2015开放网络峰会(ONS)如期举行,Google依然是大会最璀璨的明星。6月17日,Google网络研究院及技术主管Amin Vahdat给我们带来了Google的分享。在他的keynote上给我们回顾了这家搜索引擎巨头在数据中心网络上前进的步伐。

Vahhdat介绍了Google对SDN的理解,从最简单的SDN到SDN的各种场景应用,也只有在技术上深耕的大牛公司才能将技术讲的如此简单 明了。随后,他讨论了在往届ONS上Google分享的SDN案例,包括B4、Google的SD-WAN、网络虚拟化服务Andromeda。这一次, 他给我们分享了Google数据中心的内部网络。
几年前,传统网络架构已经不能满足Google数据中心的规模上的需求。“我们买不到一个数据中心系统能够满足我们的分布式系统的需 求。”Vahdat说道。“这些传统网络仅仅是不能满足我们数据中心带宽的需求。”对Google而言,可买的路由器的最大空间限制了我们网络的规模。可 扩展性是公司与生俱来的特质,这样的公司基因为后续Google内部发展SDN铺平了道路。下图(本图来自参与本次会议阿里巴巴的kitty拍摄的会议记 录照片)是Google分享的其从2006至今网络的创新路径,包括2006年的Google Global Cache,2008的Watchtower、Freedome,2010的Onix、BwE、B4,2012的Jupiter、2014的 Andromeda、Quic、gRPC。

Google将目光朝向了Clos拓扑、商业硅晶片,还有集中式控制(这是SDN的主要特性),这些都是其数据中心网络模型的灵感来源。按照这样的 节奏,Google在校园网聚合和广域网之间发现了新的思维连接点。就这样在近10年,Google创建的B4和Andromeda在数据中心网络中扮演 了非常重要的角色。
数据中心的流量在2007年到2014年之间增长了近50倍,Google任然考虑到可伸缩性至关重要。不过其讨论的其他规模的统计数据太大了,以 至于ONS主席Guru Parulkar都难以置信其规模之大。例如Jupiter,Google第五代的数据中心架构,每个集群每秒能产生1.3G比特的数据。
“计算已经在一个十字路口。在Google,我们对网络特别感兴趣,因为它将改变计算的含义。”Vahdat补充道。他提到了摩尔定律,“每平方英 寸集成电路的晶体管数量在逐年翻倍,不过这个现象将很快结束。我们必须改变我们对计算的认知,以为我们不能一直为了跟上带宽的需要而让网络重复撤掉再替换 的循环。”
“使用SDN,Google能够满足这种日益增长的需求。其数据中心网络的基础设施可以支持规模化、性能、可用性,开发人员现在也有机会在Google云平台上进行修补。”Vahdat总结道。
SDNLAB语:Google对于基础设施高度重视,这也是美国世界顶级互联网公司的代表做法,无论是Amazon还是Facebook,他们都在做自己的硬件+软件的解决方案,既然没人能做那就我们自己做,这不仅仅是自信,更是一种对技术创新的执着。
好文章,需要你的鼓励
企业谈AI基础设施时,注意力往往首先集中在模型、GPU和算力集群上。但当大模型应用走向规模化推理,一个瓶颈开始浮现:算力采购完成,并不意味着Token能够被稳定、低成本、可控地交付出去。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。