Ethernet e infrastrutture AI: il progetto ESUN punta a sostituire InfiniBand

Nel cuore della rivoluzione digitale che sta investendo i data center di nuova generazione, un’inedita alleanza di giganti della tecnologia si prepara a ridefinire le regole del gioco per le infrastrutture dedicate all’Intelligenza Artificiale.

Da Meta a Nvidia, passando per OpenAI, Cisco e numerosi altri leader di settore, sono oltre trenta le aziende che hanno deciso di unire le forze sotto la bandiera di ESUN, un’iniziativa destinata a cambiare radicalmente il modo in cui vengono connessi e gestiti i cluster AI su scala globale.

Il progetto, nato nell’alveo dell’Open Compute Project, punta dritto a scardinare il predominio che InfiniBand esercita da anni sulle infrastrutture di calcolo avanzato. Attualmente, si stima che circa l’80% delle GPU e degli acceleratori installati nei sistemi ad alte prestazioni sfrutti connessioni InfiniBand, apprezzate per la loro efficienza e affidabilità.

Tuttavia, la nuova sfida consiste nel trasformare Ethernet in una vera alternativa, capace di garantire prestazioni comparabili – se non superiori – soprattutto in termini di interoperabilità, riduzione della latenza e affidabilità delle comunicazioni.

Ethernet al posto di InfiniBand?

L’adesione all’iniziativa di attori del calibro di Arista, Broadcom, HPE Networking, Marvell, Microsoft e Oracle, testimonia una volontà condivisa di accelerare lo sviluppo di soluzioni hardware, firmware e software in grado di garantire piena interoperabilità tra le diverse interfacce di rete e gli switch Ethernet. Questa convergenza industriale rappresenta un passaggio chiave verso la creazione di uno standard aperto, capace di abbattere le barriere tecniche che storicamente hanno limitato la diffusione di soluzioni alternative a InfiniBand.

Sul fronte tecnico, l’obiettivo dichiarato è quello di realizzare topologie di rete lossless, in cui la perdita di dati sia ridotta al minimo o completamente eliminata. Per i cluster AI, dove la sincronizzazione tra nodi e la gestione continua di enormi flussi di dati rappresentano la norma, questa caratteristica è semplicemente imprescindibile. La standardizzazione dei protocolli e lo sviluppo di sistemi avanzati per la gestione degli errori completano il quadro di una roadmap tecnologica ambiziosa, ma necessaria per rispondere alle esigenze di un mercato in rapida evoluzione.

Non mancano tuttavia le voci critiche. Gli scettici sottolineano come replicare le performance di InfiniBand – in particolare la sua capacità di offrire bassissima latenza e garanzie stringenti sulla qualità del servizio – rappresenti una sfida di enorme portata. Le applicazioni AI più avanzate, infatti, non tollerano compromessi: anche minime inefficienze possono tradursi in colli di bottiglia e rallentamenti significativi nei processi di training e inferenza.

I sostenitori di ESUN evidenziano però alcuni vantaggi competitivi difficili da ignorare. L’ecosistema Ethernet gode di una maturità tecnologica consolidata, con costi generalmente inferiori rispetto alle soluzioni proprietarie e una vasta base di competenze già presenti nei team IT di tutto il mondo. Questi elementi potrebbero semplificare la gestione operativa dei cluster AI e favorire una maggiore concorrenza tra i produttori di hardware di rete, con effetti positivi sia sui prezzi che sulla varietà delle soluzioni disponibili.