โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

Oracle Acceleron เพิ่ม RDMA สำหรับเครือข่ายส่วนหน้าและการสลับเส้นทางเมื่อเกิดความขัดข้องแบบหลายระนาบสำหรับ AI

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Oracle ประกาศความสามารถใหม่ด้านเครือข่ายคลาวด์ของ Oracle Acceleron สำหรับเวิร์กโหลด AI ที่งาน Oracle AI World ในลาสเวกัส เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026 โดยเปิดตัวการเชื่อมต่อ RDMA สำหรับเครือข่ายส่วนหน้า ตัวเลือกการเชื่อมต่อพื้นที่จัดเก็บแบบบล็อก NVMe ที่เพิ่มขึ้น ซึ่ง Oracle ระบุว่าช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 3 เท่า และไลบรารีการสื่อสารแบบรวมสำหรับเครือข่ายหลายระนาบ

Oracle Acceleron คือชุดเทคโนโลยีด้านเครือข่ายและโครงสร้างพื้นฐานของ Oracle Cloud Infrastructure สำหรับรองรับเวิร์กโหลด AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงอย่างน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และรองรับการขยายขนาด โดยผสานโครงข่ายเฉพาะ เส้นทางข้อมูลที่ตรงกว่า และการ์ดเชื่อมต่อเครือข่ายแบบรวมศูนย์ เข้ากับการกำหนดเส้นทางแบบไม่เชื่อถือโดยค่าเริ่มต้นในระดับโฮสต์และการออกแบบแบบหลายระนาบเพื่อความปลอดภัยและความทนทาน ความสามารถใหม่ครอบคลุมสามด้าน ได้แก่ การเคลื่อนย้ายข้อมูล AI การสื่อสารสำหรับ AI แบบกระจาย และโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบหลายผู้เช่าที่ปลอดภัย

“เมื่อหน่วยเร่งประมวลผลนับพันทำงานร่วมกัน เส้นทางที่แออัดหรือขัดข้องเพียงเส้นทางเดียวอาจส่งผลกระทบไกลเกินกว่าการเชื่อมต่อเพียงจุดเดียว” Pradeep Vincent รองประธานบริหารฝ่ายประมวลผลและโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ OCI กล่าวในประกาศของ Oracle Vincent กล่าวว่า บริษัทกำลังพัฒนา Acceleron ให้ตอบสนองต่อปัญหานี้ได้ด้วยการเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูล กู้คืนจากความขัดข้อง และช่วยให้ลูกค้าขยายระบบได้อย่างปลอดภัย

RDMA สำหรับเครือข่ายส่วนหน้าและพื้นที่จัดเก็บ NVMe

ความสามารถใหม่รายการแรกคือ Oracle Acceleron High-Performance Fabric ซึ่งนำการเชื่อมต่อ RDMA มาสู่ระบบประมวลผลส่วนหน้าของ OCI โดย Oracle ระบุว่าช่วยให้ลูกค้าติดตั้งเวิร์กโหลดด้านการอนุมาน การจัดเก็บข้อมูล และการประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC) ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ส่วนรายการที่สองคือตัวเลือกการเชื่อมต่อพื้นที่จัดเก็บแบบบล็อก NVMe ที่เพิ่มขึ้นในรูปแบบ bare metal และเครื่องเสมือนของ Oracle Acceleron ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 3 เท่าสำหรับเวิร์กโหลด AI ฐานข้อมูล และเวิร์กโหลดอื่น ๆ ที่ใช้ข้อมูลเข้มข้น ตามประกาศดังกล่าว

ในบทความเชิงเทคนิคบนบล็อก OCI ของ Oracle ผู้เขียนอธิบายว่า RDMA คือการส่งข้อมูลโดยตรงระหว่างหน่วยความจำของเครื่องต่าง ๆ โดยใช้การประมวลผลจาก CPU น้อยที่สุด และข้ามขั้นตอนประมวลผลส่วนใหญ่ของระบบปฏิบัติการและซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการถ่ายโอนข้อมูลทั่วไป วิธีนี้ช่วยลดเวลาแฝง รักษาอัตราการรับส่งข้อมูลให้สูง และเหลือกำลังประมวลผลของ CPU ไว้ให้แอปพลิเคชันมากขึ้น ผู้เขียนระบุว่าประโยชน์เหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการสื่อสารระหว่าง GPU แต่ยังครอบคลุมการเข้าถึงพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและการถ่ายโอนข้อมูลข้ามคลัสเตอร์ด้วย อย่างไรก็ตาม RDMA ไวต่อความแออัด เวลาแฝง และการสูญหายของแพ็กเก็ตอย่างมาก เมื่อทำงานบนเครือข่ายที่ใช้ร่วมกันและมีเวิร์กโหลดหลากหลาย

ปัญหาด้านความเป็นธรรมประการหนึ่งคือ โดยทั่วไป RDMA ใช้การควบคุมความแออัดตามอัตราการส่งข้อมูล ขณะที่ TCP ใช้การควบคุมตามขนาดหน้าต่าง และเมื่อรูปแบบการรับส่งข้อมูลแตกต่างกัน วงจรควบคุมแบบหนึ่งอาจมีอิทธิพลเหนืออีกแบบหนึ่งได้ เพื่อรักษาความเป็นธรรม บทความระบุว่า Oracle Acceleron SmartNIC ใช้ถังโทเคนแบบลำดับชั้นเพื่อติดตามการใช้แบนด์วิดท์ของการรับส่งข้อมูลทั้งแบบ RDMA และไม่ใช่ RDMA โดยถังหลักแทนแบนด์วิดท์ที่ใช้ร่วมกัน ส่วนถังย่อยใช้แทนการรับส่งข้อมูลแต่ละประเภท เมื่อโทเคนลดลง SmartNIC จะทำเครื่องหมายแพ็กเก็ตที่รองรับ ECN ด้วยความน่าจะเป็นที่กำหนด หรือทิ้งแพ็กเก็ตที่ไม่สามารถตอบสนองได้ เพื่อสร้างสัญญาณความแออัดที่ค่อยเป็นค่อยไป กลไกนี้ใช้แบนด์วิดท์อย่างคุ้มค่า โดยการรับส่งข้อมูลแต่ละประเภทสามารถยืมแบนด์วิดท์ที่ไม่ได้ใช้ได้ และยังจัดการปัญหาอินคาสต์ที่เกิดขึ้นเมื่อสวิตช์ระดับแร็กเชื่อมต่อกับ SmartNIC ด้วย

สำหรับความแออัดภายในโครงข่าย OCI ใช้การควบคุมความแออัดด้วยการวัดความล่าช้าทิศทางเดียวใน Acceleron SmartNIC การวัดความล่าช้าบนเส้นทางขาไปช่วยหลีกเลี่ยงสัญญาณความแออัดที่ผิดพลาด ซึ่งการวัดเวลาไป-กลับอาจทำให้เกิดขึ้นได้เมื่อมีความแออัดเฉพาะเส้นทางขากลับ ผู้เขียนอธิบายไว้ เมื่อพบว่าการไหลของข้อมูลมีความล่าช้าสูง SmartNIC จะตรวจสอบเส้นทางอื่นสามเส้นทาง และย้ายการไหลของข้อมูลไปยังเส้นทางใหม่หากพบเส้นทางที่ดีกว่า มิฉะนั้นจะส่งสัญญาณความแออัดผ่านการทำเครื่องหมาย ECN หรือการทิ้งแพ็กเก็ต RDMA สำหรับเครือข่ายส่วนหน้าของ OCI รองรับคู่คิวทุกประเภทและเวิร์บทั้งหมด จึงช่วยให้ลูกค้าใช้งานแอปพลิเคชันเดิมได้โดยไม่ต้องแก้ไข

การสื่อสารแบบรวมและการสลับเส้นทางเมื่อเกิดความขัดข้องแบบหลายระนาบ

ความสามารถด้านการสื่อสารแบบกระจายที่ประกาศ ได้แก่ Oracle Collective Communications Library หรือ OCCL และ Transparent Front-End Multiplanar Networking Oracle ระบุว่า OCCL ช่วยให้เวิร์กโหลด AI แบบกระจายทำงานต่อไปได้เมื่อเส้นทางเครือข่ายขัดข้อง โดยกระจายการรับส่งข้อมูลแบบรวมไปทั่วเครือข่าย Multiplanar ส่วนแบ็กเอนด์ของ OCI นำการรับส่งข้อมูลไปยังเส้นทางที่มีสถานะดีกว่า และกู้คืนการทำงานเมื่อการเชื่อมต่อ พอร์ต หรือการ์ดเชื่อมต่อเครือข่ายขัดข้อง ส่วน Transparent Front-End Multiplanar Networking นำเครือข่ายแบบหลายระนาบมาใช้กับเครือข่ายส่วนหน้า โดยมีการเลือกเส้นทางและการสลับเส้นทางเมื่อเกิดความขัดข้องแบบโปร่งใสในตัว พร้อมการควบคุมความแออัดแบบโปร่งใสสำหรับการรับส่งข้อมูล RDMA บนเครือข่ายส่วนหน้า

บล็อกอธิบายปัญหาในบริบทของการฝึกโมเดลว่า งานที่ทำงานประสานกันจะเคลื่อนข้อมูลได้เร็วเท่ากับลิงก์ที่ช้าที่สุดในเส้นทางเท่านั้น ดังนั้นเส้นทางที่แออัดหรือขัดข้องเพียงเส้นทางเดียวจึงทำให้เวิร์กโหลดทั้งหมดช้าลงได้ อีกทั้งการส่งต่อข้อมูลแบบหลายเส้นทางที่มีต้นทุนเท่ากันตามมาตรฐานจะกำหนดการไหลของข้อมูลไปยังเส้นทางต่าง ๆ โดยไม่ทราบขนาดของข้อมูล ส่งผลให้การใช้ลิงก์ไม่สมดุล นอกจากนี้ โครงข่ายแบบหลายระนาบยังต้องใช้การ์ดเชื่อมต่อเครือข่ายหลายพอร์ตที่มีฟังก์ชันเฉพาะทาง ซึ่งผู้เขียนระบุว่าไม่สามารถทำได้เสมอไป OCI จึงสร้าง OCCL ขึ้นเพื่อขจัดข้อจำกัดดังกล่าวสำหรับเวิร์กโหลด AI และแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไป

OCCL เป็นปลั๊กอินสำหรับไลบรารีสื่อสารแบบรวมกลุ่มที่มีการใช้งานอย่างแพร่หลาย ซึ่งเฟรมเวิร์ก AI ใช้ประสานการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง GPU ตามที่ระบุในบล็อกโพสต์ OCCL กระจายทราฟฟิกไปยังคู่คิวหลายคู่ ส่งทราฟฟิกมากขึ้นผ่านคู่คิวที่มีอัตราการรับส่งข้อมูลสูงกว่า และย้ายทราฟฟิกไปยังเส้นทางที่มีความแออัดน้อยกว่าอย่างแข็งขัน โดยทำการปรับสมดุลโหลดที่รับรู้ความแออัดทั้งในระดับข้อความและระดับชังก์ผ่านอินเทอร์เฟซปลั๊กอินเครือข่าย CCL มาตรฐาน OCCL จัดสรรข้อความสื่อสารแบบรวมกลุ่มไปยังคู่คิว Reliable Connection มาตรฐานแบบไดนามิก โดยอิงจากความแออัดและสถานะความพร้อมใช้งานที่ตรวจพบ และรองรับการสลับเส้นทางเมื่อพอร์ตหรือการ์ดเครือข่าย (NIC) ขัดข้อง โดยเปลี่ยนเส้นทางการสื่อสารแบบรวมกลุ่มหลังลิงก์หรือ NIC ขัดข้อง เพื่อให้การฝึกแบบกระจายดำเนินต่อไปได้โดยไม่ต้องเริ่มงานใหม่

ผู้เขียนระบุว่า การย้ายการสลับเส้นทาง การกู้คืน และการปรับสมดุลโหลดที่รับรู้ความแออัดมาไว้ในชั้น CCL ทำให้ฟังก์ชันเหล่านี้แยกเป็นอิสระจากฮาร์ดแวร์และเฟิร์มแวร์เครือข่าย และใช้งานได้ทั้งบนเครือข่ายแบบระนาบเดียวและหลายระนาบ พร้อมเสริมว่าลูกค้าไม่จำเป็นต้องใช้ตัวควบคุมการกำหนดเส้นทางที่ซับซ้อนเพื่อเลือกเส้นทางหรือตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของเส้นทาง บล็อกโพสต์ซึ่งลงวันที่ 27 ตุลาคม 2026 เขียนโดย Jag Brar รองประธานและวิศวกรดีเด่นฝ่ายปฏิบัติการเครือข่ายของ OCI; Vincent; และ Joy Ganguly สถาปนิกของ OCI

Theo Nash เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน AI, การคำนวณ, และระบบฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ งานของเขามุ่งเน้นที่พื้นฐานทางเทคนิคเบื้องหลังภาระงาน AI ขนาดใหญ่ รวมถึงศูนย์ข้อมูล, ตัวเร่งความเร็ว, เครือข่าย, และสแตกซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงพวกมันเข้าด้วยกัน.

ด้วยมุมมองเชิงวิเคราะห์และขับเคลื่อนโดยวิศวกรรม, Theo ตรวจสอบว่าความก้าวหน้าใน GPU, ซิลิกอนแบบกำหนดเอง, สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ, และระบบกระจายทำให้รุ่นใหม่ของโมเดล AI สามารถเกิดขึ้นได้อย่างไร เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ, ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, ความสามารถในการขยาย, และข้อจำกัดเชิงปฏิบัติที่กำหนดการใช้งานจริงของโครงสร้างพื้นฐาน AI.

บทความที่เขียนโดย Theo Nash สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำทางเทคนิค, ความชัดเจน, และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์การคำนวณ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว