AIワークロードのためのAIネットワーク：先行研究レポート

Advanced Research Report on AI Networks for AI Workloads

AI 業界は現在、大きな転換点を迎えている。これは、OpenAI の ChatGPT などの新興の大規模言語モデルや生成 AI アプリケーションの急速な台頭によって特徴付けられ、定義されている。これらの新しいAI アプリケ... もっと見る

出版社	出版年月	価格	言語
Dell'Oro Group デローログループ	2023年12月15日	お問い合わせくださいライセンス・価格情報・注文方法はこちら	英語

プレスリリース

サマリー

AI 業界は現在、大きな転換点を迎えている。これは、OpenAI の ChatGPT などの新興の大規模言語モデルや生成 AI アプリケーションの急速な台頭によって特徴付けられ、定義されている。これらの新しいAI アプリケーションの特徴は、管理しなければならないパラメーターの数が膨大であることだ。中には数十億、あるいは数兆ものパラメーターを扱うものもあり、数千から数万のGPUやTPU、その他の種類の高速プロセッサーが必要になる。

これらの高速化されたサーバーを大規模クラスターに接続するには、AI バックエンド・ネットワークと呼ばれるデータセンター規模のファブリックが必要だ。このネットワークは、汎用サーバーの接続に使用される従来のフロントエンド・ネットワークとは異なる。

さらに、AIワークロードは、従来の汎用コンピューティング・ワークロードとは大きく異なる独自の属性や特性を備えている。これらの特徴的な属性は、ワークロードの実行に必要なネットワークの種類に重要な影響を与える。

当レポート「AIワークロードのためのAIネットワーク：アドバンスド・リサーチ・レポート（ARR）」は、次のような市場の重要な質問に答えることを目的としている：

AIネットワーク特有の要件とは？
AIワークロードをサポートするための様々なネットワーク設計オプションとトポロジーは何か？
AIネットワークの市場機会の合計はどのくらいか？
バックエンド及びフロントエンドネットワークの規模はどのくらいか？
イーサネットとインフィニバンドの現在・将来のシェア、そしてこれら各プロトコルを推進するユースケースは何か？

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プレスリリース

カリフォルニア州レッドウッドシティ発 - 2023年11月15日 - 電気通信、セキュリティ、ネットワーク、データセンター業界に関する市場情報の信頼できる情報源であるDell'Oro Groupは、本日、新しい「AIワークロード向けAIネットワーク先端調査レポート」を発表した。最初のレポートは2023年12月に発表される予定である。

Dell'OroグループのバイスプレジデントであるSameh Boujelbene氏は、「AI業界は大きな変曲点を迎えており、一部の業界のパイオニアがAIのiPhoneモーメントと呼ぶ地殻変動が起きている」と述べる。「これらの新しいAIアプリケーションを際立たせているのは、管理しなければならないパラメータの数が非常に多いことだ。これらの高速化サーバーを大規模なクラスターで接続するには、AIバックエンドネットワークとして知られるデータセンター規模のファブリックが必要で、これは汎用サーバーの接続に使用される従来のフロントエンドネットワークとは異なる。さらに、AIワークロードは、AIワークロードの要件を満たすために特別に最適化され、調整されたAIファブリックの必要性を推進する明確な属性と特性を持っている」とBoujelbene氏は付け加えた。

AI Networks for AI Workloads Advanced Research Reportでは、以下のような重要なトピックを取り上げる：

AIネットワーク特有の要件とは
AIワークロードをサポートするための様々なネットワーク設計オプションとトポロジーとは？
AIネットワークの総市場機会は？
バックエンド・ネットワークとフロントエンド・ネットワークの規模は？
EthernetとInfiniBandの現在と将来のシェア、そしてそれぞれの技術を牽引するユースケースとは？

レポートについて

Dell'Oro GroupのAIワークロード向けAIネットワーク先進調査レポートでは、InfiniBandとイーサネットが導入される可能性のあるユースケースを調査し、AIネットワークの世界規模での5年間の市場予測を含め、InfiniBandの現在と将来のシェアを提供しています。

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Press Release

Summary

The AI industry is currently undergoing a significant inflection point, marked and defined by the rapid rise of emerging large language models and generative AI applications, such as OpenAI’s ChatGPT. What sets these emerging AI applications apart is the sheer number of parameters they must manage. Some of them deal with billions — or even trillions — of parameters, necessitating the use of thousands or tens of thousands of GPUs, TPUs, or other types of accelerated processors. Connecting these accelerated servers into large clusters requires a data center-scale fabric known as the AI back-end network. This network differs from the traditional front-end network used to connect general-purpose servers.

Furthermore, AI workloads possess unique attributes and characteristics that vastly differ from traditional general-purpose compute workloads. These distinctive attributes have important implications for the type of network required to run these AI workloads.

The AI Networks for AI Workloads Advanced Research Report (ARR) aims to answer critical market questions such as:

What are the unique requirements of AI Networks
What are the various network design options and topologies to support AI workloads?
What is the total market opportunity for AI Networks?
How big is the Back-end network vs. Front-end network?
What is the current and future share of Ethernet vs. InfiniBand and what are the use cases driving each one of these protocols?

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Press Release

REDWOOD CITY, Calif. - November 15, 2023 - Dell'Oro Group, the trusted source for market information about the telecommunications, security, networks, and data center industries announced today the launch of its new AI Networks for AI Workloads Advanced Research Report. The first report will be released in December 2023.

"The AI industry is going through a major inflection point and a tectonic shift that some industry pioneers have dubbed the iPhone moment of AI", said Sameh Boujelbene, Vice President at Dell'Oro Group. "What sets these emerging AI applications apart is the sheer number of parameters that they have to manage, which would require thousands or tens of thousands of accelerated servers. Connecting these accelerated servers in large clusters requires a data center-scale fabric, known as the AI back-end network, which differs from a traditional front-end network used to connect general-purpose servers. In addition, AI workloads have distinct attributes and characteristics that propel the need for an AI fabric specifically optimized and tuned to meet the requirements of AI workloads," added Boujelbene.

The AI Networks for AI Workloads Advanced Research Report will address key topics, including:

What are the unique requirements of AI Networks
What are the various network design options and topologies to support AI workloads?
What is the total market opportunity for AI Networks?
How big is the Back-end network vs. Front-end network?
What is the current and future share of Ethernet vs. InfiniBand and what are the use cases driving each one of these technologies?

About the Report

Dell'Oro Group's AI Networks for AI Workloads Advanced Research Report explores the use cases where InfiniBand vs. Ethernet may be deployed and provides a current and future share of InfiniBand including 5-year market forecasts for AI Networks on a worldwide basis.

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