Empowering AI networking with SONiC

Summary

本動画では、AIネットワーキングを強化するためにSONiC（Software for Open Networking in the Cloud）を活用する方法について、MicrosoftとNvidiaのエンジニアが詳しく解説しています。AIトラフィックの低遅延・高帯域幅要求や、従来のネットワークとの違いを踏まえ、負荷分散、品質管理、障害対応、テレメトリーの重要性を強調しています。特に、AIワークロードに特化したネットワークスケーラビリティの課題や、リアルタイムでのトラフィック監視・管理方法についても触れています。コミュニティの貢献を促し、SONiCを使って最適なAIネットワーク構築を目指しています。

Takeaways

• 😀 AIネットワーキングは従来のネットワーキングと異なり、低レイテンシと低ジッターが必要です。AIワークロードの遅延は全体の処理時間に影響を与えるため、これを最小限に抑えることが重要です。
• 😀 SonicはAIトラフィックに最適化されており、従来のネットワーキングよりも効率的にデータを転送するための新しいアプローチを提供します。
• 😀 AIネットワークはバースト的なトラフィックを生成するため、従来のトラフィック管理手法（ECNやPFCなど）は遅すぎて対応できません。新しいフィードバック方法が求められています。
• 😀 AIワークロードのトラフィックは、非常に高い帯域幅と適切な負荷分散を必要とします。Sonicはネットワークパスの最適化を目指しています。
• 😀 仕事が完了するまでの時間が均等でないと、AIネットワーク全体の効率が低下します。最適な負荷分散が重要です。
• 😀 ネットワークの障害（リンク障害など）はAIワークロードに深刻な影響を与えるため、障害時の迅速な回復が求められます。
• 😀 AIネットワークの品質を維持するためには、通信の遅延やパケットロスを最小限に抑える必要があり、これにはより高速なフィードバックが求められます。
• 😀 ネットワークの障害を迅速に検出し、問題を解決するために、Sonicは新しい監視機能を提供しています。
• 😀 AIワークロードのためのSonicの新機能には、トラフィックのバーストに即座に反応できる技術や、高精度のテレメトリデータの取得が含まれています。
• 😀 AIネットワークのトラフィックは非常に密で複雑であるため、Sonicはより高い粒度のデータ収集を実現し、リアルタイムでの問題診断を可能にします。

Q & A

AIネットワーキングと従来のネットワーキングにはどのような違いがありますか？

AIネットワーキングは、トラフィックが非常に集約されており、アプリケーションが密接に連携しているのが特徴です。低遅延と低ジッターが求められ、遅延が発生すると全体の処理が遅れる可能性があります。一方、従来のネットワーキングでは、アプリケーションは比較的疎結合であり、遅延に対する耐性が異なります。

AIネットワークにおける負荷分散の課題は何ですか？

AIネットワークでは、トラフィックが非常にバースティであり、流量レベルの負荷分散では十分な効果が得られません。従来のESMP（エンタープライズサービス・メッセージング・プロトコル）は、AIワークロードのような低エントロピーのトラフィックには適していません。そのため、パケットレベルやフロー粒度での負荷分散が求められます。

AIネットワークでの遅延やジッターを最小化するためにはどのような対策が必要ですか？

低遅延と低ジッターを実現するためには、AIジョブの処理におけるロードバランシングとトラフィックの最適化が重要です。特に、ネットワーク内のパケットやフローの管理を細かく制御し、AIのトラフィックを効率的に分散することが求められます。

AIネットワークのスケーラビリティに関する問題は何ですか？

AIネットワークでは、スイッチのポート数が大幅に増加するため、スケーラビリティに問題が生じます。例えば、従来のスイッチが64ポートを持っているのに対し、AIネットワークでは数百ポート、あるいは将来的には1000ポート以上になる可能性があり、その管理が難しくなります。

AIネットワークにおける品質保証（QoS）の問題点は何ですか？

AIネットワークでは、トラフィックが非常にバースティであり、従来の品質保証メカニズム（ECNやPFCなど）では十分に対応できません。そのため、AIネットワークに特化した高速な輻輳信号のフィードバックと、より迅速な制御が求められます。

パケットトリミングとは何ですか？

パケットトリミングは、スイッチが輻輳を検出した際に、パケットを削除する代わりに、パケットをトリミングして高優先度のキューに送る技術です。これにより、パケットロスを回避し、スイッチからエンドホストへのフィードバックがより迅速になります。

AIネットワークで必要なテレメトリデータの特徴は何ですか？

AIネットワークでは、ジョブの進行状況や問題を迅速に把握するために、ミリ秒単位の高精度なテレメトリデータが求められます。従来の秒単位でのメトリクスでは不十分であり、高頻度のデータ収集が不可欠です。

AIネットワークにおけるトポロジーの問題はどのように解決されていますか？

AIネットワークでは、リンクの冗長性とトポロジーの非対称性が問題となります。リンク故障時にネットワーク全体の性能が低下しないように、リンクのフェイルオーバーを高速化し、障害を検出した際に迅速にネットワークの再構築を行うことが重要です。

SonicはAIネットワークにどのように貢献していますか？

Sonicは、AIネットワークにおける高速なパケット処理、リアルタイムの負荷分散、高頻度テレメトリの収集を支援します。また、AIネットワークのスケーラビリティ向上や、リンク故障時の素早い対応を可能にする新機能の実装に貢献しています。

AIネットワークにおける「グローバル輻輳管理」とは何ですか？

グローバル輻輳管理とは、AIネットワーク内でリンク故障やトラフィック需要の変動に応じて、ネットワーク全体の動的な負荷分散を行う手法です。これにより、局所的なリンクの問題に影響されることなく、最適なパフォーマンスを維持します。