So sánh Mạng HPC: InfiniBand và Ethernet

[THÀNH PHỐ, NGÀY THÁNG] — Nhu cầu không ngừng về xử lý nhanh hơn và bộ dữ liệu lớn hơn trong nghiên cứu khoa học, đào tạo AI và mô phỏng phức tạp đã đẩy mạng HPC vào trung tâm chú ý. Việc lựa chọn công nghệ liên kết không còn là một chi tiết phụ trợ mà là yếu tố quyết định chính đến hiệu suất và hiệu quả tổng thể của hệ thống. Cuộc tranh luận lâu năm về InfiniBand so với Ethernet tiếp tục phát triển, với Mellanox của NVIDIA (hiện là một phần của NVIDIA Networking) dẫn đầu sự đổi mới trên cả hai mặt. Phân tích này phân tích các yếu tố khác biệt chính định hình tương lai của cơ sở hạ tầng siêu máy tính.

Trọng tâm của cuộc tranh luận về mạng HPC là hiệu suất thô. InfiniBand luôn dẫn đầu về hiệu suất ứng dụng, kết quả của triết lý thiết kế ưu tiên độ trễ thấp và thông lượng cao cho các phép tính song song được liên kết chặt chẽ.

• Độ trễ: Kiến trúc chuyển mạch cắt xuyên của InfiniBand mang lại độ trễ đầu cuối thường dưới 1 micro giây, rất quan trọng đối với lưu lượng MPI trong điện toán khoa học. Ethernet, mặc dù được cải thiện với RDMA (RoCEv2), thường thể hiện độ trễ cao hơn một chút do chuyển mạch lưu trữ và chuyển tiếp và chi phí TCP/IP.
• Thông lượng: Cả hai công nghệ đều cung cấp các giải pháp 400Gb/s ngày nay, với 800Gb/s trở lên trên lộ trình. Tuy nhiên, các cơ chế kiểm soát tắc nghẽn và RDMA gốc của InfiniBand thường cung cấp băng thông nhất quán và có thể dự đoán hơn cho các khối lượng công việc HPC đòi hỏi khắt khe.

Sự khác biệt cơ bản nằm ở kiến trúc của chúng. InfiniBand là một ngăn xếp tích hợp, trong đó NIC, bộ chuyển mạch và phần mềm được thiết kế và tối ưu hóa cùng nhau. Ngược lại, Ethernet là một tiêu chuẩn mở với khả năng tương tác đa nhà cung cấp, cung cấp nhiều lựa chọn hơn nhưng có khả năng ít tối ưu hóa hơn.

Sự bùng nổ của AI đã trở thành một chiến trường quan trọng. Các giải pháp InfiniBand Mellanox đầu cuối của NVIDIA, được kết hợp chặt chẽ với các nền tảng điện toán GPU của họ, là tiêu chuẩn thực tế trong các cụm nghiên cứu AI hàng đầu. Các tính năng như NVIDIA SHARP™ (điện toán trong mạng) tăng tốc đáng kể các hoạt động tập thể bằng cách giảm tải các hoạt động giảm xuống bộ chuyển mạch, giảm thời gian đào tạo cho các mô hình lớn. Mặc dù Ethernet đang tạo ra những bước tiến mạnh mẽ với RoCE, nhưng khoảng không hiệu suất của InfiniBand và ngăn xếp được tối ưu hóa cho giao tiếp trực tiếp với GPU thường khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên cho các khối lượng công việc AI đòi hỏi khắt khe nhất.

Việc lựa chọn giữa InfiniBand và Ethernet không phải là tuyên bố một cái tốt hơn một cách phổ quát, mà là điều chỉnh công nghệ với các yêu cầu khối lượng công việc cụ thể và các tùy chọn hoạt động.

• Chọn InfiniBand cho: Hiệu suất ứng dụng tối đa, độ trễ thấp nhất, các công việc đào tạo AI lớn nhất và các môi trường tìm kiếm một giải pháp fabric hoàn toàn được tối ưu hóa, sẵn sàng sử dụng.
• Chọn Ethernet cho: Môi trường siêu hội tụ, HPC gốc đám mây, các cụm yêu cầu tích hợp sâu với các mạng doanh nghiệp hiện có và ngân sách nhạy cảm với chi phí tiềm năng của công nghệ chuyên biệt.

Tương lai của mạng HPC không phải là một kịch bản người chiến thắng nhận tất cả. Thay vào đó, chúng ta thấy một bối cảnh cùng tồn tại. InfiniBand có khả năng sẽ tiếp tục thống trị đỉnh cao của siêu máy tính và nghiên cứu AI quan trọng về hiệu suất. Ethernet, được thúc đẩy bởi bản chất phổ biến và việc áp dụng công nghệ nhanh chóng (như các nỗ lực của Liên minh Ultra Ethernet), sẽ tiếp tục chiếm một phần đáng kể của thị trường, đặc biệt là trong các triển khai HPC mở rộng quy mô và thương mại. Sự đổi mới từ NVIDIA Mellanox trong cả hai phe đảm bảo rằng người dùng có các tùy chọn mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu cho quyết định InfiniBand so với Ethernet cụ thể của họ.

Hành động: Sẵn sàng kiến trúc cụm hiệu năng cao của bạn? Hãy liên hệ với các chuyên gia của chúng tôi ngay hôm nay để thảo luận về các yêu cầu khối lượng công việc của bạn và nhận được phân tích phù hợp về việc InfiniBand hay Ethernet là nền tảng phù hợp cho tham vọng tính toán của bạn.