Tweet
Backend Network Technologies – "Xương sống" của hệ thống AI hiện đại
Trong các trung tâm dữ liệu hiện đại phục vụ cho AI/ML, kiến trúc mạng backend đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Có 2 cách mở rộng kiến trúc này: Scale-Up và Scale-Out. Vậy chúng khác nhau thế nào? Khi nào dùng cái nào? Dưới đây là một cách hiểu dễ hình dung 👇
🔧 1. Back-End Network là gì?
Đây là phần mạng bên trong cụm máy (cluster), chủ yếu để kết nối giữa các GPU, CPU và các accelerator khác (xPU). Nhiệm vụ chính: truyền dữ liệu huấn luyện giữa các thành phần xử lý. Nếu bạn hình dung một hệ thống AI như dàn nhạc, thì backend network chính là hệ thống điều phối giữa các nhạc công (GPU, CPU).
📡 Front-End Network thì ngược lại: nó lo việc giao tiếp giữa cluster AI và các hệ thống bên ngoài như lưu trữ, user, cloud...
🏗️ 2. Scale-Out – Mở rộng theo chiều ngang
👉 Mô hình Scale-Out là khi bạn kết nối nhiều node (máy) lại với nhau. Tức là "nối nhiều dàn nhạc lại với nhau để chơi cùng bản nhạc".
📦 Sử dụng các công nghệ mạng chuẩn như:
🔄 Lợi ích:
📌 Đây là phần của Back-End Network, vì các node kết nối với nhau để huấn luyện phân tán.
💡 3. Scale-Up – Mở rộng theo chiều dọc
👉 Khác với Scale-Out, Scale-Up là tăng cường nội bộ bên trong một node – ví dụ như kết nối nhiều GPU trong cùng 1 máy bằng các đường truyền siêu nhanh.
🧩 Các công nghệ Scale-Up:
🎯 Mục tiêu chính: tối ưu băng thông truyền dữ liệu giữa các GPU/xPU và giảm độ trễ nội bộ, rất quan trọng trong training AI tốc độ cao.
🕸️ 4. Tổng kết – Khi nào dùng Scale-Up, khi nào dùng Scale-Out?
🔗 Tham khảo thêm:
📌 Nếu bạn đang xây dựng AI Cluster cho training mô hình lớn, hãy quan tâm cả Backend Network chứ đừng chỉ nhìn vào GPU và CPU nhé!
Trong các trung tâm dữ liệu hiện đại phục vụ cho AI/ML, kiến trúc mạng backend đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Có 2 cách mở rộng kiến trúc này: Scale-Up và Scale-Out. Vậy chúng khác nhau thế nào? Khi nào dùng cái nào? Dưới đây là một cách hiểu dễ hình dung 👇
🔧 1. Back-End Network là gì?
Đây là phần mạng bên trong cụm máy (cluster), chủ yếu để kết nối giữa các GPU, CPU và các accelerator khác (xPU). Nhiệm vụ chính: truyền dữ liệu huấn luyện giữa các thành phần xử lý. Nếu bạn hình dung một hệ thống AI như dàn nhạc, thì backend network chính là hệ thống điều phối giữa các nhạc công (GPU, CPU).
📡 Front-End Network thì ngược lại: nó lo việc giao tiếp giữa cluster AI và các hệ thống bên ngoài như lưu trữ, user, cloud...
🏗️ 2. Scale-Out – Mở rộng theo chiều ngang
👉 Mô hình Scale-Out là khi bạn kết nối nhiều node (máy) lại với nhau. Tức là "nối nhiều dàn nhạc lại với nhau để chơi cùng bản nhạc".
📦 Sử dụng các công nghệ mạng chuẩn như:
- InfiniBand – tốc độ cao, độ trễ thấp, phổ biến trong AI cluster.
- Ethernet / Ultra Ethernet – lựa chọn phổ thông hơn, dễ tích hợp vào hệ thống sẵn có.
🔄 Lợi ích:
- Dễ mở rộng, linh hoạt.
- Dùng hạ tầng mạng quen thuộc.
📌 Đây là phần của Back-End Network, vì các node kết nối với nhau để huấn luyện phân tán.
💡 3. Scale-Up – Mở rộng theo chiều dọc
👉 Khác với Scale-Out, Scale-Up là tăng cường nội bộ bên trong một node – ví dụ như kết nối nhiều GPU trong cùng 1 máy bằng các đường truyền siêu nhanh.
🧩 Các công nghệ Scale-Up:
- NVLink (NVIDIA): kết nối GPU-GPU cực nhanh.
- Infinity Fabric (AMD): dùng giữa CPU, GPU trong hệ sinh thái AMD.
- UALink: chuẩn mở, do nhiều hãng lớn như Intel/NVIDIA/AMD cùng tham gia phát triển.
🎯 Mục tiêu chính: tối ưu băng thông truyền dữ liệu giữa các GPU/xPU và giảm độ trễ nội bộ, rất quan trọng trong training AI tốc độ cao.
🕸️ 4. Tổng kết – Khi nào dùng Scale-Up, khi nào dùng Scale-Out?
- Nếu bạn muốn tăng sức mạnh xử lý trong 1 máy, hãy chọn Scale-Up.
- Nếu bạn muốn kết nối nhiều máy lại để mở rộng, chọn Scale-Out.
- Hệ thống AI lớn thường kết hợp cả hai, ví dụ: nhiều máy (Scale-Out), mỗi máy có nhiều GPU kết nối bằng NVLink (Scale-Up).
🔗 Tham khảo thêm:
- NVIDIA: What is NVLink
- TechTarget: What is InfiniBand?
- Dell: Understanding AMD Infinity Fabric
📌 Nếu bạn đang xây dựng AI Cluster cho training mô hình lớn, hãy quan tâm cả Backend Network chứ đừng chỉ nhìn vào GPU và CPU nhé!