Tweet
🎯 Kiến trúc mạng trong trung tâm dữ liệu phục vụ AI: Phân tách Front-End và Back-End
Trong các trung tâm dữ liệu hiện đại phục vụ đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), kiến trúc mạng được phân chia rõ ràng thành hai lớp chức năng chính: mạng Back-End và mạng Front-End – mỗi lớp đảm nhận vai trò đặc thù trong quá trình truyền tải và xử lý dữ liệu ở quy mô lớn.
🔧 Mạng Back-End (Back-End Fabric)
Đây là lớp mạng chịu trách nhiệm chính trong việc xử lý lưu lượng dữ liệu nội bộ giữa các GPU trong các cụm tính toán AI. Kiến trúc mạng Back-End được thiết kế để đảm bảo hiệu năng cao với độ trễ cực thấp và băng thông cực lớn, hỗ trợ hai hướng mở rộng:
🔗 Mạng Front-End (Front-End Fabric)
Lớp mạng này đảm nhiệm việc kết nối giữa các cụm huấn luyện AI và phần còn lại của trung tâm dữ liệu như bộ nhớ lưu trữ, dịch vụ điều phối, và tầng ứng dụng. Đây là nơi diễn ra các tương tác với hệ thống lưu trữ phân tán, API, và giao diện điều khiển.
💡 Tóm lại, trong hạ tầng AI hiện đại, việc phân tách rõ ràng giữa Back-End và Front-End không chỉ giúp tối ưu hiệu suất tính toán, mà còn đóng vai trò cốt lõi trong khả năng mở rộng linh hoạt của toàn hệ thống AI.
Trong các trung tâm dữ liệu hiện đại phục vụ đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), kiến trúc mạng được phân chia rõ ràng thành hai lớp chức năng chính: mạng Back-End và mạng Front-End – mỗi lớp đảm nhận vai trò đặc thù trong quá trình truyền tải và xử lý dữ liệu ở quy mô lớn.
🔧 Mạng Back-End (Back-End Fabric)
Đây là lớp mạng chịu trách nhiệm chính trong việc xử lý lưu lượng dữ liệu nội bộ giữa các GPU trong các cụm tính toán AI. Kiến trúc mạng Back-End được thiết kế để đảm bảo hiệu năng cao với độ trễ cực thấp và băng thông cực lớn, hỗ trợ hai hướng mở rộng:
- ⚙️ Scale Up (Tăng cường quy mô): Tối ưu hóa giao tiếp nội bộ trong một cụm máy tính (node hoặc pod), giúp giảm thiểu độ trễ truyền dữ liệu giữa các GPU, đảm bảo hiệu quả huấn luyện mô hình.
- 🌐 Scale Out (Mở rộng quy mô): Kết nối nhiều cụm tính toán AI với nhau thông qua mạng hiệu năng cao, thường sử dụng công nghệ mạng tiêu chuẩn (Ethernet tốc độ cao, InfiniBand...), tạo thành một hạ tầng có khả năng mở rộng linh hoạt.
🔗 Mạng Front-End (Front-End Fabric)
Lớp mạng này đảm nhiệm việc kết nối giữa các cụm huấn luyện AI và phần còn lại của trung tâm dữ liệu như bộ nhớ lưu trữ, dịch vụ điều phối, và tầng ứng dụng. Đây là nơi diễn ra các tương tác với hệ thống lưu trữ phân tán, API, và giao diện điều khiển.
💡 Tóm lại, trong hạ tầng AI hiện đại, việc phân tách rõ ràng giữa Back-End và Front-End không chỉ giúp tối ưu hiệu suất tính toán, mà còn đóng vai trò cốt lõi trong khả năng mở rộng linh hoạt của toàn hệ thống AI.