Triển khai Giải pháp Chuyển mạch NVIDIA: Phân đoạn và Khả năng Sẵn sàng Cao từ Lớp Truy cập đến Lõi

Việc triển khai các giải pháp chuyển mạch NVIDIA trong các trung tâm dữ liệu AI hiện đại đòi hỏi phải lập kế hoạch kiến trúc cẩn thận trên tất cả các phân đoạn mạng. Từ kết nối lớp truy cập đến phân phối lõi, mỗi phân đoạn đều đặt ra những thách thức riêng để duy trì khả năng sẵn sàng cao và hiệu suất tối ưu trong các khối lượng công việc AI đòi hỏi khắt khe.

Lớp truy cập đóng vai trò là điểm vào quan trọng cho các máy chủ và hệ thống lưu trữ vào cấu trúc trung tâm dữ liệu AI. Các bộ chuyển mạch Ethernet Spectrum của NVIDIA cung cấp nền tảng cho kết nối máy chủ, mang lại các đặc tính độ trễ thấp cần thiết mà các cụm AI yêu cầu.

Các cân nhắc chính ở lớp truy cập bao gồm:

• Yêu cầu mật độ cổng cho các giá đỡ máy chủ GPU
• Tỷ lệ đăng ký quá mức phù hợp với các mẫu lưu lượng AI
• Các mô hình triển khai theo quy mô giá đỡ để tăng trưởng theo mô-đun
• Cung cấp tự động để mở rộng nhanh chóng

Thiết kế lớp truy cập thích hợp đảm bảo rằng các kết nối máy chủ riêng lẻ không trở thành nút thắt cổ chai trong các hoạt động đào tạo phân tán, duy trì kết nối mạng hiệu suất cao nhất quán trên toàn bộ cụm AI.

Khi lưu lượng di chuyển từ lớp truy cập đến lõi, các bộ chuyển mạch tổng hợp phải xử lý các mẫu lưu lượng đông-tây lớn đặc trưng của khối lượng công việc AI. Các bộ chuyển mạch bán kính cao của NVIDIA vượt trội trong vai trò này, giảm thiểu số lần nhảy và duy trì độ trễ thấp trên toàn bộ cấu trúc.

Các chiến lược phân đoạn cho các trung tâm dữ liệu AI khác biệt đáng kể so với các mạng doanh nghiệp truyền thống. Thay vì phân đoạn theo bộ phận hoặc ứng dụng, các cụm AI thường phân đoạn theo:

• Miền công việc đào tạo
• Cách ly người thuê trong môi trường đa người thuê
• Môi trường phát triển so với môi trường sản xuất
• Phân loại độ nhạy dữ liệu

Khả năng sẵn sàng cao trong môi trường chuyển mạch NVIDIA mở rộng ra ngoài khả năng dự phòng phần cứng đơn giản. Kiến trúc kết hợp nhiều lớp chịu lỗi để đảm bảo hoạt động liên tục của các công việc đào tạo AI quan trọng có thể chạy trong nhiều ngày hoặc nhiều tuần.

Các tính năng khả năng sẵn sàng cao chính bao gồm:

• Các nhóm tổng hợp liên kết đa khung (MLAG) cho các liên kết lên hoạt động
• Chuyển đổi dự phòng không bị gián đoạn trong quá trình nâng cấp hệ thống
• Xử lý lỗi thành phần một cách duyên dáng mà không ảnh hưởng đến luồng lưu lượng
• Khắc phục tự động các tình huống lỗi phổ biến

Các cơ sở đào tạo AI quy mô lớn đã chứng minh hiệu quả của phương pháp phân đoạn của NVIDIA. Một lần triển khai kết nối hơn 10.000 GPU đã đạt được mức sử dụng 95% trên toàn cụm thông qua thiết kế phân đoạn cẩn thận và khả năng sẵn sàng cao.

Việc triển khai đã sử dụng các bộ chuyển mạch NVIDIA Spectrum-3 ở lớp truy cập với các hệ thống Spectrum-4 tạo thành các lớp tổng hợp và lõi. Thiết kế phân cấp này cung cấp quy mô cần thiết đồng thời duy trì giao tiếp độ trễ thấp cần thiết để đạt hiệu quả đào tạo phân tán.

Một trung tâm dữ liệu AI doanh nghiệp khác đã triển khai một mô hình phân đoạn nhiều tầng, tách biệt môi trường nghiên cứu, phát triển và sản xuất trong khi vẫn duy trì quyền truy cập được chia sẻ vào các tài nguyên lưu trữ và dữ liệu. Cách tiếp cận này cân bằng các yêu cầu bảo mật với hiệu quả hoạt động.

Quản lý hiệu quả các môi trường chuyển mạch NVIDIA được phân đoạn đòi hỏi khả năng hiển thị toàn diện trên tất cả các tầng mạng. Các giải pháp NetQ và Cumulus Linux của NVIDIA cung cấp các công cụ vận hành cần thiết để duy trì các kiến trúc phân đoạn phức tạp.

Các cân nhắc vận hành chính bao gồm:

• Quản lý thống nhất trên tất cả các phân đoạn chuyển mạch
• Thực thi chính sách nhất quán trong toàn bộ cấu trúc
• Xác thực cấu hình tự động
• Giám sát và cảnh báo toàn diện

Việc triển khai thành công các giải pháp chuyển mạch NVIDIA từ truy cập đến lõi đòi hỏi phải cân bằng các yêu cầu về hiệu suất với tính thực tế trong vận hành. Cách tiếp cận phân đoạn, kết hợp với các tính năng khả năng sẵn sàng cao mạnh mẽ, tạo ra một nền tảng hỗ trợ cả khối lượng công việc AI hiện tại và nhu cầu mở rộng trong tương lai.