Współpraca Mellanox i NVIDIA: przyspieszanie centrów danych AI
September 17, 2025
Santa Clara, Kalifornia – [Data] –Pełna integracja technologii Mellanox w portfolio NVIDIA zapoczątkowała nową erę dla sztucznej inteligencji i wysokowydajnych obliczeń (HPC). Poprzez połączenie wiodącej w branży mocy obliczeniowej GPU NVIDIA z zaawansowanymi rozwiązaniami sieciowymi Mellanox, partnerstwo zapewnia bezprecedensową wydajność i skalowalność dla nowoczesnych centrum danych AI infrastruktur. Ta synergia eliminuje krytyczne wąskie gardła, umożliwiając naukowcom i przedsiębiorstwom szybsze rozwiązywanie złożonych problemów niż kiedykolwiek wcześniej.
Tradycyjnie centra danych były budowane z naciskiem na surową moc obliczeniową, często traktując sieci jako oddzielną, drugorzędną kwestię. Rozwój AI, uczenia maszynowego i analizy danych na ogromną skalę ujawnił wadę tego podejścia. Nowoczesne modele AI, trenowane w klastrach składających się z tysięcy GPU, wymagają stałego i ogromnego przepływu danych. Spowolnienie ruchu danych między serwerami może spowodować bezczynność kosztownych zasobów obliczeniowych, radykalnie zmniejszając ogólną wydajność i wydłużając czas rozwiązania.
Wizja NVIDIA Mellanox bezpośrednio odpowiada na to fundamentalne wyzwanie. Strategia traktuje centrum danych jako jeden, ogromny podmiot obliczeniowy, w którym sieć jest systemem nerwowym, który łączy wszystkie mózgi obliczeniowe (GPU). To holistyczne podejście zapewnia, że dane przepływają tak wydajnie, jak to tylko możliwe, maksymalizując wykorzystanie każdego komponentu w systemie.
Wartość integracji NVIDIA Mellanox jest realizowana poprzez potężne połączenie innowacji sprzętowych i programowych zaprojektowanych specjalnie dla środowisk o wysokiej przepustowości i niskich opóźnieniach.
- Przełączniki InfiniBand i Spectrum Ethernet: Kompleksowe rozwiązania interkonektowe Mellanox zapewniają wysokoprzepustową strukturę niezbędną dla sieci GPU. Na przykład przełączniki NVIDIA Quantum InfiniBand oferują przepustowość do 400 Gb/s na port, zapewniając, że dane nadążają za wymaganiami przetwarzania GPU.
- Jednostki przetwarzania danych (DPU): Mellanox BlueField DPU odciąża krytyczne zadania związane z siecią, bezpieczeństwem i przechowywaniem z centralnego procesora. Uwalnia to cenne zasoby hosta, aby skupić się na zadaniach aplikacji i obliczeń, dodatkowo przyspieszając wydajność.
- NVIDIA NVLink i NVSwitch: Technologie te zapewniają ultraszybką łączność między GPU w obrębie jednego serwera, podczas gdy technologia Mellanox płynnie rozszerza tę wydajność między serwerami w całym centrum danych.
Zyski wydajnościowe to nie tylko teoria. Wcześni użytkownicy i testy porównawcze wykazują znaczne ulepszenia w wydajności aplikacji i efektywności centrum danych.
| Typ obciążenia | Używana technologia | Wzrost wydajności |
|---|---|---|
| Szkolenie AI na dużą skalę (NLP) | DGX A100 z Mellanox InfiniBand | Do 20x szybsza przepustowość danych w porównaniu z poprzednimi generacjami |
| Sekwencjonowanie genomu | Klastry GPU z Spectrum Ethernet | ~40% redukcja czasu uzyskiwania wyników |
| Modelowanie finansowe | Sieć przyspieszona przez BlueField DPU | ~30% niższe obciążenie procesora dla zadań związanych z bezpieczeństwem i siecią |
Połączenie NVIDIA Mellanox to coś więcej niż integracja produktu; to fundamentalna rearchitektura nowoczesnego centrum danych AI. Dla CTO, architektów centrów danych i naukowców to partnerstwo zapewnia wymierną wartość: szybsze wglądy z modeli AI, wyższy zwrot z inwestycji (ROI) z infrastruktury obliczeniowej i skalowalną drogę naprzód dla aplikacji nowej generacji. Optymalizując każdy etap potoku danych — od pamięci masowej po sieć i GPU — NVIDIA zapewnia kompleksowe rozwiązanie, które jest większe niż suma jego części.
Czy infrastruktura Twojego centrum danych jest gotowa na wymagania nowoczesnej AI? Dowiedz się, jak kompleksowe rozwiązania NVIDIA Mellanox mogą przekształcić Twoje operacje. Skontaktuj się z naszymi ekspertami już dziś aby uzyskać spersonalizowaną konsultację lub pobierz nasz whitepaper na temat optymalizacji obciążeń AI za pomocą zaawansowanych sieci GPU.

