Network AltyapısıMimari

Yapay zeka iş yükleri için veri merkezi network'ü nasıl tasarlanır?

Yapay zeka kümelerinde sunucular birbiriyle sürekli ve eşzamanlı konuşur; bu profil klasik kurumsal network tasarımından ayrışır. Kayıpsız taşıma, tıkanıklık kontrolü ve kapasite planlamasının hangi kararlarla kurulduğunu saha deneyimimizle ele alıyoruz.

22 Eylül 2026· 6 dk okuma· Bizcom Mühendislik
Karanlık veri merkezi koridorunda kaçış noktasına doğru uzanan teal ışıklı fiber taşıyıcı demetleri
Kısa Yanıt

Yapay zeka iş yükleri için network tasarımı üç ilke üzerine oturur: trafiğin ağırlığı sunucular arasındadır, paket kaybı eğitim süresini doğrudan uzatır ve tüm düğümler aynı anda konuşur. Bu nedenle kümenin taşıyıcısı kayıpsız çalışacak biçimde kurulur, kapasite eşzamanlı yüke göre boyutlandırılır ve küme trafiği kurumsal network'ten ayrı tutulur.

Yapay zeka trafiği klasik kurumsal trafikten nasıl ayrışır?

Kurumsal network'te trafiğin büyük bölümü kullanıcıdan uygulamaya, yani kuzey-güney yönünde akar. Yapay zeka kümelerinde ağırlık sunucudan sunucuya, yani doğu-batı yönündedir. Model eğitimi sırasında düğümler ara sonuçları birbirleriyle paylaşır ve bu paylaşım belirli aralıklarla tüm küme genelinde aynı anda başlar.

Eşzamanlılık tasarımın merkezindedir. Bir düğüm gecikirse diğerleri onu bekler, dolayısıyla kümenin hızını en yavaş bağlantı belirler. Aynı nedenle tek bir paket kaybı yeniden iletim gerektirir ve toplam eğitim süresini uzatır.

Kayıpsız taşıma nasıl kurulur?

Küme taşıyıcısında hedef, tıkanıklık anında paketi düşürmek yerine kaynağı yavaşlatmaktır. Bunu sağlayan bileşenler birlikte çalışır:

  • Öncelikli akış kontrolü (PFC): Tampon dolmaya yaklaştığında ilgili trafik sınıfı için kaynağa duraklama sinyali gönderilir.
  • Açık tıkanıklık bildirimi (ECN): Paket işaretlenerek gönderene erken uyarı verilir; gönderen hızını kademeli düşürür.
  • RoCEv2 taşıma: Uzak bellek erişimi Ethernet üzerinde taşınır ve işlemci yükü düşük kalır.
  • Tampon yönetimi: Anahtarlama cihazında tamponun trafik sınıflarına dağılımı eşzamanlı yüke göre ayarlanır.

InfiniBand kullanan kurgularda kayıpsız davranış taşıma katmanının içinde gelir; Ethernet tabanlı kurgularda ise yukarıdaki ayarların uçtan uca tutarlı olması gerekir.

Sahadan

Sahada en sık gördüğümüz durum, kümenin kurumsal omurgaya doğrudan bağlanmak istenmesi. Oysa eğitim trafiği kısa aralıklarla omurganın tamamını doldurabiliyor ve aynı omurgayı kullanan uygulamalar bundan etkileniyor. Küme taşıyıcısını ayrı kurup kurumsal tarafa denetimli tek bir geçişle bağladığımızda, iki taraf da kendi ritminde çalışıyor ve sorun giderme sadeleşiyor.

Kapasite ve topoloji nasıl boyutlandırılır?

Klasik kampüs tasarımında aşırı abonelik doğal karşılanır; yapay zeka kümesinde ise hedef, düğümler arasında tam kapasite sunmaktır. Tasarımda şu eksenler belirleyicidir:

  • Abonelik oranı: Küme taşıyıcısında yaklaşım engelsiz topolojidir, böylece eşzamanlı akışlar birbirini yavaşlatmadan geçer.
  • Bağlantı hızı: Sunucu başına düşen hız, GPU sayısı ve model büyüklüğüyle birlikte belirlenir.
  • Yol çeşitliliği: Akışlar çoklu yola dengeli dağıtılır; tek yolda yığılma kümeyi yavaşlatır.
  • Ayrık taşıyıcılar: Hesaplama, depolama ve yönetim trafiği ayrı taşıyıcılarda kurulur.
  • Büyüme adımı: Kabinet sayısı arttığında topolojinin hangi noktada genişleyeceği baştan planlanır.

Küme kurumsal network'e nasıl bağlanır?

Küme, kurumsal network'ten ayrı bir alan olarak kurulur ve bağlantı denetimli bir geçiş noktasından sağlanır. Veri kümelerinin yüklenmesi, sonuçların paylaşılması ve yönetim erişimi bu geçiş üzerinden yürür; küme içindeki yoğun trafik kurumsal omurgaya çıkmaz.

Geçiş noktası aynı zamanda güvenlik katmanının durduğu yerdir. Kimlik doğrulama, kayıt tutma ve veri çıkışının denetimi burada uygulanır; böylece küme hem hızlı hem de güvenlik politikasının içinde kalır.

Sık Sorulanlar

Yapay zeka network'ü için en çok sorulanlar

Ethernet mi InfiniBand mi seçmeli?

Seçim küme büyüklüğü, ekip yetkinliği ve mevcut ortamla belirlenir. Ethernet, kurumun var olan işletim bilgisiyle örtüştüğü için yönetimi tanıdık gelir ve RoCEv2 ile kayıpsız çalışır. InfiniBand ise kayıpsız davranışı taşıma katmanında sunar. Karar, iki seçeneğin ortamınızdaki işletme maliyetiyle birlikte değerlendirilir.

Mevcut veri merkezi omurgası yeterli olur mu?

Mevcut omurga yönetim ve veri yükleme trafiği için değerlendirilir. Küme içi trafik ise kendi taşıyıcısını ister; eşzamanlı akışların kapasitesi ve kayıpsız davranış gereksinimi bunu belirler. Önce mevcut kapasite ölçülür, ardından kümenin ihtiyacı üzerine tasarım kurulur.

Kaç sunucudan sonra ayrı taşıyıcı gerekir?

Sayı yerine iş yükü belirleyicidir. Tek sunucuda çalışan çıkarım (inference) servisleri mevcut network üzerinde yürür. Birden çok sunucunun birlikte model eğittiği her kurguda ise kayıpsız ve yüksek kapasiteli ayrı taşıyıcı değer üretmeye başlar.

Depolama trafiği aynı taşıyıcıdan geçebilir mi?

Depolama trafiği kendi taşıyıcısında konumlandığında hesaplama akışlarıyla yarışmaz. Küçük kurgularda ayrı trafik sınıfı ve ayrı kapasite ayrımı ile aynı fiziksel taşıyıcı kullanılabilir; bu durumda sınıf başına tampon ve öncelik ayarı tasarımın parçası olur.

Başlayalım

Yapay zeka altyapınızın taşıyıcısını birlikte tasarlayalım.

Planladığınız küme büyüklüğünü, iş yükü profilini ve mevcut veri merkezi kapasitenizi inceleyelim; taşıyıcı mimarisini ve büyüme adımlarını birlikte çıkaralım.