Как уязвимости в сетевой AI/ML архитектуре влияют на ROI?

В предыдущем посте мы рассмотрели сетевую фабрику AI/ML как новую поверхность атаки. Мы уже описали, как уникальные паттерны трафика и протоколы типа RoCE создают нетривиальные векторы для атак. Сегодня мы изучим экономическую сторону этого вопроса: как эти уязвимости и риски напрямую транслируются в финансовые потери и влияют на ROI всей AI-инфраструктуры.

https://habr.com/ru/articles/962022/

#ai #ai_кластер #ethernet #ecmp #dcqcn #gpu #ixia #rdma #вектор_для_dosатак

Сетевая фабрика для AI/ML: новая поверхность атаки?

В эпоху повсеместного внедрения AI/ML мы часто фокусируемся на вычислительной мощности GPU и моделях, но упускаем из виду, что уникальная архитектура сетевых фабрик для AI создает новую поверхность атаки. Если в традиционных ЦОДах мы выстраиваем эшелонированную оборону и контролируем трафик на периметре, то в мире AI/ML эти парадигмы требуют серьезного пересмотра.

https://habr.com/ru/articles/950794/

#ai #AI_кластер #ethernet #ecmp #dcqcn #gpu #ixia #rdma #вектор_для_DoSатак

Чем сети AI / ML отличаются от сетей традиционных дата-центров

Распространение искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) стимулирует рост производительности и эффективности сетей дата-центров. В статье рассмотрены новые требования к AI сетям, отличия трафика AI / ML от трафика традиционных сетей дата-центров, а также технологии адаптации сети Ethernet для высоконагруженного AI трафика, и то, как наши решения помогают оптимизировать AI сети.

https://habr.com/ru/articles/942644/

#ai #цод_для_AI #ethernet #ecmp #DCQCN #gpu #ixia