Przełączniki NVIDIA: kluczowe względy zakupowe dla architektury centrów danych AI i sieci kampusowych

Wzrost liczby ładunków roboczych sztucznej inteligencji zasadniczo zmienia wymagania sieciowe centrów danych.Portfel przełączników NVIDIA rozwiązuje te wyzwania dzięki specjalistycznym rozwiązaniom zaprojektowanym dla środowisk sieciowych o wysokiej wydajności.

Tradycyjne sieci centrów danych zmagają się z zaspokojeniem wymagających wymagań nowoczesnych klastrów sztucznej inteligencji.

• Niezwykle niskie wymagania w zakresie opóźnienia w przypadku rozproszonych miejsc pracy w zakresie szkoleń
• Ogromne wymagania dotyczące przepustowości z wielowęzłowej komunikacji GPU
• Przeciążenie sieci, które może zatrzymać infrastrukturę sztucznej inteligencji wartą miliony dolarów
• Ograniczenia skalowalności dla rosnących wielkości modeli i konfiguracji klastrów

Przełączniki serii NVIDIA Spectrum stanowią podstawę nowoczesnej infrastruktury centrum danych AI.

• Gęstość portów wiodąca w branży z Ethernetem 400G i 800G
• Przesyłanie z ultrasłabą opóźnieniem dla szkoleń AI i obciążeń prac inferencyjnych
• Głęboka widoczność wydajności aplikacji i stanu sieci

Platforma Spectrum-4, jako pierwszy na świecie przełącznik Ethernet 400G na port, stanowi znaczący skok w zakresie możliwości sieci o wysokiej wydajności.2 terabity na sekundę łącznej pojemności przełączania, może obsłużyć najbardziej wymagające obciążenia AI przy jednoczesnym utrzymaniu stałej niskiej opóźnienia.

Poza ogromnymi centrami danych AI, technologia NVIDIA przynosi korzyści sieciom kampusowym i środowisku przedsiębiorstwa.lub wysokiej wydajności klastry obliczeniowe mogą wykorzystać tę samą technologię sieciową, która napędza największe na świecie infrastruktury AI.

Kluczowe zalety wdrażania kampusu obejmują:

• Infrastruktura odporna na przyszłość zdolna do obsługi nowych aplikacji sztucznej inteligencji
• Konsekwentne doświadczenie użytkownika dla zespołów badawczo-rozwojowych
• Uproszczona architektura sieci z mniejszą liczbą poziomów i lepszą wydajnością
• Zwiększone funkcje bezpieczeństwa dostosowane do wrażliwych danych badawczych

Adaptacyjna trasadynamicznie wybiera optymalne ścieżki przez sieć w celu uniknięcia zatłoczenia i utrzymania niskiego opóźnienia.Ta zdolność jest kluczowa dla szkoleń AI, gdzie synchronizowana komunikacja między tysiącami procesorów graficznych musi być zakończona w ograniczonym czasie..

RoCE (RDMA przez konwergencyjny Ethernet)Wdrożenie umożliwia bezpośredni dostęp do pamięci między serwerami, omijając przeciążenia procesora i znacznie zmniejszając opóźnienie.Ta technologia jest niezbędna do rozproszonego szkolenia sztucznej inteligencji, gdzie synchronizacja parametrów odbywa się nieprzerwanie podczas szkolenia modelu..

Zaawansowana telemetriazapewnia głęboki wgląd w zachowanie sieci, umożliwiając operatorom identyfikację i rozwiązywanie potencjalnych wąskich gardeł, zanim wpłyną one na czas zakończenia pracy AI.

Przy ocenie przełączników NVIDIA dla Twojego środowiska należy wziąć pod uwagę następujące kluczowe czynniki:

• Obecne i przyszłe wymagania dotyczące przepustowości oparte na złożoności modelu sztucznej inteligencji
• Wielkość klastra i prognozy wzrostu w ciągu najbliższych 3-5 lat
• Wymagania dotyczące integracji z istniejącymi systemami zarządzania siecią
• Wiedza specjalistyczna pracowników w zakresie zarządzania sieciami Ethernet o wysokiej wydajności
• Całkowite koszty własności, w tym koszty zasilania, chłodzenia i koszty operacyjne

Dla organizacji budujących lub rozszerzających infrastrukturę sztucznej inteligencji przełączniki NVIDIA oferują sprawdzone rozwiązanie do przezwyciężania wąskich gardła sieciowych.Technologia została zweryfikowana w największych na świecie wdrażaniach sztucznej inteligencji., wykazujące niezawodną wydajność w skali.

W miarę jak modele sztucznej inteligencji rosną w rozmiarze i złożoności, sieć staje się coraz bardziej kluczowa dla ogólnej wydajności systemu.Inwestowanie w odpowiednią infrastrukturę przełączania od samego początku może zapobiec kosztownym przeprojektowaniom i zapewnić, że inicjatywy AI mają podstawy niezbędne do sukcesu.Więcej informacjiszczegółowych specyfikacji produktu i wytycznych dotyczących wdrożenia.