Gilad Shainer, starszy wiceprezes NVIDIA ds. sieci, opisał pięć funkcji sieciowych dla fabryki AI: scale-up, scale-out, scale-across, context-scale i scale-in. Linda Hardesty z Fierce Network zrelacjonowała rozmowę z Shainerem w artykule opublikowanym 14 października 2026 r. (Fierce Network).
NVIDIA opisuje fabrykę AI jako infrastrukturę obsługującą kolejne etapy pracy z AI — od przetwarzania danych i trenowania modeli po wnioskowanie (słownik NVIDIA). Pięć nazw Shainera porządkuje zadania sieci w takiej infrastrukturze, od komunikacji między GPU po dostęp użytkowników.
Pięć funkcji sieciowych fabryki AI
| Funkcja | Opisane zadanie lub połączenie |
| scale-up | Łączy GPU w obrębie systemu Vera Rubin NVL72 za pomocą NVLink. Fierce Network podaje, że opisywana konfiguracja obejmuje 72 GPU Rubin i 36 CPU Vera. |
| scale-out | Łączy szafy, aby obsługiwać większe zadania. Shainer odniósł tę funkcję do treningu obejmującego setki tysięcy GPU. |
| scale-across | Łączy oddzielne centra danych, by mogły działać jak jeden system; Shainer wskazał, że może to być przydatne, gdy w jednej lokalizacji brakuje wystarczającej mocy. |
| context-scale | Osobna sieć pamięci masowej wspierająca wnioskowanie. |
| scale-in | Bezpieczny dostęp użytkowników do fabryki AI oraz zabezpieczenia dotyczące działających w niej agentów. |
Dlaczego synchronizacja ma znaczenie
W obliczeniach rozproszonych GPU dzielą zadanie na części, wykonują kolejne etapy i łączą wyniki. Następny etap czeka, aż potrzebne obliczenia zostaną zakończone i zebrane; jeśli dane docierają do GPU w różnym czasie, część układów może więc czekać na pozostałe. Tak Shainer wyjaśniał znaczenie synchronizacji w relacji Fierce Network.
W anglojęzycznej prezentacji Shainera opublikowanej przez NextGenInfra 16 maja 2026 r. widać slajdy dotyczące warstw scale-up, scale-out i scale-across. Prezentacja omawia też pracę dużych klastrów GPU jako zsynchronizowanej całości.
Miedź na krótkie połączenia, światłowód na dłuższe
Shainer opisał miedź jako rozwiązanie dla krótkich łączy — także wewnątrz szaf i między nimi — a światłowód jako medium dla większych odległości. To rozróżnienie pomaga zrozumieć rolę fizycznych połączeń w architekturze, ale nie sprowadza pięciu funkcji do jednego rodzaju kabla.
Mapa funkcji a wybór sprzętu
Pięć nazw porządkuje zadania sieci, ale samo ich zestawienie nie wskazuje jednego dostawcy ani gotowego koszyka urządzeń. Cisco opisuje własne Secure AI Factory, w którym przełączniki centrów danych mogą być oparte na Cisco Silicon One albo NVIDIA Spectrum-X, a osobne elementy obejmują bezpieczeństwo, obserwowalność, oprogramowanie i pamięć masową (Cisco). To przykład konkretnej oferty; klasyfikacja Shainera opisuje funkcje, a nie szczegółowy projekt wdrożenia.
