitan una transmisión de datos ultrarrápida y de baja latencia dentro de clústeres o pods de IA. A la vez, las redes front-end tradicionales deben mantener una conectividad fluida para cargas de trabajo generales y para la transferencia eficiente de datos hacia y desde las redes de back-end. Esta doble arquitectura de red es esencial para acelerar las solicitudes de inferencia de IA y mejorar la experiencia del usuario.
En las redes back-end, las arquitecturas tipo spine-leaf permiten tráfico este-oeste de baja latencia entre nodos de GPU. Las conexiones spine-to-leaf alcanzan velocidades de Ethernet 800G (y 1.6T en el futuro cercano), mientras que las conexiones leaf-to-node utilizan 400G Ethernet o InfiniBand. En las redes front-end, se observa una transición hacia enlaces de 200G y 400G Ethernet entre switches y conexiones switch-servidor de 25G, 50G y 100G Ethernet.
Seleccionando la Topología y el Cableado Correctos
Los centros de datos deben considerar cuatro áreas críticas de conexión al elegir topología y cableado: back-end (switch a switch y switch a nodo) y front-end (switch a switch y switch a servidor). Las decisiones deben basarse en factores como espacio físico, distribución, flexibilidad, escalabilidad, consumo energético, enfriamiento, latencia y rendimiento óptico. Para ello, se puede optar por enlaces punto a punto, cableado estructurado o configuraciones breakout, según las distancias y requerimientos.
Soluciones de Cableado Preparadas para la IA – Siemon
Desde despliegues de IA en el borde (Edge AI) hasta grandes clústeres de entrenamiento, las soluciones de Siemon garantizan conectividad de alto rendimiento tanto en redes front-end como back-end. Su portafolio incluye cableado estructurado, conexiones directas (DAC) y fibra óptica de alta velocidad, ofreciendo confiabilidad, escalabilidad y flexibilidad para las cargas de trabajo más exigentes.
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