{"id":6730,"date":"2026-06-29T17:02:56","date_gmt":"2026-06-29T09:02:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.edge-core.com\/?page_id=6730"},"modified":"2026-07-23T14:37:12","modified_gmt":"2026-07-23T06:37:12","slug":"ai-networking-gpu-fabrics","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.edge-core.com\/pt\/resource-centers\/ai-networking-gpu-fabrics\/","title":{"rendered":"Redes de IA e estruturas de GPU"},"content":{"rendered":"

Central de Recursos de Redes de IA e GPUs<\/h2><\/div>
Arquitetura, Ethernet Fabrics, RoCE e redes abertas para infraestrutura de IA<\/h5><\/div><\/div><\/div>
<\/i>Centros de Recursos<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>
Contate os especialistas da Edgecore<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

O que \u00e9 Rede de IA?<\/h3><\/div>

A rede de IA refere-se \u00e0 infraestrutura de rede de alto desempenho necess\u00e1ria para suportar cargas de trabalho de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina em larga escala. Ao contr\u00e1rio dos aplicativos empresariais tradicionais, as cargas de trabalho de IA s\u00e3o altamente intensivas em rede, pois dependem de volumes massivos de dados que se movem continuamente entre recursos de computa\u00e7\u00e3o, armazenamento e acelera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Os ambientes modernos de treinamento de IA geram resultados significativos. tr\u00e1fego leste-oeste<\/strong>\u2014comunica\u00e7\u00e3o servidor a servidor dentro do centro de dados\u2014em vez do tr\u00e1fego norte-sul t\u00edpico de aplica\u00e7\u00f5es convencionais. Durante o treinamento distribu\u00eddo, milhares de GPUs trocam frequentemente par\u00e2metros de modelo, gradientes e dados intermedi\u00e1rios para se manterem sincronizadas, tornando o processo mais eficiente. Rede de clusters de GPUs<\/strong> Essencial para o desempenho em grande escala.<\/p>\n

\u00c0 medida que os clusters de IA crescem de dezenas para milhares de aceleradores, o desempenho da rede torna-se crucial. A comuta\u00e7\u00e3o de alta capacidade, impulsionada por switches de IA de sil\u00edcio comerciais<\/strong><\/a>, incluindo Plataformas Ethernet de 400G e 800G<\/a>, ajuda a reduzir gargalos e a manter a produtividade em cargas de trabalho de IA de grande escala.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Esse processo depende muito da sincroniza\u00e7\u00e3o r\u00e1pida da GPU e de opera\u00e7\u00f5es de comunica\u00e7\u00e3o coletiva, como o all-reduce. Mesmo pequenas quantidades de lat\u00eancia, congestionamento ou perda de pacotes podem deixar GPUs caras ociosas, retardando o treinamento do modelo e reduzindo a efici\u00eancia da infraestrutura.<\/p>\n

Para atender a essas demandas, as redes de IA modernas dependem de estruturas de baixa lat\u00eancia e alta largura de banda, projetadas para maximizar a utiliza\u00e7\u00e3o da GPU e mover dados com efici\u00eancia pelo cluster. Recursos de suporte, como o White Paper de IA\/ML<\/i><\/a>, Edgecore Open Fabric<\/i><\/a>, e Broadcom Tomahawk 6<\/i><\/a> Fornecer um contexto t\u00e9cnico mais aprofundado sobre o projeto de estruturas de IA em larga escala.<\/p>\n<\/div>

Por que as cargas de trabalho de IA sobrecarregam as redes tradicionais de data centers?<\/h3><\/div>

As cargas de trabalho de IA imp\u00f5em demandas fundamentalmente diferentes \u00e0 infraestrutura de rede em compara\u00e7\u00e3o com os aplicativos empresariais tradicionais. \u00c0 medida que os clusters de IA escalam, as arquiteturas convencionais frequentemente se tornam gargalos, limitando o desempenho e prolongando os tempos de treinamento.<\/p>\n

Um dos principais desafios surge dos padr\u00f5es intensivos de comunica\u00e7\u00e3o coletiva da GPU, como por exemplo: reduzir tudo<\/strong>, onde grandes volumes de dados precisam ser trocados entre v\u00e1rias GPUs durante cada itera\u00e7\u00e3o de treinamento. Essas opera\u00e7\u00f5es exigem comunica\u00e7\u00e3o extremamente r\u00e1pida e previs\u00edvel para manter as cargas de trabalho distribu\u00eddas sincronizadas.<\/p>\n

As cargas de trabalho de IA tamb\u00e9m geram picos de tr\u00e1fego curtos, por\u00e9m intensos, conhecidos como microexplos\u00f5es<\/strong>, o que pode sobrecarregar as redes Ethernet tradicionais e causar congestionamento, perda de pacotes e retransmiss\u00f5es. Mesmo breves interrup\u00e7\u00f5es podem paralisar os pipelines da GPU e reduzir significativamente a efici\u00eancia do cluster.<\/p>\n

Para enfrentar esses desafios, a modernidade Rede de data center de IA<\/strong> depende cada vez mais de tecnologias como RDMA (Acesso Direto \u00e0 Mem\u00f3ria Remota)<\/strong>, Ethernet sem perdas<\/a>, e arquiteturas escal\u00e1veis de leaf-spine. Essas tecnologias ajudam a reduzir gargalos e, ao mesmo tempo, melhoram o desempenho para treinamento e infer\u00eancia de IA.<\/p>\n

Muitas organiza\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m est\u00e3o adotando Redes abertas para IA<\/strong><\/a> atrav\u00e9s infraestrutura de IA desagregada<\/strong>, A separa\u00e7\u00e3o das camadas de hardware e software melhora a escalabilidade, a flexibilidade e a rela\u00e7\u00e3o custo-benef\u00edcio, ao mesmo tempo que reduz a depend\u00eancia de um \u00fanico fornecedor.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Conceitos b\u00e1sicos<\/h3><\/div>

Explore os seis conceitos fundamentais que moldam as redes de IA modernas \u2014 desde a comunica\u00e7\u00e3o em clusters de GPUs e as estruturas de IA Ethernet at\u00e9 a infraestrutura aberta e desagregada.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Arquiteturas de rede de data center com IA<\/h5><\/a><\/div>
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Compreenda as topologias de rede que alimentam a infraestrutura de IA escal\u00e1vel.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Rede de clusters de GPUs<\/h5><\/a><\/div>
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Descubra o que possibilita uma comunica\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e eficiente entre GPUs em grande escala.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Infraestrutura aberta para IA<\/h5><\/a><\/div>
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Explore modelos de redes abertas que melhoram a flexibilidade e reduzem a depend\u00eancia de fornecedores espec\u00edficos.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Ethernet AI Fabrics, RoCE e redes sem perdas<\/h5><\/a><\/div>
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Veja como o Ethernet oferece suporte \u00e0 comunica\u00e7\u00e3o de IA de alto desempenho.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Escalando redes de IA para 400G e al\u00e9m<\/h5><\/a><\/div>
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Descubra como a comuta\u00e7\u00e3o de alta velocidade possibilita clusters de IA maiores.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Custo, desempenho e estrat\u00e9gia de IA para tecidos<\/h5><\/a><\/div>
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Avalie as vantagens e desvantagens em rela\u00e7\u00e3o ao desempenho, custo e escalabilidade.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Ethernet vs InfiniBand<\/h3><\/div>

O debate em torno de Ethernet versus InfiniBand para redes de IA<\/strong> A IA tornou-se cada vez mais importante \u00e0 medida que as organiza\u00e7\u00f5es expandem seus clusters de IA. Ambas as tecnologias podem suportar a baixa lat\u00eancia e a alta taxa de transfer\u00eancia necess\u00e1rias para aplica\u00e7\u00f5es modernas. Rede de clusters de GPUs<\/strong>, No entanto, diferem em custo, flexibilidade e abertura do ecossistema. O InfiniBand tem sido o preferido para ambientes HPC de lat\u00eancia ultrabaixa, enquanto os avan\u00e7os em Ethernet sem perdas, RoCE e gerenciamento de congestionamento est\u00e3o melhorando rapidamente o desempenho das tecnologias modernas. Tecidos de IA Ethernet<\/strong>. Para organiza\u00e7\u00f5es que constroem solu\u00e7\u00f5es escal\u00e1veis. Rede de data center de IA<\/strong> Em infraestrutura, a decis\u00e3o muitas vezes se resume a equilibrar o desempenho bruto com a efici\u00eancia de custos, a simplicidade operacional e a flexibilidade a longo prazo.<\/p>\n<\/div>\n

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Recurso<\/th>\nEthernet + RoCE<\/th>\nInfiniBand<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Custo<\/td>\nMais baixo<\/td>\nMais alto<\/td>\n<\/tr>\n
Depend\u00eancia de fornecedor<\/td>\nBaixo<\/td>\nAlto<\/td>\n<\/tr>\n
Ecossistema<\/td>\nLargo<\/td>\nEspecializado<\/td>\n<\/tr>\n
desempenho da IA<\/td>\nAlto<\/td>\nMuito alto<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Para obter uma vis\u00e3o t\u00e9cnica mais aprofundada sobre RoCE, PFC e ECN<\/a> e custo total de propriedade<\/a>, Explore nossos recursos t\u00e9cnicos.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Redes abertas para IA<\/h3><\/div>

\u00c0 medida que a infraestrutura de IA se expande, muitas organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o repensando modelos de rede propriet\u00e1rios que dependem de hardware e software fortemente integrados. Redes abertas para IA<\/strong> Oferece uma abordagem mais flex\u00edvel e econ\u00f4mica, separando o sistema operacional de rede do hardware subjacente.<\/p>\n

No cerne dessa abordagem est\u00e1 desagrega\u00e7\u00e3o de rede<\/strong>, que permite aos operadores escolherem o melhor hardware e software de cada categoria de forma independente. Isso possibilita maior escalabilidade. Rede de clusters de GPUs<\/strong> ao mesmo tempo que reduz a depend\u00eancia de um ecossistema de fornecedor \u00fanico.<\/p>\n

Rede de IA Whitebox<\/strong><\/a> \u00e9 um elemento fundamental que viabiliza este modelo. Constru\u00eddo com hardware padronizado e alimentado por switches de IA de sil\u00edcio comerciais<\/strong>, As plataformas whitebox oferecem desempenho de hiperescala sem o custo elevado dos sistemas propriet\u00e1rios.<\/p>\n

Sistemas operacionais como SONiC<\/strong><\/a> Permitir redes altamente escal\u00e1veis e program\u00e1veis por meio de automa\u00e7\u00e3o, telemetria e APIs modernas. Um projeto bem elaborado Tecido SONiC AI<\/strong><\/a> Ajuda a simplificar as opera\u00e7\u00f5es, ao mesmo tempo que oferece suporte a cargas de trabalho de IA em larga escala.<\/p>\n

O resultado \u00e9 menor custo total de propriedade (TCO)<\/strong> ao longo do ciclo de vida da rede, atrav\u00e9s da redu\u00e7\u00e3o dos custos de hardware, da melhoria da efici\u00eancia operacional e da minimiza\u00e7\u00e3o da depend\u00eancia de fornecedores.<\/p>\n

Redes de IA tradicionais versus redes de IA abertas<\/h5>\n<\/div>\n
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Redes de IA tradicionais<\/th>\nRedes de IA abertas<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Pilha propriet\u00e1ria<\/td>\nPilha desagregada<\/td>\n<\/tr>\n
NOS fechado<\/td>\nSONiC<\/td>\n<\/tr>\n
Depend\u00eancia de fornecedor<\/td>\nFlexibilidade de m\u00faltiplos fornecedores<\/td>\n<\/tr>\n
Custo Total de Propriedade (TCO) mais elevado.<\/td>\nMenor TCO<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

\u00c9 aqui que o Edgecore se diferencia: combinando hardware aberto de alto desempenho, sil\u00edcio l\u00edder do setor e ampla compatibilidade com o ecossistema para fornecer infraestrutura de rede de IA escal\u00e1vel, eficiente e preparada para o futuro. Explore. implanta\u00e7\u00f5es de IA no mundo real<\/a> para ver tecidos de IA abertos em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Pronto para construir uma infraestrutura de IA escal\u00e1vel?<\/h2><\/div>

Descubra como as solu\u00e7\u00f5es de rede aberta podem suportar estruturas de IA modernas, clusters de GPU de alto desempenho e arquiteturas de data center de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>

Explore solu\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Biblioteca de Recursos<\/h3><\/div>