Construindo Redes de IA Escaláveis: Dos Princípios de Design à Implantação Prática
Publicado em:Sumário executivo: 88% dos projetos-piloto de IA são interrompidos antes da produção. A causa raramente é o modelo, mas sim uma arquitetura de rede que nunca foi projetada para escalabilidade. Aprenda os princípios que eliminam essa lacuna.
Este guia detalha os princípios de design, as escolhas de topologia e as estratégias de implementação que transformam protótipos de redes de IA em infraestrutura pronta para produção — desde redes fat-tree e decisões entre Ethernet e InfiniBand até o descarregamento de DPU, gerenciamento de congestionamento e estratégias de cabeamento que protegem seu investimento para o futuro.
Navegação Rápida
- 1 A crise de escalabilidade da IA: por que 88% dos projetos-piloto estagnam
- 2 Princípios Essenciais de Design para Redes de IA Escaláveis
- 3 Topologia de rede: Fat-Tree, Spine-Leaf e além
- 4 Ethernet vs. InfiniBand: O Ponto de Inflexão de 2025
- 5 DPUs e SmartNICs: O terceiro pilar da computação de IA
- 6 Gestão de congestionamento e tecidos sem perdas
- 7 Da fase piloto à produção: Melhores práticas de implantação
- 8 Preparando-se para o futuro: Estratégia de cabeamento e largura de banda
Uma rede de IA escalável depende da topologia fat-tree não bloqueante para fornecer largura de banda leste-oeste previsível em milhares de GPUs.
A crise de escalabilidade da IA: por que 88% dos projetos-piloto estagnam
As estatísticas são alarmantes. De acordo com uma pesquisa da IDC, para cada 33 protótipos de IA construídos, apenas 4 chegam à produção — um número preocupante. 88% de taxa de falha na fase de escalonamento. A BCG descobriu que apenas 26% de empresas Desenvolveram capacidades que geram valor real além de projetos-piloto. E a Kore.ai relata que 71% de empresas Identificar as limitações de arquitetura — e não as habilidades, os dados ou os modelos — como a maior barreira para a escalabilidade da IA.
A causa raiz raramente é o algoritmo. É a infraestrutura. As redes tradicionais de data centers foram projetadas para tráfego norte-sul: solicitações de usuários entrando, respostas saindo. O treinamento de IA inverte fundamentalmente esse padrão. No treinamento distribuído em centenas ou milhares de GPUs, o tráfego dominante é leste Oeste — trocas massivas de sincronização de gradientes entre GPUs que podem saturar redes convencionais sobrecarregadas em segundos.
O que acontece quando a rede falha com a IA?
Quando os clusters de GPUs ficam sem largura de banda de rede, as consequências se propagam rapidamente:
- Baias de treinamento: As GPUs aguardam atualizações de gradiente, consumindo ciclos de computação a um custo de US$ 2 a US$ 8 por hora de GPU, sem nenhum resultado.
- Falhas nos pontos de verificação: Os timeouts de rede durante o checkpoint do modelo podem corromper horas de progresso do treinamento.
- Os retardatários dominam: No treinamento síncrono, a GPU mais lenta determina a taxa de transferência do cluster — um link congestionado pode reduzir a eficiência geral em 30 a 50%.
- Explosão de custos: Segundo o 650 Group, uma rede com desempenho abaixo do ideal pode desperdiçar bilhões em ciclos de processador ou exigir reinicializações dispendiosas.
O TechRadar relata que 75% dos projetos de IA Os modelos que não conseguem escalar o fazem devido a problemas de diversidade e integração de dados — e não a deficiências do modelo. A rede é o sistema circulatório da infraestrutura de IA e, quando não consegue movimentar dados na velocidade e no volume exigidos pelo treinamento, todo o sistema entra em colapso.
Para uma análise mais aprofundada de como as cargas de trabalho de IA estão remodelando os requisitos de cabeamento, consulte o guia da AMPCOM sobre Infraestrutura de IA: como o aprendizado de máquina está remodelando os requisitos de cabeamento de data centers..
Princípios Essenciais de Design para Redes de IA Escaláveis
Construir uma rede que seja escalável, desde um protótipo com 4 GPUs até um cluster de produção com 10,000 GPUs, exige decisões arquitetônicas deliberadas desde o primeiro dia. Os princípios a seguir, extraídos da estrutura de rede de IA escalável da AMD e de implantações em hiperescala no mundo real, formam a base.
| Princípio | O que significa | Por que isso é importante para a IA? |
|---|---|---|
| Modularidade | Desacoplar as camadas de computação, armazenamento e rede para escalonamento independente. | Permite aumentar o número de GPUs sem precisar redesenhar o armazenamento ou a infraestrutura de gerenciamento. |
| Topologia não bloqueante | Largura de banda de bissecção completa entre todos os pontos finais | Elimina pontos críticos de congestionamento durante a sincronização de gradiente total. |
| Transporte sem perdas | RDMA com PFC (Controle de Fluxo Prioritário) e marcação ECN | Impede a perda de pacotes que força o reinício do treinamento. |
| Descarregamento da DPU | Tarefas de rede, segurança e armazenamento em processadores dedicados. | Libera ciclos de CPU do host para cargas de trabalho de IA; permite telemetria em velocidade de linha. |
| Padrões abertos | Ethernet, UEC e SONiC sobre interconexões proprietárias | Evita a dependência de um único fornecedor; possibilita o fornecimento a múltiplos fornecedores. |
| Observabilidade | Telemetria em tempo real, visibilidade do fluxo, alertas proativos. | Detecta congestionamento e degradação de links antes que eles interrompam as tarefas de treinamento. |
| Abstração de infraestrutura | A orquestração separa as cargas de trabalho dos recursos físicos. | Permite nuvem híbrida, isolamento multi-inquilino e mobilidade de cargas de trabalho. |
| Ciclo de vida automatizado | Pipelines MLOps para CI/CD de modelos e configurações de rede. | Reduz o tempo de implantação em 3 a 5 vezes em comparação com as transferências manuais. |
Topologia de rede: Fat-Tree, Spine-Leaf e além
A escolha da topologia é a decisão mais importante no projeto de redes de IA. Ela determina a latência, a largura de banda, os limites de escalabilidade, a complexidade da cablagem e o custo. Três topologias dominam as implementações de IA atualmente.
Fat-Tree: O padrão ouro para largura de banda sem bloqueio
Fat-Tree é uma arquitetura em árvore com múltiplas raízes, onde a largura de banda aumenta em direção ao núcleo, garantindo que cada caminho entre quaisquer dois pontos finais tenha a mesma largura de banda. Em uma Fat-Tree pura, cada switch folha se conecta a cada switch espinha dorsal, criando uma Tecido não bloqueante com largura de banda de bissecção de 100%..
- Largura de banda de bissecção: 100% (sem bloqueio)
- Diâmetro: 4-6 lúpulos (folha → espinho → espinho → folha)
- Escalabilidade: Mais de 100,000 endpoints com design de 3 camadas
- Ideal para: Clusters de 100 a 5,000 GPUs que exigem largura de banda garantida para tráfego total.
- Troca: Contagem de cabos O(N²) — a opção que exige mais cabeamento
Espinha-Folha (CLOS): A Escolha Pragmática
Spine-Leaf é uma arquitetura CLOS de duas camadas que se tornou a base dos data centers modernos. Cada switch leaf (ToR) se conecta a cada switch spine, mas, diferentemente da arquitetura fat-tree, permite sobreassinatura configurável (2:1, 4:1) para otimização de custos.
- Largura de banda de bissecção: 50-100% (configurável)
- Diâmetro: 2 saltos (folha → espinho → folha) — latência menor que a da árvore gorda
- Escalabilidade: 10,000 a 100,000 pontos finais
- Ideal para: Clusters de 100 a 1,000 GPUs com cargas de trabalho mistas de treinamento/inferência.
- Vantagem: Escalabilidade incremental mais fácil — adicione switches de espinha dorsal conforme necessário.
O DGX SuperPOD da NVIDIA exemplifica a arquitetura spine-leaf em grande escala: utilizando switches Quantum-2 (64 portas a 400 Gbps), um único SuperPOD oferece 25.6 Tbps de largura de banda sem bloqueio conectando 20 sistemas DGX A100. O GIGAPOD da GIGABYTE consolida 256 GPUs em 8+1 racks Utilizando uma estrutura de árvore gorda não bloqueante com arquitetura de folha-espinho.
Dragonfly+: Para escala extrema
Em escalas superiores a 10,000 GPUs, o Dragonfly+ torna-se atraente. Ele organiza os nós em grupos com conectividade total entre si e links esparsos entre os grupos, reduzindo drasticamente a quantidade de cabos.
| Dimensão | Árvore Gorda | Folha de lombada | Libélula+ |
|---|---|---|---|
| Bissecção BW | 100% | 50-100% | 40-60% |
| Contagem de saltos | 4-6 | 2 | 3 |
| Escala máxima | 100 mil nós | 100 mil nós | Mais de 1 milhão de nós |
| Contagem de cabos | Muito alto | Alto | Médio (50-70% menos) |
| Custo | A maior | Suporte: | Mínimo |
| Destaques | Formação em LLM (BW garantido) | Cargas de trabalho mistas | Mais de 10 mil GPUs com localização |
Para obter orientações sobre como selecionar os conectores de fibra adequados para essas topologias de alta densidade, consulte o guia da AMPCOM. Guia de seleção de conectores de fibra óptica para data centers da era da IA.
A escolha da topologia impacta diretamente a latência, a largura de banda, o custo do cabeamento e a escala máxima do cluster.
Ethernet vs. InfiniBand: O Ponto de Inflexão de 2025
Durante anos, o InfiniBand dominou as redes de back-end de IA, detendo quase 80% de market share As vendas de switches de cluster de IA chegaram a ser tão expressivas quanto em 2023. Essa era acabou. De acordo com o Dell'Oro Group, Em 2025, o Ethernet ultrapassou o InfiniBand em redes de back-end para IA., alcançando mais que o dobro da participação de mercado do InfiniBand.
Por que o Ethernet venceu
- Diversidade de fornecedores: Amazon, Microsoft, Meta, Oracle e xAI adotaram Ethernet para redes de back-end de IA, impulsionadas pela mitigação de riscos na cadeia de suprimentos.
- Análise de custos: Padrões Ethernet abertos permitem a competição entre múltiplos fornecedores; o ecossistema de fornecedor único do InfiniBand cria vantagem em termos de preços.
- Rampa de 800G: Switches Ethernet de 800 Gbps superaram 20 milhões de portos Em três anos após o envio — a tecnologia de 400 Gbps levou de seis a sete anos para atingir o mesmo patamar.
- Consórcio Ultra Ethernet (UEC): Aliança industrial desenvolve especificações Ethernet otimizadas por IA para transporte sem perdas e comunicação coletiva.
- Adoção do SONiC: Sistemas operacionais de rede aberta aceleram a diversidade de fornecedores e reduzem os custos de troca.
Em 2025, as vendas de switches de back-end com IA para Ethernet serão as seguintes: mais do que triplicou, representando mais de dois terços da receita de switches para data centers com clusters de IA. Celestica e NVIDIA lideraram o mercado com uma participação combinada de 50%, seguidas por Arista, Cisco e HPE/Juniper.
Escala horizontal versus escala vertical
As redes de IA modernas se dividem em dois domínios distintos:
- Aumento de escala: Conecta GPUs dentro de um único rack ou chassi (NVIDIA NVLink, UALink). Oferece largura de banda ultrarrápida para comunicação intra-rack. Em 2024, as redes de expansão saíram dos gabinetes de servidores pela primeira vez com o NVL72 da NVIDIA. Projeta-se que ultrapasse $ 10 bilhões até 2028.
- Escala horizontal: Conecta GPUs em racks e data centers via Ethernet ou InfiniBand. Superou as expectativas. $ 8 bilhões em receita em 2025, crescendo mais de 100% ano após ano.
A abordagem da AMD unifica ambos os domínios: o Pensando Vulcano 800 AI NIC entrega até 2.4 Tbps de largura de banda escalável por GPU, enquanto a arquitetura programável P4 permite a expansão da conectividade por meio de padrões abertos como o UALink.
Para entender as diferenças de design entre redes de front-end e back-end de IA, consulte a análise da AMPCOM sobre Redes de IA Front-End vs. Back-End: Principais Diferenças de Design.
5. DPUs e SmartNICs: O terceiro pilar da computação de IA
À medida que as velocidades das redes de IA aumentam de 400G para 800G e além, as CPUs dos hosts não conseguem acompanhar o processamento de pacotes, a aplicação de segurança e a coleta de telemetria. Unidades de processamento de dados (DPUs) E as SmartNICs transferem essas tarefas para processadores dedicados, tornando-se o terceiro pilar da infraestrutura de IA, juntamente com CPUs e GPUs.
5.1 O que as DPUs fazem em redes de IA
- Descarregamento de rede: Tunelamento VxLAN, aceleração RDMA, roteamento e NAT em velocidade de linha.
- Segurança: Regras de firewall com estado, criptografia/descriptografia, microsegmentação
- Armazenamento: NVMe-oF, compressão, descarregamento de deduplicação
- Telemetria: Visibilidade do fluxo, detecção de congestionamento e monitoramento de latência na velocidade da linha.
- Liberação da CPU: A Microsoft economizou Núcleos de CPU 22 por servidor, descarregando o estado da conexão para DPUs AMD Pensando.
5.2 Desempenho da DPU no Mundo Real
| métrico | AMD Pensando Salina DPU | Solução concorrente | Melhoria |
|---|---|---|---|
| Pacotes por segundo | 117 MPPS | 80 MPPS | 1.45x |
| Taxa de linha | 400 Gbps | 400 Gbps | Paridade |
| Programmability | P4 (3ª geração) | Limitada | Programabilidade completa |
| economia de núcleos de CPU | 22 núcleos/servidor | 0 | Redução significativa do custo total de propriedade (TCO) |
Em implantações de produção, o Microsoft Azure alcançou um Aumento de 100 vezes no número de conexões por segundo. utilizando DPUs AMD Pensando para redes aceleradas, enquanto a Oracle Cloud relatou Ganhos de desempenho SDN de 5xPara cargas de trabalho de IA especificamente, a placa de rede Vulcano 800 AI da AMD oferece até Melhoria de 13% nos tempos de conclusão de tarefas de IA e Custos de mudança 33% menores em comparação com as arquiteturas de referência.
Gestão de congestionamento e tecidos sem perdas
As cargas de trabalho de treinamento de IA geram padrões de tráfego que são fundamentalmente hostis aos projetos de rede tradicionais. A sincronização de gradiente total-para-todo cria incast — muitas fontes enviando dados para um mesmo destino simultaneamente — o que pode sobrecarregar os buffers dos switches e causar perda de pacotes. No treinamento de IA, um único pacote perdido pode paralisar todo o processo.
Construindo um tecido sem perdas
Três tecnologias trabalham em conjunto para criar estruturas de IA sem perdas:
- PFC (Controle de Fluxo Prioritário): O mecanismo sem perdas do Ethernet — quando um buffer de switch se aproxima da capacidade máxima, ele envia um quadro PAUSE para dispositivos upstream, interrompendo temporariamente o tráfego nessa classe de prioridade.
- ECN (Notificação Explícita de Congestionamento): Os switches marcam os pacotes que estão congestionados, permitindo que os pontos de extremidade reduzam proativamente as taxas de transmissão antes que os buffers transbordem.
- RDMA (acesso remoto direto à memória): Ignora a CPU do host para transferências diretas de memória para memória, reduzindo a latência em 50 a 80% em comparação com transferências baseadas em TCP.
Topologia otimizada para trilhos
As implementações modernas de IA utilizam otimizado para trilhos Arquiteturas para minimizar congestionamento. Cada servidor de GPU possui múltiplas NICs (normalmente 8), e cada NIC se conecta a um trilho separado — uma malha de comutação independente. Esse design cria domínios de comunicação paralelos que distribuem o tráfego por múltiplos caminhos não sobrepostos, reduzindo drasticamente a pressão de incast em qualquer switch individual.
Por exemplo, com 8 placas de rede por servidor e 8 trilhos, cada trilho lida com apenas 1/8 do tráfego leste-oeste. É por isso que as arquiteturas DGX SuperPOD da NVIDIA e Helios da AMD empregam designs otimizados para trilhos — essa é a maneira mais eficaz de manter o desempenho sem bloqueios em grande escala.
Para entender a infraestrutura de cabeamento físico que suporta essas redes de alta largura de banda, consulte o guia da AMPCOM sobre Diferentes tipos de cabos de fibra óptica e Cabos DAC: Tipos, Latência e Casos de Uso.
Da fase piloto à produção: Melhores práticas de implantação
A jornada do projeto piloto à produção é onde a maioria das iniciativas de IA falha. Apresentamos aqui uma abordagem estruturada que aborda os desafios arquitetônicos, operacionais e organizacionais da escalabilidade de redes de IA.
Uma abordagem de implantação faseada minimiza os riscos e garante que a rede seja dimensionada de forma previsível conforme o crescimento da carga de trabalho de IA.
Fase 1: Projeto de Arquitetura
Lista de verificação de design
- Características da carga de trabalho do mapa: tamanho do modelo, estratégia de paralelismo, padrões de tráfego (todos para todos vs. anel)
- Selecione a topologia com base na quantidade de GPUs e na trajetória de crescimento (spine-leaf para <1,000 GPUs, fat-tree para 1,000-5,000).
- Escolha o protocolo de transporte: Ethernet com RoCEv2 para ecossistemas abertos ou InfiniBand para máximo desempenho de um único fornecedor.
- Planeje um crescimento de largura de banda de 2 a 3 vezes — projete caminhos de cabos e energia para o próximo nível de velocidade (800G → 1.6T)
- Integre DPU/SmartNIC desde o início — a adaptação posterior é de 3 a 5 vezes mais cara.
Fase 2: Validação do projeto piloto
Comece com um único pod (normalmente de 8 a 32 GPUs) e valide:
- Desempenho da comunicação coletiva: Execute os benchmarks AllReduce, AllGather e AlltoAll para verificar a eficiência da malha.
- Comportamento de congestionamento: Monitore as taxas de quadros de pausa do PFC e a marcação ECN sob tráfego contínuo de todos para todos.
- Recuperação de falhas: Simule falhas de link e meça o tempo de convergência — meta: < 1 segundo para cargas de trabalho de IA.
- Potência e térmica: Validar se os transceptores 800G e as DPUs operam dentro dos limites térmicos sob carga máxima.
Fase 3: Implantação em Escala Ampliada
Escalando sem interrupções
- Expansão baseada em cápsulas: Adicione capacidade em unidades de pods pré-validadas em vez de racks individuais.
- Cabeamento pré-terminado: Utilize conjuntos de troncos MPO testados em fábrica para reduzir erros de instalação no local e acelerar a implantação.
- Rede como código: Automatize a configuração de switches com SONiC e ferramentas de infraestrutura como código para implantações consistentes e repetíveis.
- Diversificação de fornecedores: Qualifique pelo menos dois fornecedores de switches e dois fornecedores de transceptores para mitigar o risco da cadeia de suprimentos.
- Canal de telemetria: Implante a telemetria de streaming (gNMI, sFlow) antes de escalar — você não pode gerenciar o que não vê.
Fase 4: Operações de Produção
- Monitoramento proativo: Monitore a utilização da GPU, a taxa de transferência da rede e a latência da operação coletiva em tempo real.
- Planejamento de capacidade: Monitore as tendências de utilização dos links e acione adições de capacidade quando a utilização sustentada atingir 60%.
- Gerenciamento de firmware: Agende as atualizações de firmware do switch e da DPU durante as janelas de manutenção; valide primeiro em pods canary.
- Otimização de custos: Utilize o agendamento com reconhecimento de carga de trabalho para agrupar tarefas de treinamento de forma eficiente e minimizar ciclos ociosos da GPU.
Para estratégias abrangentes de gerenciamento de cabeamento em data centers de produção, consulte o guia da AMPCOM. Guia de gerenciamento de cabos do painel de conexão e Estratégia de Aquisição de Cabos.
Preparando-se para o futuro: Estratégia de cabeamento e largura de banda
A infraestrutura de rede de IA é um investimento de 7 a 10 anos, mas os requisitos de largura de banda dobram a cada 18 a 24 meses. Projetar estratégias de cabeamento e largura de banda que sobrevivam a múltiplas atualizações tecnológicas é fundamental para proteger o investimento de capital.
A transição para o motor 1.6T
2026 marcará as primeiras implantações em larga escala de switches de 1.6 Tbps (1600G)O Dell'Oro Group prevê que o aumento da produção de processadores 1.6T será ainda mais rápido que o de 800G, superando... 5 milhões de portos em um ou dois anos do envio inicial. Principais implicações:
- Aumento no número de fibras por porta de switch — planeje conectores MPO-24 e MPO-32 de maior densidade.
- A tecnologia de óptica co-embalada (CPO, do inglês Co-Packaged Optical) começará a ser produzida em larga escala em 2026, integrando componentes ópticos diretamente em ASICs de comutação.
- Aumento no consumo de energia por porta — planeje o orçamento de energia do rack para implantações de 800G de 1.5 a 2 vezes o número atual.
Estratégia de cabeamento para escalabilidade multigeração
| Camada | Atual (2025-2026) | Próxima geração (2027-2028) | Recomendação de cabeamento |
|---|---|---|---|
| Intra-rack | DAC 400G / AOC | DAC 800G / AOC | Pré-roteamento OS2 monomodo, mesmo que não utilizado; suporta todas as velocidades futuras. |
| Inter-rack (ToR-Spine) | 800G SR4 / DR4 | 1.6T DR4 / FR4 | Cabo multimodo OM4/OM5 para ≤100 m; cabo monomodo OS2 para >100 m |
| Inter-pod | 800G LR4 / FR4 | 1.6T LR4 | OS2 monomodo com tronco MPO-24; plano com 2x fibras. |
| Centro de dados intermediário | 400G ZR / ZR+ | 800G ZR | OS2 monomodo, pronto para DWDM, bidirecional de fibra única |
Planejamento do ciclo de vida do transceptor
Transceptores ópticos Os cabos ópticos são os componentes de maior desgaste em redes de IA, com uma vida útil típica de 3 a 5 anos sob carga pesada. Planeje os orçamentos de substituição de acordo e monitore os níveis de potência óptica proativamente. Veja a análise da AMPCOM sobre o assunto. vida útil e estratégia de substituição de transceptores ópticos para orientação detalhada.
Para alternativas de interconexão de alta velocidade, Cabos AOC vs. cabos DAC Cada uma possui diferentes compensações em termos de custo, latência e distância que afetam o projeto de clusters de IA. E para se manter à frente dos ciclos de hardware, a AMPCOM... Roteiro de Data Center da NVIDIA para 2026 A análise explica o que as taxas de atualização mais rápidas da GPU significam para sua infraestrutura de cabeamento.
Questões-chave: Construindo redes de IA escaláveis
P: Por que 88% dos projetos-piloto de IA não conseguem ser escalados para produção?
Segundo pesquisa da IDC, apenas 4 dos 33 protótipos de IA chegam à produção. As principais barreiras são arquitetônicas: 71% das empresas citam limitações de arquitetura — e não habilidades ou dados — como o maior obstáculo. As principais causas de falha incluem projetos rígidos e não modulares, falta de automação de MLOps, padronização inadequada do pipeline de dados e largura de banda de rede insuficiente para treinamento distribuído. O escalonamento bem-sucedido exige arquitetura modular, gerenciamento automatizado do ciclo de vida e infraestrutura projetada para padrões de tráfego leste-oeste desde o início.
P: Qual a diferença entre as topologias Fat-Tree e Spine-Leaf para redes de IA?
A arquitetura Fat-Tree oferece 100% de largura de banda de bissecção sem bloqueio com 4 a 6 saltos entre os pontos de extremidade, ideal para clusters com 100 a 5,000 GPUs que exigem largura de banda garantida para sincronização de gradientes entre todos os pontos. A arquitetura Spine-Leaf é uma arquitetura CLOS de duas camadas com apenas 2 saltos e largura de banda de bissecção de 50 a 100% (configurável por meio de sobreassinatura), tornando-a mais econômica para clusters de 100 a 1,000 GPUs. A Fat-Tree requer significativamente mais cabeamento (O(N²) cabos), mas oferece desempenho determinístico, enquanto a Spine-Leaf oferece escalonamento incremental mais fácil e menor custo.
P: Por que o Ethernet ultrapassou o InfiniBand em redes de back-end de IA em 2025?
Segundo o Dell'Oro Group, o Ethernet ultrapassou o InfiniBand em redes de back-end para IA em 2025, atingindo mais que o dobro da participação de mercado do InfiniBand. Os principais fatores para isso incluem: diversidade de fornecedores (Amazon, Microsoft, Meta, Oracle e xAI adotaram o Ethernet), custo mais baixo por meio de padrões abertos, remessas de portas de 800 Gbps ultrapassando 20 milhões em três anos e o Ultra Ethernet Consortium (UEC) desenvolvendo especificações de Ethernet otimizadas para IA. O Ethernet também permite cadeias de suprimentos com múltiplos fornecedores, reduzindo o risco de dependência em comparação com o ecossistema de fornecedor único do InfiniBand.
P: Como as DPUs e as SmartNICs melhoram a escalabilidade da rede de IA?
As DPUs (Unidades de Processamento de Dados) e as SmartNICs descarregam tarefas de rede, segurança e armazenamento das CPUs do host, liberando recursos computacionais para cargas de trabalho de IA. As DPUs AMD Pensando oferecem 117 milhões de pacotes por segundo (MPPS), em comparação com os 80 MPPS das soluções concorrentes. Elas permitem tunelamento VxLAN em velocidade de linha, aceleração RDMA, gerenciamento de congestionamento e telemetria sem sobrecarga da CPU. Em produção, a Microsoft alcançou uma melhoria de 100 vezes nas conexões por segundo com as DPUs Pensando, enquanto a Oracle relatou ganhos de desempenho de 5 vezes em SDN — o que se traduz diretamente em treinamento e inferência de IA mais rápidos.
P: Qual é a diferença entre redes de IA escaláveis verticalmente (scale-up) e redes escaláveis horizontalmente (scale-out)?
A tecnologia scale-up conecta GPUs dentro de um único rack ou chassi (por exemplo, NVIDIA NVLink, UALink), fornecendo largura de banda ultrarrápida para comunicação intra-rack. Já a tecnologia scale-out conecta GPUs em vários racks e data centers usando Ethernet ou InfiniBand. Em 2025, a receita gerada pela tecnologia scale-out ultrapassou US$ 8 bilhões, enquanto a projeção para a scale-up é de que ultrapasse US$ 10 bilhões até 2028. As arquiteturas modernas de IA utilizam ambas: scale-up para acoplamento estreito de GPUs dentro de pods e scale-out para treinamento distribuído entre pods e data centers.
P: Quais são as velocidades de banda larga utilizadas nas redes modernas de centros de dados de IA?
As redes de IA atuais utilizam predominantemente Ethernet de 400 Gbps e 800 Gbps. Em 2025, os switches de 800 Gbps representaram a grande maioria das remessas de Ethernet para back-end de IA, ultrapassando 20 milhões de portas em três anos — em comparação com os 6 a 7 anos necessários para que os switches de 400 Gbps atingissem o mesmo marco. Espera-se que os switches de 1.6 Tbps (1600 Gbps) sejam comercializados em grande volume no segundo semestre de 2026, com uma expansão projetada para ser ainda mais rápida do que a de 800 Gbps, ultrapassando 5 milhões de portas em um a dois anos. A óptica co-embalada (CPO) aumentará ainda mais a densidade de largura de banda.
P: Quais são os principais princípios de design para a construção de redes de IA escaláveis?
Os princípios fundamentais incluem: (1) Modularidade — desacoplamento das camadas de computação, armazenamento e rede para escalonamento independente; (2) Topologia fat-tree ou spine-leaf sem bloqueio para tráfego leste-oeste previsível; (3) Tecido sem perdas com RDMA e controle de congestionamento (PFC, ECN); (4) Descarregamento de DPU/SmartNIC para liberar CPUs do host; (5) Padrões abertos (Ethernet, UEC) para evitar dependência de fornecedor; (6) Telemetria e observabilidade para detecção proativa de falhas; (7) Abstração de infraestrutura por meio de orquestração; (8) Gerenciamento automatizado do ciclo de vida com pipelines MLOps.
P: Como as empresas devem planejar a infraestrutura de cabeamento para redes de IA escaláveis?
A cablagem de redes de IA requer troncos de fibra de alta densidade (MPO-12/MPO-24) para interconexões spine-leaf, fibra monomodo OS2 para distâncias entre racks superiores a 100 m e fibra multimodo OM4/OM5 para conexões intra-rack mais curtas. Planeie a compatibilidade com transceptores de 400G/800G utilizando os formatos QSFP-DD e OSFP. Utilize cabos tronco pré-terminados para reduzir o tempo de instalação e projete sistemas de gestão de cabos que suportem uma densidade de largura de banda 2 a 3 vezes superior à atual para futuras atualizações de 1.6T. Verifique sempre a conformidade com o raio de curvatura e utilize fibra insensível à curvatura em ambientes de racks de alta densidade.
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A AMPCOM é uma fornecedora global de soluções de infraestrutura de rede de alto desempenho, especializada em fibra óptica e sistemas de cabeamento de cobre para centros de dados de IA, redes corporativas e infraestrutura de telecomunicações. Nosso portfólio de produtos inclui Cabos de fibra óptica OS2/OM3/OM4/OM5, conjuntos de tronco MPO, Interconexões de alta velocidade DAC e AOC, painéis e componentes de cabeamento estruturado — tudo projetado para atender às demandas de largura de banda, densidade e confiabilidade das cargas de trabalho de IA modernas.
Com mais de 17 anos de experiência em infraestrutura de redes corporativas, a AMPCOM oferece consultoria técnica gratuita, soluções personalizadas e entrega global rápida para projetos de data center de qualquer porte.
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