Implementacja rozwiązań przełączających NVIDIA: Segmentacja i wysoka dostępność od dostępu do rdzenia

Wdrażanie rozwiązań przełączających NVIDIA w nowoczesnych centrach danych AI wymaga starannego planowania architektonicznego we wszystkich segmentach sieci. Od łączności warstwy dostępowej do dystrybucji rdzeniowej, każdy segment stwarza unikalne wyzwania dla utrzymania wysokiej dostępności i optymalnej wydajności w wymagających obciążeniach AI.

Warstwa dostępowa służy jako krytyczny punkt wejścia dla serwerów i systemów pamięci masowej do struktury centrum danych AI. Przełączniki Ethernet Spectrum firmy NVIDIA stanowią podstawę łączności serwerów, zapewniając istotne charakterystyki niskiego opóźnienia, których wymagają klastry AI.

Kluczowe kwestie dotyczące warstwy dostępowej obejmują:

• Wymagania dotyczące gęstości portów dla szaf serwerów GPU
• Współczynniki nadsubskrypcji odpowiednie dla wzorców ruchu AI
• Modele wdrażania w skali szafy dla modułowego wzrostu
• Zautomatyzowane udostępnianie dla szybkiej skalowalności

Właściwe zaprojektowanie warstwy dostępowej zapewnia, że poszczególne połączenia serwerów nie staną się wąskimi gardłami w rozproszonych operacjach szkoleniowych, utrzymując spójną wysoką wydajność sieci w całym klastrze AI.

Gdy ruch przemieszcza się z warstwy dostępowej w kierunku rdzenia, przełączniki agregacyjne muszą obsługiwać ogromne wzorce ruchu wschód-zachód charakterystyczne dla obciążeń AI. Przełączniki o wysokim stopniu radix firmy NVIDIA wyróżniają się w tej roli, minimalizując liczbę przeskoków i utrzymując niskie opóźnienia w całej strukturze.

Strategie segmentacji dla centrów danych AI różnią się znacznie od tradycyjnych sieci korporacyjnych. Zamiast segmentacji według działu lub aplikacji, klastry AI często segmentują według:

• Domen zadań szkoleniowych
• Izolacja dzierżawców w środowiskach wielodzierżawczych
• Środowiska rozwoju vs. produkcji
• Klasyfikacje wrażliwości danych

Wysoka dostępność w środowiskach przełączających NVIDIA wykracza poza prostą redundancję sprzętową. Architektura obejmuje wiele warstw odporności na błędy, aby zapewnić ciągłe działanie krytycznych zadań szkoleniowych AI, które mogą trwać przez dni lub tygodnie.

Kluczowe funkcje wysokiej dostępności obejmują:

• Grupy agregacji łączy wielo-podwoziowych (MLAG) dla łączy typu active-active
• Bezproblemowe przełączanie awaryjne podczas aktualizacji systemu
• Płynne radzenie sobie z awariami komponentów bez wpływu na przepływ ruchu
• Zautomatyzowane usuwanie typowych scenariuszy awarii

Duże obiekty szkoleniowe AI zademonstrowały skuteczność segmentowego podejścia NVIDIA. Jedna implementacja łącząca ponad 10 000 GPU osiągnęła 95% wykorzystania w całym klastrze dzięki starannej segmentacji i projektowi wysokiej dostępności.

Wdrożenie wykorzystywało przełączniki NVIDIA Spectrum-3 w warstwie dostępowej z systemami Spectrum-4 tworzącymi warstwy agregacji i rdzenia. Ta hierarchiczna konstrukcja zapewniała niezbędną skalę, jednocześnie utrzymując komunikację o niskim opóźnieniu, niezbędną dla wydajności szkolenia rozproszonego.

Inne korporacyjne centrum danych AI wdrożyło model segmentacji wielowarstwowej, który oddzielał środowiska badawcze, rozwojowe i produkcyjne, jednocześnie utrzymując wspólny dostęp do zasobów pamięci masowej i danych. Takie podejście zrównoważyło wymagania bezpieczeństwa z wydajnością operacyjną.

Skuteczne zarządzanie segmentowanymi środowiskami przełączającymi NVIDIA wymaga kompleksowej widoczności we wszystkich warstwach sieci. Rozwiązania NetQ i Cumulus Linux firmy NVIDIA zapewniają narzędzia operacyjne potrzebne do utrzymania złożonych architektur segmentowanych.

Kluczowe kwestie operacyjne obejmują:

• Ujednolicone zarządzanie we wszystkich segmentach przełączania
• Spójne egzekwowanie zasad w całej strukturze
• Zautomatyzowana walidacja konfiguracji
• Kompleksowe monitorowanie i powiadamianie

Pomyślne wdrożenie rozwiązań przełączających NVIDIA od warstwy dostępowej do rdzenia wymaga zrównoważenia wymagań wydajnościowych z praktycznością operacyjną. Segmentowe podejście, w połączeniu z solidnymi funkcjami wysokiej dostępności, tworzy fundament, który wspiera zarówno obecne obciążenia AI, jak i przyszłe potrzeby w zakresie skalowalności.