データセンターネットワークの性能はAIの処理能力に影響を直接与える。AIの処理能力を高速化するためのネットワークの設計のポイントや技術を紹介する。
人工知能（AI）技術を活用する企業が増加傾向にある。AIワークロード（AI技術を組み込んだシステム）を処理するデータセンターでは、AI技術を活用するための効率的なアーキテクチャが求められている。
データセンターには従来、膨大なデータを処理するためのインフラがあるが、AIワークロードを効率的に処理するには、従来とは異なるネットワークの設計が必要になる。AIワークロードを効率的に処理するネットワークを設計するためのポイントを紹介する。
サーバ同士を接続するインターコネクト技術として「InfiniBand」がある。InfiniBandはイーサネットケーブルでは利用できず、専用のケーブルを必要とするため、イーサネットに比べてコストは高くなりやすい。しかし、速度やレイテンシ、信頼性（データの紛失や順序の乱れが起こらないこと）についてはイーサネットより総じて優れている。
イーサネットでは「RDMA over Converged Ethernet」（RoCE）といった技術を利用する方法がある。RoCEは、メモリ間でのデータの直接転送を可能にする技術だ。
ネットワーク処理機能を搭載したNIC（ネットワークカード）である「スマートNIC」（SmartNIC）も重要だ。スマートNICはCPU（中央演算処理装置）やGPU（グラフィックス処理装置）のデータ転送処理をオフロードし、転送速度を向上させる。
GPUの処理をオフロードする装置としては「DPU」（データ処理装置）を採用する方法もある。スマートNICとDPUは別物だが、近年のスマートNICにはDPUが組み込まれているものもある。
Closトポロジーとはスケーラブル（拡張可能）なネットワークを目的として、ノード（サーバやスイッチ）同士のパス（通信経路）を複数確保しつつ、スイッチを複数の階層（ステージ）で構成するアーキテクチャを採用したネットワークの接続形態だ。
Closトポロジーネットワークは、一般的に全てのポートで仕様通りの帯域幅が使える「ノンブロッキングスイッチ」で構成する。この設計にすることで、GPU間のデータ転送がより効率的になる。
データセンターネットワークの運用においてはヒューマンエラーの排除が重要だ。そこで役に立つのがネットワークの設定や管理、運用プロセスを自動化するオーケストレーションツールの活用だ。
近年のネットワークオーケストレーションツールはAI技術が組み込まれており、次のようなことが可能になっている。
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