Миллисекунды определяют победителей и проигравших в гонке центров обработки данных
Операторам центров обработки данных необходимо учитывать потребность в инфраструктуре с низкой задержкой, чтобы избежать сбоев при развёртывании систем искусственного интеллекта.
Когда речь идёт об ИИ, скорость — это не роскошь, а залог выживания. Представьте себе беспилотный автомобиль, выезжающий из вашего центра обработки данных. Если задержка увеличится с 20 миллисекунд до 200, автомобиль не просто замедлится, а врежется в ограждение. Тот же принцип применим к обнаружению мошенничества, переводу в реальном времени и управлению производством на основе ИИ. Каждая микросекунда задержки между графическим процессором, хранилищем и сетевыми узлами — это узкая точка, которая может снизить производительность и окупаемость инвестиций.
Для операторов центров обработки данных ИИ — это не просто очередная рабочая нагрузка, а неустанное требование к инфраструктуре с низкой задержкой, где «достаточно хорошо» — это самый быстрый путь к сбою.
Что такое задержка на самом деле (и почему дело не только в расстоянии)
Понятие задержки простое: вы вводите данные и ждёте ответа. Этот промежуток времени, измеряемый в миллисекундах или секундах, и есть задержка. И правда в том, что пользователям всё равно, почему это происходит. Они просто замечают, когда их чат-бот слишком долго отвечает или когда роботизированная рука колеблется перед движением.
Задержка обусловлена тремя основными факторами:
Расстояние: Чем дальше должны передаваться данные, тем дольше длится процесс, даже при скорости света в оптоволокне. Свет ослабевает с расстоянием, поэтому необходимо восстанавливать и усиливать сигнал, что увеличивает время передачи.
Вычислительная мощность: медленные или устаревшие чипы могут стать узким местом в потоке данных, даже если сеть работает быстро.
Надежность: Перегрев соединений, неисправные компоненты или плохая внутренняя сеть центра обработки данных могут привести к разрыву сеансов или необходимости повторных попыток, что значительно ухудшает время отклика.
И, наконец, есть ещё один скрытый фактор: нехватка ресурсов . Если слишком много рабочих нагрузок одновременно обрушивается на одну и ту же инфраструктуру (вспомните перегрузку помощника по программированию в Anthropic в марте), производительность резко падает у всех.
Почему задержка сильнее всего влияет на ИИ?
Многие традиционные рабочие нагрузки могут допускать задержки. Пакетная обработка не обращает внимания на дополнительную секунду, необходимую для перемещения данных. Обучение ИИ, особенно в гипермасштабах, также может быть терпимым. Вы можете загрузить терабайты данных в центр обработки данных в Айдахо и обрабатывать их в течение нескольких дней, не беспокоясь о том, что это займет всего несколько миллисекунд.
Вывод — это совсем другое дело. Вывод — это процесс, в котором ИИ преобразует обученные модели в ответы в реальном времени. Именно это происходит, когда ChatGPT заканчивает ваше предложение, ваш банковский ИИ обнаруживает мошенническую транзакцию или система прогнозирующего технического обслуживания решает, следует ли остановить турбину. Эти задачи по своей природе чувствительны ко времени, и чем быстрее ваши чипы, тем больше пользователи будут замечать задержку.
Nvidia прогнозирует, что в ближайшем будущем объём задач инференса в 100 раз превысит объём задач обучения. Это будет настоящий поток трафика, чувствительного к задержкам, который обрушится прямо на вашу инфраструктуру.
Создание для скорости
В 1990-х годах задержка на расстоянии практически не ощущалась, потому что компьютеры были медленными, а сети — ещё медленнее. Сегодняшние графические процессоры работают невероятно быстро, а это значит, что узким местом часто является не вычислительная мощность, а своевременная доставка данных.
Если вы находитесь в одном мегаполисе, хорошо спроектированная оптоволоконная сеть может сделать задержку несущественной для большинства приложений. Но по мере того, как ИИ переходит к обработке данных в реальном времени в финансовой сфере, робототехнике, автономных системах и мгновенном реагировании на запросы клиентов, давление на размещение вычислительных ресурсов ближе к пользователю будет только расти.
Вот почему мы наблюдаем рост числа зон инференции — небольших кластеров с оптимизированной задержкой, расположенных ближе к населённым пунктам, а не к мега-кампусам в отдаленных местах. AWS, например, взимает дополнительную плату за инференцию с оптимизированной задержкой, запуская модели в меньших, стратегически расположенных зонах.
Можно иметь лучшие в мире чипы и всё равно проиграть в игре с задержкой, если архитектура вашей объединительной платы не справляется с нагрузкой. Развёртывание систем ИИ с высокой плотностью вычислительных мощностей доводит тепловыделение, энергопотребление и возможности подключения до предела. Мы находимся на Диком Западе развёртывания таких вычислительных мощностей, и сбои неизбежны.
Когда высоконагруженный канал связи в вашем центре обработки данных выходит из строя под нагрузкой (да, буквально выходит из строя), всё, что на нём работало, мгновенно отключается. Для системы искусственного интеллекта, обеспечивающей вывод данных в реальном времени, это означает потерю транзакции или нарушение взаимодействия с пользователем. Право на ошибку отсутствует.
Выбор площадки: фактор задержки
Исторически выбор площадки основывался на стоимости электроэнергии, климате и близости к крупным сетям. В сфере ИИ эти факторы по-прежнему важны, но задержка становится все более приоритетной, особенно для задач вывода данных.
Для обучения:
Наличие электроэнергии важнее близости.
В удалённых местах, таких как Северная Дакота, это отлично подходит, потому что там можно запускать пакетные задания в течение нескольких дней.
Роль задержки минимальна, если только вы не используете для обучения данные из удалённых источников.
Для вывода заключений:
Нахождение в крупных городах или вблизи них имеет решающее значение.
Более близкое расположение к конечным пользователям означает сокращение времени в пути туда и обратно.
Качество оптоволоконных линий и резервирование имеют значение. Плохое состояние оптоволокна, наличие изгибов или обрывов приводит к потере пакетов и задержкам при повторной передаче.
Центры обработки данных объединяются в кластеры не просто так. Если вы можете подключаться к нескольким узлам и крупным облачным сервисам в одном районе, вы можете более эффективно маршрутизировать трафик, защититься от сбоев и поддерживать низкую задержку.
Задержка — это фактор, влияющий на доход
Если вы считаете, что задержка — это всего лишь технический показатель, вы упускаете из виду более важную картину. В отраслях, использующих искусственный интеллект, сокращение времени обработки данных на миллисекунды напрямую влияет на коэффициенты конверсии, удержание клиентов и операционную безопасность.
Торговая платформа с ускоренным на 10 мс исполнением сделок с помощью ИИ имеет ощутимое финансовое преимущество. Сервис перевода, который отвечает мгновенно, воспринимается более естественно и завоевывает лояльность пользователей. Завод, который обнаруживает неисправность оборудования на 200 мс раньше, может предотвратить дорогостоящие простои.
Задержка — это не просто галочка, это конкурентное преимущество. И клиенты готовы за это платить. Именно поэтому AWS и другие компании предлагают продукты с «оптимизацией задержки». Именно поэтому все крупные гипермасштабные провайдеры размещают узлы обработки данных ближе к городским центрам.
Будущее: гонка вооружений в области задержки
По мере того, как объёмы задач вывода данных стремительно растут, мы приближаемся к гонке вооружений по задержкам. Более совершенные чипы будут и дальше смещать узкое место с вычислительных мощностей на сеть. Модели будут становиться больше, а не меньше, что означает больший объём данных, передаваемых чаще. Пользователи будут требовать более насыщенных, быстрых и интерактивных возможностей искусственного интеллекта.
И вот в чем загвоздка: чем больше люди доверяют ИИ и полагаются на него, тем меньше терпимости они будут к задержкам. Чат-бот, который сегодня делает паузу в три секунды, ещё можно простить. Через два года эта же пауза будет ощущаться как модемное подключение к интернету.
Победителями в этой гонке станут не те, у кого самые большие центры обработки данных. Победителями станут те, кто сможет стабильно предоставлять услуги искусственного интеллекта с низкой задержкой, в больших масштабах и при высокой нагрузке.
Автор Станислав Иванов
Контакты, администрация и авторы
