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	<title>Aryaka</title>
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		<title>L&#8217;accélération du réseau GenAI nécessite une optimisation préalable du WAN</title>
		<link>https://www.aryaka.com/fr/blog/genai-network-acceleration-requires-prior-wan-optimization/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[adityasood]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 09 Aug 2024 17:15:42 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Blog]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Cet article a été initialement publié sur HELP NET SECURITY Comme les modèles GenAI utilisés pour le traitement du langage naturel, la génération d&#8217;images et d&#8217;autres tâches complexes reposent souvent sur des ensembles de données volumineux qui doivent être transmis entre des emplacements distribués, y compris les centres de données et les appareils périphériques, l&#8217;optimisation [&#8230;]</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>Cet article a été initialement publié sur <a href="https://www.helpnetsecurity.com/2024/07/19/wan-optimization/" target="_blank" rel="noopener">HELP NET SECURITY</a><img decoding="async" src="https://www.aryaka.com/wp-content/uploads/2024/08/Aditya-K-Sood-GenAI-Banner-1.jpg" alt="L'accélération du réseau GenAI nécessite une optimisation préalable du WAN"> Comme les <a href="https://www.helpnetsecurity.com/2024/02/22/genai-software-development/" target="_blank" rel="noopener">modèles GenAI</a> utilisés pour le traitement du langage naturel, la génération d&rsquo;images et d&rsquo;autres tâches complexes reposent souvent sur des ensembles de données volumineux qui doivent être transmis entre des emplacements distribués, y compris les centres de données et les appareils périphériques, l&rsquo;optimisation du réseau étendu est essentielle pour un déploiement robuste des applications GenAI à grande échelle.<br />
L&rsquo;optimisation du WAN peut considérablement améliorer l&rsquo;accélération de l&rsquo;IA en améliorant les vitesses de transfert des données, en réduisant la latence et en optimisant l&rsquo;utilisation des ressources du réseau, garantissant ainsi des temps de réponse plus rapides.   <img decoding="async" src="https://www.aryaka.com/wp-content/uploads/2024/08/img-blog.png" alt="img"></p>
<p class="text-center">Figure 1 : Optimisation du WAN pour l&rsquo;accélération du réseau GenAI</p>
<p><strong>Réduire le temps de latence :</strong>  Les applications GenAI nécessitent un traitement des données en temps réel ou quasi réel.<br />
Réduisez le temps de transmission des données et diminuez la latence grâce à l&rsquo;optimisation du TCP et aux techniques de mise en cache.<br />
Accélérer les applications en optimisant les protocoles pour réduire les frais généraux. <em>Exemple : Un système d&rsquo;IA distribué collecte des données à partir de plusieurs ressources, ce qui permet d&rsquo;accélérer l&rsquo;agrégation et le traitement des données.</em><strong>Accélérer le transfert des données :</strong> Des transferts de données plus rapides sont cruciaux pour les applications d&rsquo;IA qui s&rsquo;appuient sur de grands ensembles de données, comme les modèles d&rsquo;apprentissage profond, qui doivent déplacer de grandes quantités de données entre le stockage, les unités de traitement et les outils d&rsquo;analyse.<br />
L&rsquo;optimisation des protocoles permet un transfert de données plus efficace.<br />
En outre, avec la parallélisation, maximisez le débit en divisant les transferts de données en flux parallèles. <em>Exemple : Formation de modèles d&rsquo;IA à l&rsquo;aide de données provenant de différents sites géographiques ; l&rsquo;optimisation du réseau étendu peut accélérer le transfert de données entre les centres de données, réduisant ainsi le temps de formation global.</em><strong>Améliorez l&rsquo;efficacité de la bande passante :</strong> Les charges de travail d&rsquo;IA sont gourmandes en bande passante en raison de l&rsquo;échange fréquent d&rsquo;ensembles de données volumineux entre les composants de l&rsquo;infrastructure d&rsquo;IA.<br />
Grâce à la compression des données, minimisez la consommation de bande passante en réduisant la taille des données avant leur transmission.<br />
Activez la déduplication pour éliminer les transferts de données redondants en envoyant des morceaux de données uniques. <em>Exemple : La compression et la déduplication des données peuvent optimiser de manière significative la taille des données à transférer pendant la phase d&rsquo;entraînement d&rsquo;un modèle d&rsquo;IA (données d&rsquo;entraînement entre le stockage et les nœuds de calcul), accélérant ainsi le processus d&rsquo;entraînement.</em><strong>Améliorez la fiabilité et la disponibilité :</strong> Les applications d&rsquo;IA nécessitent souvent un accès constant et fiable aux données.<br />
Les perturbations du réseau ou les pertes de paquets peuvent dégrader les performances de l&rsquo;IA, voire entraîner des imprécisions dans les modèles.<br />
Mettez en œuvre la correction d&rsquo;erreur directe pour réduire l&rsquo;impact de la perte de paquets et garantir l&rsquo;intégrité des données.<br />
Avec le basculement et l&rsquo;équilibrage de charge, distribuez le trafic sur plusieurs chemins et fournissez des capacités de basculement pour maintenir la connectivité en cas de problèmes de réseau. <em>Exemple : Pour les systèmes de négociation financière pilotés par l&rsquo;IA qui s&rsquo;appuient sur des flux de données en temps réel, une fiabilité accrue garantit une entrée de données continue et précise, préservant ainsi l&rsquo;intégrité des algorithmes de négociation.</em><strong>Optimiser l&rsquo;utilisation des ressources :</strong> L&rsquo;utilisation efficace des ressources du réseau peut réduire les coûts opérationnels et améliorer les performances globales des <a href="">systèmes d&rsquo;IA</a> en veillant à ce que les ressources de calcul ne restent pas inactives en attendant les données.<br />
Grâce à la mise en forme du trafic et à la qualité de service (QoS), donnez la priorité au trafic de données critiques de l&rsquo;IA pour que les opérations essentielles ne soient pas retardées.<br />
Mettez en œuvre la surveillance et l&rsquo;analyse du réseau pour obtenir des informations sur les performances du réseau et les schémas d&rsquo;utilisation afin d&rsquo;optimiser l&rsquo;allocation des ressources.             <em>Exemple : Dans un service d&rsquo;intelligence artificielle en nuage où les ressources informatiques sont fournies à la demande, l&rsquo;optimisation du réseau étendu garantit que ces ressources sont utilisées efficacement, ce qui réduit les temps d&rsquo;inactivité et les coûts d&rsquo;exploitation.</em>  L&rsquo;optimisation du WAN offre plusieurs autres avantages qui pourraient contribuer à accélérer les applications GenAI :  </p>
<ul>
<li>Il améliore les performances des solutions d&rsquo;informatique périphérique, qui sont de plus en plus utilisées dans l&rsquo;IA pour traiter les données au plus près de la source.</li>
<li>Il améliore l&rsquo;accès aux services d&rsquo;IA basés sur le cloud, en garantissant un transfert et un traitement efficaces des données entre les environnements sur site et dans le cloud.</li>
<li>Il permet un traitement à distance efficace et un accès aux modèles et données d&rsquo;IA centralisés, soutenant ainsi le développement et le déploiement de l&rsquo;IA distribuée.</li>
<li>Il rationalise les ressources réseau allouées de manière dynamique afin de répondre aux exigences changeantes des charges de travail de l&rsquo;IA.</li>
<li>Il prend en charge le <a href="https://www.helpnetsecurity.com/2024/03/19/quantum-apocalypse/" target="_blank" rel="noopener">cryptage</a> pour protéger les données pendant le transit, ce qui est essentiel pour sécuriser les échanges de données d&rsquo;IA.</li>
<li>Il réduit la charge sur l&rsquo;infrastructure du réseau, prolongeant sa durée de vie et réduisant les coûts de maintenance associés à l&rsquo;exécution des applications GenAI.</li>
</ul>
<h3>SASE unifié en tant que service de secours</h3>
<p>  Le processus d&rsquo;optimisation du réseau étendu (WAN) implique plusieurs procédures critiques :  </p>
<ul>
<li>Une évaluation complète de l&rsquo;infrastructure réseau existante et des charges de travail de l&rsquo;IA, afin d&rsquo;identifier les goulets d&rsquo;étranglement et les domaines nécessitant une amélioration.</li>
<li>Mise en œuvre de techniques de compression et de déduplication des données, afin de réduire de manière significative le volume des données transmises.</li>
<li>Intégration de l&rsquo;informatique de pointe dans l&rsquo;infrastructure du réseau étendu, afin d&rsquo;améliorer les capacités de traitement de l&rsquo;intelligence artificielle.</li>
</ul>
<p>  En utilisant le <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Secure_access_service_edge" target="_blank" rel="noopener">SASE</a> unifié en tant que service, les entreprises peuvent s&rsquo;assurer que les optimisations pour les charges de travail d&rsquo;IA sont mises en œuvre en toute sécurité, en combinant des fonctions de sécurité réseau telles que des passerelles web sécurisées, des pare-feux et un accès réseau de confiance zéro avec des capacités WAN.<br />
Unified SASE permet également une mise à l&rsquo;échelle dynamique, garantissant que les charges de travail d&rsquo;IA peuvent accéder à une puissance de traitement adéquate en fonction des besoins.<br />
La surveillance continue et la gestion adaptative du réseau à l&rsquo;aide de SASE unifié en tant que service permettent de maintenir des performances optimales, de résoudre rapidement tout <a href="https://www.helpnetsecurity.com/2024/05/23/prakash-mana-cloudbrink-sase-architecture-challenges/" target="_blank" rel="noopener">problème</a> émergent et d&rsquo;ajuster l&rsquo;allocation des ressources en fonction de l&rsquo;évolution de la demande des charges de travail d&rsquo;IA.<br />
Cette approche globale permet aux entreprises de maximiser les performances de leurs systèmes d&rsquo;IA tout en maintenant une sécurité et une conformité solides.     </p>
<h3>Conclusion</h3>
<p>  Grâce à l&rsquo;optimisation du réseau étendu, les entreprises peuvent réaliser des économies en maximisant les ressources existantes du réseau et en réduisant le besoin de mises à niveau coûteuses de l&rsquo;infrastructure.<br />
En fin de compte, cela favorise la croissance durable et le déploiement des technologies avancées de GenAI.   </p>
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