Przełączniki NVIDIA: Wgląd techniczny w architekturę sztucznej inteligencji i sieci kampusowej

Ponieważ obciążenia sztucznej inteligencji nadal przekształcają nowoczesną infrastrukturę komputerową,NVIDIA opracowała zaawansowane rozwiązania przełączania, które odpowiadają na wyjątkowe wymagania centrów danych AI i środowisk sieciowych kampusuPrzełączniki te stanowią zasadniczą zmianę w projektowaniu i wdrażaniu sieci o wysokiej wydajności.

Architektura zaprojektowana dla obciążeń roboczych sztucznej inteligencji

Przełączniki NVIDIA są zaprojektowane specjalnie do obsługi masywnych, wszechstronnych wzorców komunikacji charakterystycznych dla rozproszonych sztucznych inteligencji.Architektura odpowiada na kilka kluczowych wymagań:

• Ultra niskie opóźnieniekonstrukcja tkaniny minimalizująca wąskie gardła komunikacyjne między klastrami GPU
• Nieblokowana szerokość pasma zapewniająca bezproblemowy przepływ danych do szkolenia dużych modeli
• Zaawansowane mechanizmy kontroli korków zapobiegające spowolnieniom spowodowanym przez sieć
• Możliwości rozszerzenia skali obsługujące tysiące połączonych ze sobą akceleratorów

Główne specyfikacje techniczne

Najnowsza generacja przełączników NVIDIA zapewnia bezprecedensowe wskaźniki wydajności niezbędne dla infrastruktury sztucznej inteligencji.o łącznej mocy przełączania przekraczającej 50 terabitów na sekundę w konfiguracjach pojedynczej podwozia.

Rozwiązania te odróżnia integracja specjalistycznego sprzętu do optymalizacji operacji zbiorowych.Przełączniki zawierają dedykowane elementy przetwarzania, które przyspieszają komunikację w prymitywach, takich jak All-Reduce, powszechnie stosowane w rozproszonym szkoleniu AI.

Integracja sieci kampusu

Oprócz centrum danych AI, technologia przełączania NVIDIA przynosi sieci o wysokiej wydajności do środowisk kampusu.

• Bezproblemowa integracja z istniejącą infrastrukturą kampusu
• Wsparcie dla instytucji badawczych i akademickich w ramach wieloosobowego wynajmu
• Energooszczędna eksploatacja zmniejszająca całkowite koszty posiadania
• Kompleksowe narzędzia zarządzania dla środowisk heterogenicznych

Optymalizacja wydajności i opóźnienia

Dążenie do niższego opóźnienia napędza wiele decyzji architektonicznych w portfelu przełączania NVIDIA.Przełączniki te osiągają wiodące w branży pomiary opóźnienia z portu na port., kluczowe zarówno dla obciążeń roboczych AI, jak i aplikacji w czasie rzeczywistym.

Zaawansowane funkcje, takie jak dostosowywalne trasy i przekazywanie w oparciu o obciążenie, zapewniają utrzymanie możliwości sieciowych o wysokiej wydajności w różnych modelach ruchu i scenariuszach zatłoczenia.

Rozważania dotyczące przydziału

Organizacje wdrażające przełączniki NVIDIA do aplikacji AI w centrach danych powinny wziąć pod uwagę kilka czynników:

• Optymalizacja projektowania topologii dla określonych wzorców komunikacji sztucznej inteligencji
• Integracja z istniejącymi ramami zarządzania i orkiestracji
• Wymagania dotyczące chłodzenia i zasilania w przypadku zastosowań o dużej gęstości
• Możliwości monitorowania i telemetrii w celu optymalizacji wydajności

Przyszła trasa rozwoju

NVIDIA kontynuuje innowacje w technologii przełączania, z elementami planu działania, w tym wyższe przełączniki radix, zwiększone możliwości obliczeniowe w sieci,i ściślejsza integracja z zasobami obliczeniowymi GPUW związku z powyższymi zmianami jeszcze bardziej zmniejszy się różnica między wydajnością obliczeniową a możliwościami sieci.

Ewolucja portfela switching NVIDIA pokazuje wyraźne zrozumienie, że przyszłe przełomy w dziedzinie sztucznej inteligencji będą zależeć tak samo od innowacji sieciowych, jak i od postępów obliczeniowych.Więcej informacjio tym, jak te technologie mogą zmienić infrastrukturę sztucznej inteligencji.