Mellanox (NVIDIA) 920-9B110-00FH-0D0 Praktyka aplikacji InfiniBand Switch

Tło i wyzwanie: Wąskie gardło sieci w wielomodalnym centrum badawczym AI

Wiodące wielomodalne centrum badawcze AI, którego praca obejmuje szkolenie dużych modeli językowych, symulacje obliczeniowe naukowe i rozwój systemów autonomicznych, stanęło w obliczu krytycznej bariery skalowalności. Ich istniejąca sieć Ethernet 100 Gb/s zmagała się z intensywnymi, wszystkimi do wszystkich wzorcami komunikacji rozproszonych zadań szkoleniowych. Główne wyzwania były trojakie: nieprzewidywalne czasy ukończenia zadań z powodu przeciążenia sieci, nieefektywne wykorzystanie GPU często poniżej 60% oraz niemożność skalowania powyżej 256 węzłów bez poważnej degradacji wydajności. Potrzeba deterministycznej, ultra-niskiej latencji sieci była nadrzędna.

Rozwiązanie i wdrożenie: Architektura z przełącznikiem InfiniBand 920-9B110-00FH-0D0 OPN

Inżynierowie centrum zaprojektowali nową szkieletową strukturę klastra opartą na **NVIDIA Mellanox 920-9B110-00FH-0D0**. Sercem ich rozwiązania była dwuwarstwowa, nieblokująca topologia fat-tree, wykorzystująca te przełączniki jako węzły liści i kręgosłupa. Rdzeń **920-9B110-00FH-0D0 MQM8790-HS2F 200Gb/s HDR** zapewniał niezbędną dwukierunkową przepustowość i gęstość portów, aby bezproblemowo połączyć ponad 1000 procesorów graficznych NVIDIA A100 i H100.

Kluczowe decyzje dotyczące wdrożenia obejmowały:

• Fundament sieci: Standaryzacja na **920-9B110-00FH-0D0** zapewniła jednorodną, ​​wysokowydajną sieć, upraszczając zarządzanie i rozwiązywanie problemów.
• Włączenie obliczeń w sieci: Protokół NVIDIA Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP)™ został aktywowany w całej sieci, odciążając operacje zbiorcze (takie jak All-Reduce) z procesora na sieć przełączników.
• End-to-End RDMA: Ekosystem **920-9B110-00FH-0D0 compatible**, w tym adaptery ConnectX-7, umożliwił prawdziwą ścieżkę RDMA (Remote Direct Memory Access) end-to-end, omijając system operacyjny i procesory w celu przesyłania danych.
• Inteligentne zarządzanie: Sieć była zarządzana przez NVIDIA UFM®, zapewniając głęboką telemetrię i wgląd oparty na sztucznej inteligencji w celu proaktywnego monitorowania stanu i optymalizacji wydajności.

Wyniki i korzyści: Wymierne zyski w wydajności i efektywności

Wdrożenie **rozwiązania przełącznika InfiniBand 920-9B110-00FH-0D0 OPN** przyniosło transformacyjne wyniki, bezpośrednio odpowiadając na początkowe wyzwania. Metryki wydajności zostały zarejestrowane przed i po migracji.

Korzyści wykraczały poza surową prędkość. Efektywność operacyjna poprawiła się dzięki przewidywalnym czasom ukończenia zadań. Naukowcy mogli teraz uruchamiać większe, bardziej złożone eksperymenty z pewnością, przyspieszając tempo innowacji. Solidne **specyfikacje 920-9B110-00FH-0D0**, szczegółowo opisane w oficjalnej karcie katalogowej, zapewniły pewność inżynieryjną potrzebną do tego krytycznego wdrożenia.

Podsumowanie i perspektywy na przyszłość

Ten przypadek użycia wyraźnie pokazuje, że **Mellanox (NVIDIA) 920-9B110-00FH-0D0** to znacznie więcej niż tylko komponent przełączający; jest to narzędzie obliczeniowe dla nowoczesnej infrastruktury AI i HPC. Zapewniając deterministyczne niskie opóźnienia, wykorzystując obliczenia w sieci i umożliwiając bezproblemowe RDMA, przekształca wydajność klastra z wąskiego gardła w przewagę konkurencyjną.

Sukces tego wdrożenia podkreśla wartość zintegrowanego **rozwiązania przełącznika InfiniBand 920-9B110-00FH-0D0 OPN**. W miarę jak modele AI i naukowe zbiory danych nadal rosną wykładniczo, zasady architektoniczne umożliwione przez ten przełącznik staną się de facto standardem. Dla organizacji oceniających **920-9B110-00FH-0D0 na sprzedaż** i jego **cenę 920-9B110-00FH-0D0** w porównaniu z całkowitym kosztem posiadania, ten przypadek stanowi przekonujący argument za inwestycją w sieć, która uwalnia pełny potencjał każdego wydanego dolara na obliczenia.