關於人工智能將如何加速雲平台的發展並支持新一代人工智能驅動的工具來管理雲環境，人們已經討論了很多。但人工智能可能會顛覆雲的另一個方面：網絡。隨着越來越多的人工智能工作負載進入雲端，提供更好的雲網絡解決方案的能力將成爲一個關鍵的優先事項。以下是爲什么，以及在人工智能時代，雲網絡的未來可能會是什么樣子。

人工智能對雲網絡的影響

人工智能將對雲網絡提出新要求的原因很簡單：要想在規模上良好工作，人工智能工作負載將需要雲網絡達到前所未有的性能水平。

這是因爲在許多情況下，人工智能工作負載需要訪問的數據，將駐留在位於工作負載所在的同一雲平台內或不同雲中的遠程服務器上。

雲網絡將提供連接人工智能工作負載和數據的重要鏈接。在許多情況下，數據量將是巨大的，即使訓練一個簡單的人工智能模型也可能需要許多TB的信息，並且模型需要以低延遲率訪問數據。因此，網絡將需要能夠以非常高的性能水平支持非常高的帶寬。

雲網絡爲人工智能做好准備了嗎？

可以肯定的是，人工智能並不是唯一一種需要出色網絡性能的雲工作負載。長期以來，提供低延遲、高帶寬網絡的能力對於雲桌面和視頻流等用例一直很重要。

雲供應商也長期提供解決方案來幫助滿足這些網絡性能需求。所有主要的雲都提供“直接連接”網絡服務，可以顯著提高網絡速度和可靠性，尤其是當在多雲架構中的雲之間移動數據時，或者作爲混合雲模型的一部分在私有數據中心和公共雲之間移動數據時。

但對於真正具有特殊網絡性能需求的人工智能工作負載，直接連接服務可能不夠。工作負載還可能需要以數據處理單元（DPU）等解決方案的形式在硬件級別進行優化，這有助於超高效地處理網絡流量。事實上，像英偉達這樣的供應商已經在這一領域進行了投資，該企業推出了一個專爲生成性人工智能量身定制的以太網平台。這表明，一家主要以銷售視頻卡而聞名的企業也認識到，要想釋放人工智能的全部潛力，也需要網絡硬件創新。

雲網絡的未來展望

目前，雲供應商、硬件供應商和人工智能开發者，將如何應對人工智能給雲網絡領域帶來的特殊挑战，還有待觀察。但總的來說，我們可能會看到以下變化：

更多地使用直連：過去，雲直連服務往往只由具有復雜雲架構和高性能需求的大型企業使用。但在尋求充分利用基於雲的人工智能工作流程的小型組織中，直接連接可能會變得更加普遍。

更高的出口成本：由於雲提供商通常在數據移出網絡時收取“出口”費用，因此在雲中運行的人工智能工作負載可能會增加企業爲出口支付的網絡費用。展望未來，預測和管理人工智能工作負載觸發的出口費用的能力將成爲雲成本優化的重要組成部分。

網絡消耗波動：一些人工智能工作負載會大量消耗雲網絡資源，但只是暫時的。例如，他們可能需要在訓練時移動大量數據，但在訓練完成後會縮減網絡使用量。這意味着，適應網絡消耗大幅波動的能力可能會成爲雲網絡性能管理的另一個重要組成部分。

總結

如果想充分利用雲來幫助承載人工智能工作負載，需要優化雲網絡战略，這需要利用先進的網絡服務和硬件，同時調整雲成本優化和網絡性能管理策略。

目前，可用於幫助實現這些目標的解決方案仍在發展中，但對於任何尋求在雲中部署人工智能工作負載的企業來說，這是一個需要密切關注的空間。

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標題：人工智能如何顛覆雲網絡

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