NVIDIA Switches: Các cân nhắc mua hàng chính cho Trung tâm dữ liệu AI và kiến trúc mạng khuôn viên

Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo đang định hình lại các yêu cầu mạng trung tâm dữ liệu.Bộ sưu tập chuyển đổi của NVIDIA giải quyết những thách thức này với các giải pháp chuyên dụng được thiết kế cho môi trường mạng hiệu suất cao.

Các mạng trung tâm dữ liệu truyền thống phải vật lộn để đáp ứng các yêu cầu đòi hỏi của các cụm AI hiện đại.

• Yêu cầu thời gian trễ cực thấp cho các công việc đào tạo phân tán
• Nhu cầu băng thông lớn từ giao tiếp GPU đa nút
• Sự tắc nghẽn mạng có thể ngăn chặn cơ sở hạ tầng AI trị giá hàng triệu đô la
• Các hạn chế khả năng mở rộng cho kích thước mô hình và cấu hình cụm ngày càng tăng

NVIDIA Spectrum series switch cung cấp nền tảng cho cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu AI hiện đại.

• mật độ cổng hàng đầu trong ngành với 400G và 800G Ethernet
• Chuyển tiếp độ trễ cực thấp cho các khối lượng công việc đào tạo và suy luận AI
• Nhìn sâu vào hiệu suất ứng dụng và sức khỏe mạng

Nền tảng Spectrum-4, là công nghệ chuyển mạch Ethernet 400G đầu tiên trên thế giới, đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng mạng hiệu suất cao.2 terabit mỗi giây tổng công suất chuyển đổi, nó có thể xử lý khối lượng công việc AI đòi hỏi nhất trong khi duy trì độ trễ thấp nhất.

Ngoài các trung tâm dữ liệu AI khổng lồ, công nghệ chuyển đổi NVIDIA mang lại lợi ích cho các mạng lưới trường và môi trường doanh nghiệp.hoặc các cụm tính toán hiệu suất cao có thể tận dụng công nghệ mạng tương tự như các cơ sở hạ tầng AI lớn nhất thế giới.

Những lợi thế chính cho việc triển khai khuôn viên bao gồm:

• Cơ sở hạ tầng chống lại tương lai có khả năng xử lý các ứng dụng AI mới nổi
• Trải nghiệm người dùng nhất quán cho các nhóm nghiên cứu và phát triển
• Kiến trúc mạng đơn giản hơn với ít cấp và hiệu suất tốt hơn
• Các tính năng bảo mật nâng cao phù hợp với dữ liệu nghiên cứu nhạy cảm

Đường dẫn thích nghichọn động các đường dẫn tối ưu thông qua mạng để tránh tắc nghẽn và duy trì độ trễ thấp.Khả năng này rất quan trọng đối với các công việc đào tạo AI nơi giao tiếp đồng bộ giữa hàng ngàn GPU phải hoàn thành trong thời gian hạn chế.

RoCE (RDMA qua Ethernet hội tụ)thực hiện cho phép truy cập bộ nhớ trực tiếp giữa các máy chủ, bỏ qua CPU overhead và giảm đáng kể độ trễ.Công nghệ này rất cần thiết cho đào tạo AI phân tán nơi đồng bộ hóa tham số xảy ra liên tục trong quá trình đào tạo mô hình.

Điện đo tiên tiếncung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi mạng, cho phép các nhà khai thác xác định và giải quyết các nút thắt tiềm năng trước khi chúng ảnh hưởng đến thời gian hoàn thành công việc AI.

Khi đánh giá các công tắc NVIDIA cho môi trường của bạn, hãy xem xét các yếu tố chính sau:

• Yêu cầu băng thông hiện tại và tương lai dựa trên sự phức tạp của mô hình AI
• Kích thước cụm và dự báo tăng trưởng trong 3-5 năm tới
• Yêu cầu tích hợp với các hệ thống quản lý mạng hiện có
• Chuyên môn của nhân viên trong quản lý mạng Ethernet hiệu suất cao
• Tổng chi phí sở hữu bao gồm điện, làm mát và chi phí chung hoạt động

Đối với các tổ chức xây dựng hoặc mở rộng cơ sở hạ tầng AI, chuyển đổi NVIDIA cung cấp một giải pháp đã được chứng minh để vượt qua các nút chai mạng.Công nghệ đã được xác nhận trong một số triển khai AI lớn nhất thế giới, chứng minh hiệu suất đáng tin cậy trên quy mô.

Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển về kích thước và độ phức tạp, mạng trở nên ngày càng quan trọng đối với hiệu suất hệ thống tổng thể.Đầu tư vào cơ sở hạ tầng chuyển đổi phù hợp ngay từ đầu có thể ngăn chặn các thiết kế lại tốn kém và đảm bảo rằng các sáng kiến AI của bạn có nền tảng cần thiết để thành công.Tìm hiểu thêmvề các thông số kỹ thuật sản phẩm cụ thể và hướng dẫn triển khai.