AIapplicationとデータ配信のためのソリューション
AI の速度はデータ パイプラインの速度によって決まります。 F5 は、AI 環境全体のデータ配信とネットワークを高速化します。
データが蓄積されていくと、AIは機能停止します。 高速かつ安全なデータをGPUに供給します。
データ スループットのボトルネックにより AI モデルが制限されます。 安定した保護されたデータ パイプラインがなければ、GPU はアイドル状態になり、コストが上昇し、モデルは目的を達成できなくなります。 F5 の高性能 AI ネットワーキングとトラフィック管理は、安全で高速化されたネットワーキングによってこれらの課題を解決します。
F5application配信およびセキュリティ プラットフォームは、あらゆる AI 搭載アプリケーションを、その場所を問わず高速かつ可用性を保ち、完全に制御できるようにします。 F5 では、業界をリードするapplication配信とセキュリティを 1 つのプログラム可能なプラットフォームに統合することで、あらゆるフォーム ファクタでの導入、単一のポリシーによる管理、ライフサイクル全体の自動化を実現します。
高性能AIネットワークを活用して、AIモデルのトレーニングと配信をスケールアップ
F5 AI リファレンス アーキテクチャを調査して、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体で安全で信頼性が高く、パフォーマンスの高い AI インフラストラクチャを実現するためのベスト プラクティスを見つけてください。 F5 ソリューションが、モデルのトレーニングと推論のためのデータ取り込みから最適化された AI ネットワークまで、あらゆるものをどのようにサポートするかをご覧ください。 データをライン レートで移動させ、トラフィックをシームレスに拡張して、エンドツーエンドで一貫したコスト効率の高いパフォーマンスを実現します。
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AIモデル向けのデータ配信
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AI工場における交通管理
F5 AI リファレンス アーキテクチャは、Web および API フロント ドア、エンタープライズ データ取り込みリンクから AI ファクトリー内のクラスター イングレスに至るまで、AI パイプライン全体の戦略的なトラフィック管理ポイントを強調表示し、エンドツーエンドで高速、信頼性が高く、安全なデータ フローを保証します。
高スループットの取り込みノードは、エンタープライズ データ ストアをトレーニング クラスターに橋渡しし、並列ストリームのバランスを取り、暗号化をオフロードし、データ セットを効率的に移動するためのポリシーを適用します。
DPU アクセラレーション イングレス層は、推論、検索拡張生成、トレーニングの各段階を強化し、超低レイテンシの負荷分散、テナント分離、リアルタイムの可視性を実現して、AI ファクトリー クラスター内のスループットを最大化します。
利点
AIネットワークの混雑緩和
高速負荷分散により、取り込みリンクが最大限に活用され、モデルのトレーニングと推論中の速度低下を防ぎます。 専用のネットワーク処理により、データ配信が高速化され、AI インフラストラクチャの利用率が向上し、AI ビジネスの結果がより早くもたらされます。
コスト削減、スプロール化の抑制
単一のインテリジェントな入力層が複数の特殊なネットワーク アプライアンスを置き換え、インフラストラクチャの管理を簡素化します。 この統合により複雑さが軽減され、アイドル状態のコンピューティング時間が最小限に抑えられ、運用コストが大幅に削減されます。
安全なマルチテナント分離
DPU に展開されたファイアウォール サービスを使用して、ゼロ トラスト セキュリティ ポリシーを適用します。 テナントを簡単に分離し、機密性の高い AI トレーニングおよび推論データを保護し、パフォーマンスを低下させたり遅延を増加させたりすることなく、厳格な制御を実施します。
即時の運用インサイト
可観測性により、データ配信フローと AI トラフィック パフォーマンスを可視化します。 輻輳ポイントやボトルネックを素早く特定して迅速なトラブルシューティングを実現し、AI ワークロードを最適化して効率を最大化します。
AIネットワーキングとデータ配信のソリューションを探る
高性能トラフィック管理により、S3 バケットとオブジェクト ストアからペタバイト単位のデータが取り込まれ、複製されます。 適応型負荷分散により、ネットワーク パスが飽和状態になり、GPU クラスターがビジー状態を維持し、クラウド エグレス料金が低く抑えられます。 エンドツーエンドの暗号化とポリシー駆動型ルーティングにより、データの主権とコンプライアンスが維持されます。 その結果、トレーニングが高速化され、微調整サイクルが短縮され、AI 出力の一貫性と信頼性が向上します。
効率的な AI ネットワーキングによりデータがスムーズに移動するため、チームはモデルを迅速に反復処理できます。 トラフィック管理とセキュリティを NVIDIA BlueField-3 DPU にオフロードすると、North/South トラフィックがライン レートで実行され、レイテンシが削減されます。 DPU ハードウェア アクセラレーションにより、ホスト CPU が解放され、電力使用量が削減され、GPU が最大限に活用されます。 テナントの分離とセグメンテーションは DPU 上で直接実行され、セキュリティ境界を強化します。 ライブテレメトリは混雑を早期に特定します。 ネットワークはワークロードの増加に合わせて予測どおりに拡張され、パフォーマンスとコストの制御を実現します。
NVIDIA BlueField-3 DPUに導入されたF5 BIG-IP Next for Kubernetesの詳細を見る ›
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特集
主要企業からのグローバルな AI セキュリティの洞察を探り、ますます複雑化する脅威の状況において AI モデルを保護し、脆弱性に対処するための戦略に焦点を当てます。