Công tắc NVIDIA: Thông tin chuyên sâu về kiến trúc vải mạng AI và Campus

NVIDIA Switches: Thông tin kỹ thuật cho AI và kiến trúc vải mạng khuôn viên

Trong thời đại máy tính tăng tốc,NVIDIA chuyển đổi đang xác định lại cơ sở hạ tầng mạng với kiến trúc được xây dựng đặc biệt để đáp ứng các yêu cầu đòi hỏi của khối lượng công việc AI hiện đại và môi trường trường họcCác công tắc này cung cấp hiệu suất chưa từng có cho mạng hiệu suất cao trong khi đạt được độ trễ thấp đáng chú ý là điều cần thiết cho đào tạo AI phân tán và các ứng dụng thời gian thực.

Cuộc cách mạng Trung tâm dữ liệu AI

Các kiến trúc mạng truyền thống thường phải vật lộn để theo kịp với dòng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi khối lượng công việc AI. NVIDIA giải quyết thách thức này thông qua các bộ chuyển đổi loạt Spectrum cung cấp:

• Tốc độ cổng 400Gbps với quy mô liền mạch để hỗ trợ các cụm AI đa nút
• Các cơ chế kiểm soát tắc nghẽn tiên tiến để ngăn chặn mất gói
• Chuyển tiếp độ trễ cực thấp cho các tính toán AI nhạy cảm về thời gian
• Tối ưu hóa RoCE (RDMA trên Converged Ethernet) cho giao tiếp trực tiếp với GPU

Những khả năng này làm cho các công tắc NVIDIA lý tưởng cho việc triển khai trung tâm dữ liệu AI, nơi hàng ngàn GPU cần giao tiếp đồng thời trong các chu kỳ đào tạo.

Hiện đại hóa mạng lưới khuôn viên trường

Ngoài các trung tâm dữ liệu, công nghệ chuyển đổi NVIDIA mang lại hiệu suất cấp doanh nghiệp cho môi trường trường học.

• Kết nối mật độ cao 10/25/100GbE cho các xương sống khuôn viên hiện đại
• Cung cấp không liên lạc và quản lý mạng tự động
• Các tính năng bảo mật nâng cao với khả năng phân khúc vi mô
• Cơ chế chất lượng dịch vụ (QoS) cho việc ưu tiên giọng nói, video và dữ liệu

Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng các mạng trường có thể hỗ trợ nhu cầu ngày càng tăng của việc học kỹ thuật số, tòa nhà thông minh và triển khai IoT.

Điểm nổi bật về kiến trúc kỹ thuật

Sản phẩm chuyển đổi của NVIDIA kết hợp một số công nghệ sáng tạo cho phép kết nối mạng hiệu suất cao vượt trội:

• Kiến trúc bộ nhớ chia sẻ với bộ đệm sâu để xử lý các vụ nổ giao thông
• Định tuyến thích nghi để lựa chọn đường dẫn tối ưu và phân phối tải
• Các tính năng đo từ xa và hiển thị cho giám sát mạng thời gian thực
• Tích hợp đám mây gốc với Kubernetes và các ứng dụng containerized

Sự kết hợp của các công nghệ này dẫn đến độ trễ thấp nhất quán ngay cả dưới tải trọng mạng lớn,làm cho các công tắc NVIDIA đặc biệt phù hợp với các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ trong cả môi trường AI và khuôn viên trường.

Các cân nhắc triển khai và thực hành tốt nhất

Việc triển khai thành công các giải pháp chuyển đổi NVIDIA đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận:

• Kích thước thích hợp của dung lượng liên kết lên dựa trên các mô hình khối lượng công việc AI dự kiến
• Tích hợp với cơ sở hạ tầng và hệ thống quản lý hiện có
• Cấu hình giám sát và cảnh báo cho các chỉ số hiệu suất
• Đào tạo nhân viên về giao diện và khả năng quản lý mới

Đối với các tổ chức xây dựng cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu AI mới hoặc hiện đại hóa mạng lưới trường,NVIDIA chuyển đổi cung cấp một nền tảng chắc chắn trong tương lai có thể mở rộng với các yêu cầu phát triển trong khi duy trì độ trễ thấp cần thiết cho các ứng dụng hiện đại.

Tính linh hoạt của kiến trúc hỗ trợ triển khai lai nơi khối lượng công việc AI và các ứng dụng doanh nghiệp truyền thống tồn tại trên cùng một cơ sở hạ tầng,cung cấp bảo vệ đầu tư và hiệu quả hoạt động.Tìm hiểu thêmvề cách giải pháp chuyển đổi NVIDIA có thể biến đổi cơ sở hạ tầng mạng của bạn.