Японская KDDI показала распределённый ЦОД с подключением к нему роботов, использующихся в торговых сетях. Цель экспериментов — смягчить проблему нехватки электроэнергии и графических процессоров в эпоху активного развития ИИ.

ЦОД KDDI Osaka Sakai и сетевой центр Tama соединили с помощью полностью фотонной сети связи (APN). В центре Tama развернули APN с топологией «точка — много точек»: она имитирует соединения между ЦОД и площадками пользователей. Благодаря платформе виртуализации GPU от компании Morgenrot удалось объединить графические процессоры, установленные в разных центрах, и организовать распределённое обучение, а также удалённый вывод для физического ИИ, в том числе при управлении гуманоидными роботами. Задача инициативы — оценить, насколько эффективно можно использовать вычислительные ресурсы на разных площадках как единый пул.

KDDI развивает «инициативу цифрового пояса», чтобы объединить ЦОДы, волоконно-оптические линии связи и будущие сети 6G в общенациональную инфраструктуру. Она обеспечит низкие задержки и создаст распределённую среду для ИИ‑вычислений. В ближайшее время планируется расширить зону подключения APN на регион Тохоку. Как ожидается, это позволит эффективнее использовать вычислительные мощности и электроэнергию в регионах, ускорить внедрение физического ИИ и частично решить проблему дефицита рабочей силы.

Физический ИИ предъявляет высокие требования: нужны минимальные задержки и большие объёмы вычислений. Поэтому появляется практика использования инфраструктуры ЦОД и телеком‑объектов рядом с площадками клиентов. Однако быстрый рост числа роботов с физическим ИИ может привести к дефициту вычислительных ресурсов и энергомощностей в локальных центрах. Решением станут механизмы гибкого переключения мощностей различных площадок обработки данных в зависимости от их текущей загрузки и возможностей потребления энергии. В результате инфраструктура разных площадок должна будет работать как единый ресурс.

Для такой архитектуры желательны полностью фотонные сети: они обеспечивают низкую задержку, малое энергопотребление и поддерживают топологию «точка — много точек». Это позволяет объединять ресурсы площадок с помощью платформы виртуализации GPU. Эффективность удалённой обработки вывода для торгового робота оценили в четырёх сценариях размещения GPU: встроенный в устройство (0 км); поблизости в пределах префектуры (от 20 км); удалённо в пределах префектуры (от 50 км); за пределами префектуры (от 500 км).

Инициатива KDDI отражает ключевой тренд цифровой инфраструктуры: переход от изолированных ЦОД к распределённым, гибко управляемым вычислительным средам: такой подход лучше соответствует потребностям физического ИИ и растущего парка роботов. Масштабирование на регион Тохоку и интеграция с 6G могут стать моделью для построения национальной распределенной ИИ‑инфраструктуры с низкими задержками. При этом распределённая архитектура не только решает проблему дефицита мощностей, но и повышает устойчивость к сбоям и физическим угрозам: отказ или повреждение одной площадки не останавливает всю систему, а нагрузка перераспределяется между оставшимися узлами.

В условиях рисков физических атак, природных катастроф или локальных аварий такая архитектура позволяет сохранять работоспособность сервисов: вычислительные задачи автоматически переносятся на другие площадки, а критическая функциональность не теряется. Кроме того, децентрализация потенциально может убрать или хотя бы сократить «точки отказа» и сделать инфраструктуру более надёжной в долгосрочной перспективе.

#вмире