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従来のクラウドデータ センターは、10年以上にわたってコンピューティングインフラストラクチャーのバックボーンとして機能し、技術の進歩とAI主導のコンピューティングに対する需要の増大に適応してきた。データセンターの将来を形成し、AI時代の到来をもたらすネットワーキングの役割は極めて重要だという。

AIファクトリーとAIクラウドという2つの異なるタイプのデータセンターが登場しつつある。どちらもアクセラレーションコンピューティングに大きく依存するAIワークロードの特定のニーズに応えるように設計されている。AIファクトリーは、大規模なワークフローと、大規模言語モデル（LLM）およびその他の基本的なAIモデルの作成を管理するように構造化されている。堅牢で高性能なネットワークは、数千のGPUにわたるシームレスなスケーリングと効率的なリソース利用に不可欠だという。

AIクラウドは、従来のクラウドインフラストラクチャーの機能を強化して、大規模な生成AIアプリケーションをサポートする。生成AIは、トレーニングされたデータに基づいて画像、テキスト、音声などの新しいコンテンツを生成することで、従来のAIシステムを超えている。数千のユーザーがいるAIクラウドを管理するには、高度な管理ツールと、多様なワークロードを効率的に処理できるネットワークインフラストラクチャーが必要だという。

AIの成功には分散コンピューティングが不可欠であり、増加するノードを管理するネットワークの拡張性と容量が不可欠だ。拡張性の高いネットワークにより、AI研究者はより多くの計算リソースにアクセスできるようになり、パフォーマンスの高速化と向上につながる。AIデータセンターのネットワークアーキテクチャーを設計する場合、分散コンピューティングを最優先にした統合ソリューションを作成することが重要だ。データセンターの設計者は、ネットワーク設計を慎重に検討し、導入を計画しているAIワークロードの固有の要求に合わせてソリューションを調整する必要があるとのことだ。ソース：