生成AIに欠かせないWAN最適化のメリットと効果

企業において爆発的に活用されるようになった生成AIですが、効果を最大化するためには、WANをはじめとするネットワークの最適化も欠かせません。

この記事では、その理由について深掘りしながら、メリット・効果やポイントについてご説明します。

自然言語処理や画像生成などの複雑なタスクに使用される生成AI(Generative AI)は、処理にあたって大量のデータを扱います。多くの場合、そのデータや計算能力は複数箇所の拠点に分散されており、その拠点間で高速にデータ転送する必要があります。

そのことから、生成AIをより高速かつ効果的に利用するためには、最適化されたWANが必要不可欠なのです。

WANを最適化することは、AI利用にあたって様々なメリットをもたらします。

それでは、どのようにしてどのような効果を生むか、それぞれ具体例を見ていきましょう。

生成AIには、リアルタイムかそれに近い形でのデータ処理が求められます。

TCP最適化とキャッシング技術を使用して、データ転送時間を短縮し、レイテンシーを低減します。オーバーヘッドを減らすためにプロトコルを最適化することで、アプリケーションの高速化を実現します。

これによって、分散化された生成AIシステムは、複数箇所のリソースからデータを収集し、より高速なデータ集約と処理を実現します。

より高速なデータ転送は、ディープラーニングモデルのような大規模なデータセットに依存する生成AIにとって極めて重要です。ストレージや処理ユニット、分析ツールの間で膨大な量のデータをやり取りする必要があります。

そこでプロトコルを最適化することにより、データ転送をより効率的におこなえます。また、データ転送を並列化することで、スループット(転送速度)を最大化します。

これによって、データセンター間のデータ転送が高速化され、全体的な処理・トレーニング時間を短縮できるようになります。

AIのワークロードでは、大きなデータセットをやり取りする機会が多いことから、多くの帯域幅を消費します。

データ圧縮や重複除外などといった最適化技術を適用することで、やり取りされるデータ量を削減でき、より効率的なデータ転送が可能となります。

これによって、AIの処理時はもちろんのこと、特にAIモデルのトレーニング段階におけるデータ転送量を削減し、プロセスを高速化できます。

AIアプリケーションは、一貫した信頼性の高いデータアクセスを必要とします。ネットワークの不安定さやパケットロスは、パフォーマンスを低下させるだけでなく、モデルの不正確さにつながることさえあります。

前方誤り訂正を利用することで、パケットロスによる影響を軽減し、データの整合性を確保します。加えてフェイルオーバーの活用により、ネットワークに問題が生じた際でも接続性を維持できます。

これらによって、継続的かつ正確なデータ入出力が確保され、より信頼できる形での利活用が可能となります。

WAN最適化を生成AIに効果的に取り入れるため、以下に挙げるポイントについて考慮する必要があります。

統合化されたSASEを利用することで、AIワークロードを安全に最適化でき、次のような機能を容易にWAN機能と組み合わせることができます。

統合化されたSASEでは、動的なスケーリングが可能であり、必要に応じて適切なレベルの処理能力を利用できるようになります。そしてネットワークの継続的な管理・監視を通じて、最適なパフォーマンスを維持し、変化するAIワークロードの需要に応じた処理能力の割り当て調整が可能となります。

このような包括的なアプローチによって、企業に求められる強固なセキュリティーやコンプライアンスを維持しながら、AIアプリケーションのパフォーマンス最大化を実現します。

WAN最適化を採用することで、既存のネットワークリソースを最大限に活用でき、コストの最適化にも繋がります。これは今後も、先進的な生成AIの持続的な発展をサポートしていくでしょう。

当社では、最適化されたSASEやSD-WAN、ゼロトラストなどを取り扱っており、多くの企業へこれらの導入をサポートしています。何かお困りのことなどありましたら、些細なことでもご遠慮なくご相談いただけますと幸いです。