人工智能应用和数据传输解决方案
人工智能的速度取决于数据管道的速度。 F5 加速整个 AI 环境中的数据传输和网络连接。
当数据缓慢增长时，人工智能就会停滞。 为 GPU 提供快速、安全的数据。
数据吞吐量瓶颈限制了人工智能模型。 如果没有稳定、受保护的数据管道，GPU 就会闲置，成本就会上升，模型也无法达到预期效果。 F5 的高性能 AI 网络和流量管理通过安全、加速的网络解决了这些挑战。
F5应用交付和安全平台可确保每个 AI 应用快速、可用且完全受您控制 - 无论它们位于何处。 通过在一个可编程平台中统一业界领先的应用交付和安全性，F5 允许您以任何外形尺寸进行部署、使用单一策略进行管理并自动化整个生命周期。
释放高性能 AI 网络潜力，扩展 AI 模型训练和交付
探索 F5 AI 参考架构，发现在混合和多云环境中实现安全、可靠和高性能 AI 基础架构的最佳实践。 了解 F5 解决方案如何支持从模型训练和推理的数据提取到优化的 AI 网络的一切。 保持数据以线速传输并无缝扩展流量，以实现端到端一致、经济高效的性能。
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人工智能模型的数据传输
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人工智能工厂的交通管理
F5 AI 参考架构重点介绍了整个 AI 管道中的战略流量管理点，从 Web 和 API 前门和企业数据提取链接到 AI 工厂内的集群入口，确保端到端快速、可靠和安全的数据流。
高吞吐量摄取节点将企业数据存储与训练集群连接起来，平衡并行流，卸载加密，并实施高效移动数据集的策略。
DPU 加速入口层支持推理、检索增强生成和训练阶段——提供超低延迟负载平衡、租户隔离和实时可见性，以最大限度地提高 AI 工厂集群内的吞吐量。
好处
减少 AI 网络拥堵
高速负载平衡可确保最大限度地利用摄取链路，防止模型训练和推理期间出现速度减慢。 专用网络处理加速数据传输，提高AI基础设施的利用率，更快地交付AI业务成果。
降低成本，减少蔓延
单一智能入口层取代了多个专用网络设备，简化了基础设施管理。 这种整合降低了复杂性，最大限度地减少了空闲计算时间，并显著降低了运营费用。
安全的多租户隔离
使用部署在 DPU 上的防火墙服务应用零信任安全策略。 轻松隔离租户并保护敏感的 AI 训练和推理数据，在不影响性能或增加延迟的情况下实施严格的控制。
即时运营洞察
通过可观察性了解数据传输流和 AI 流量性能。 快速查明拥塞点或瓶颈，以便快速排除故障，优化 AI 工作负载，最大限度地提高效率。
探索人工智能网络和数据传输解决方案
高性能流量管理从 S3 存储桶和对象存储中提取和复制 PB 级数据。 自适应负载平衡使网络路径保持饱和，确保 GPU 集群保持繁忙且云出口费用保持较低。 端到端加密和策略驱动的路由保护数据主权和合规性。 结果是：训练速度更快、微调周期更短、AI 输出更加一致、可靠。
高效的 AI 网络可以顺畅地移动数据，因此团队可以快速迭代模型。 将流量管理和安全性卸载到 NVIDIA BlueField-3 DPU 可以以线速驱动南北流量，从而减少延迟。 DPU 硬件加速可释放主机 CPU、减少功耗并保持 GPU 得到充分利用。 租户隔离和分段直接在 DPU 上运行，以加强安全边界。 实时遥测可提前识别拥塞情况。 随着工作负载的增长，网络可以可预测地扩展，从而提供性能和成本控制。
探索部署在NVIDIA BlueField-3 DPU 上的 F5 BIG-IP Next for Kubernetes ›
