Rozwiązania sieciowe o wysokiej wydajności dla instytucji badawczych: Scenariusze zastosowań ConnectX-7
September 22, 2025
Sieci o wysokiej wydajności dla badań akademickich: Scenariusze zastosowań dla ConnectX-7
Temat: Nowa era badań naukowych wykorzystujących wiele danych
Krajobrazbadania akademickieDziałania z zakresu genomii i fizyki cząstek do nauki o klimacie i sztucznej inteligencji są obecnie zasadniczo oparte na danych.HPC(High-Performance Computing) klastry, które tworzą podstawę tego badania, nie są już tylko surowymi porażkami obliczeniowymi;Chodzi o przenoszenie i przetwarzanie ogromnych zbiorów danych z bezprecedensową prędkością.Sieć stała się kluczowym centralnym układem nerwowym, a jej wydajność bezpośrednio decyduje o czasie do odkrycia i skuteczności badań.
Wyzwanie: wąskie gardła w sieci, które tłumią innowacje
Instytucje badawcze borykają się z znaczącymi wąskimi gardłami technicznymi, które mogą opóźniać projekty kluczowe i zwiększać koszty:
- Utrudnienia I/O w szkoleniu w zakresie sztucznej inteligencji:Rozproszone szkolenie na setkach procesorów graficznych jest utrudnione przez powolną synchronizację ciężaru, pozostawiając drogie akceleratory bezczynne i marnując cykle obliczeniowe.
- Symulacje czułe na opóźnienie:Duże symulacje numeryczne w dziedzinie dynamiki płynów lub modelowania molekularnego wymagają milionów wiadomości przekazywanych między węzłami.
- Zbieranie danych i przepustowość:Instrumenty takie jak kryo-mikroskopy elektroniczne i satelity generują terabajty danych na godzinę.powodujące potencjalną utratę danych lub wąskie gardła w przechowywaniu.
- Wielokrotne dzierżawy i bezpieczeństwo:Wspólne klastry badawcze wymagają bezpiecznych, odizolowanych środowisk dla różnych grup badawczych, bez zaniżania wydajności sieci.
Wyzwania te wymagają rozwiązania sieciowego, które jest nie tylko szybsze, ale i inteligentniejsze.
Rozwiązanie: Mellanox ConnectX-7 SmartNIC Technology
NVIDIAMellanox ConnectX-7400Gb/s Ethernet i NDR InfiniBand adaptery są specjalnie zaprojektowane, aby pokonać te przeszkody badawcze.inteligentna platforma obliczeniowa.
Kluczowe korzyści technologiczne dla HPC i badań:
- Ultrawielka przepustowość:400 Gb/s przepustowości na port zapewnia, że dane z najbardziej wymagających instrumentów i systemów pamięci masowej przepływają bez przeszkód.
- Wyładowanie oparte na sprzęcie:W sprawieMellanox ConnectX-7Odładowuje krytyczne funkcje, takie jak kolektywy MPI (Message Passing Interface), NVMe over Fabrics (NVMe-oF) i szyfrowanie (IPsec / TLS) z hosta CPU.Uwolni to cenne rdzenie serwera, aby skupić się w 100% na samej aplikacji badawczej..
- Skalowalne połączenia:Bezproblemowe wsparcie zarówno płynów Ethernet o wysokiej wydajności, jak i płynów InfiniBand o bardzo niskim opóźnieniu umożliwia instytucjom wybór optymalnego płynu dla ich konkretnych potrzeb.HPCi obciążenia AI.
- Zaawansowana programowalność:Wbudowane rdzenie ARM zapewniają elastyczność w dostosowywaniu rurociągów przetwarzania danych i wdrażaniu nowych protokołów bezpośrednio na NIC, zabezpieczając infrastrukturę na przyszłość.
Wyniki ilościowe: Zwiększenie wydajności, opóźnienia i wydajności
WdrażanieMellanox ConnectX-7w środowisku obliczeniowym badawczym przynosi natychmiastowe i mierzalne korzyści, bezpośrednio wpływając na wyniki badań i koszty operacyjne.
| Metryczny | Przed ConnectX-7 | Po wdrożeniu ConnectX-7 | Poprawa |
|---|---|---|---|
| Czas uruchomienia wzorca aplikacji | 4 godziny | 20,5 godziny | 370,5% szybciej. |
| Wykorzystanie klastra GPU | ~65% | >90% | ~25% wzrost |
| MPI Poziom opóźnienia punkt-punkt | 600 nanosekund | Pod 500 nanosekund | >20% redukcja |
| Wskaźnik wchłaniania danych | 100 Gb/s | 400 Gb/s | 4x (wzrost o 300%) |
Tabela: Przykładowe wskaźniki wydajności obserwowane w środowisku klastra badawczego po uaktualnieniu do adapterów ConnectX-7.
Wniosek: przyspieszenie tempa odkryć
Inwestowanie w najnowocześniejszą infrastrukturę sieciową nie jest już dla instytucji badawczych opcją, lecz strategicznym imperatywem, aby pozostać konkurencyjnymi.Mellanox ConnectX-7Zapewnia podstawowe podstawy dla następnej dekady odkryć naukowych, umożliwiając badaczom rozwiązywanie problemów, które wcześniej uważano za nierozwiązywalne.maksymalnie zwiększa zwrot z inwestycji na drogie zasoby obliczeniowe i pamięci masowej, przyspiesza czas do odkrycia i wspiera środowisko współpracy, bogate w dane dlabadania akademickie.

