راه حل های آداپتور شبکه NVIDIA: ضروریات پیاده سازی برای بهینه سازی انتقال کم تاخیر RDMA / RoCE

در محیط‌های محاسباتی متراکم داده امروزی، عملکرد شبکه به عنوان گلوگاه حیاتی برای بارهای کاری هوش مصنوعی و برنامه‌های با کارایی بالا ظاهر شده است. راه‌حل‌های آداپتور شبکه NVIDIA، با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته RDMA و RoCE، استانداردهای انتقال داده با تاخیر کم را در زیرساخت‌های سازمانی مدرن دوباره تعریف می‌کنند.

فناوری دسترسی مستقیم به حافظه از راه دور (RDMA) نشان دهنده یک تغییر پارادایم در شبکه‌های مرکز داده است. با فعال کردن انتقال مستقیم داده از حافظه به حافظه بین سرورها بدون دخالت CPU، آداپتورهای شبکه NVIDIA به سطوح بی‌سابقه‌ای از کارایی دست می‌یابند. این رویکرد مزایای قابل توجهی را برای محیط‌های شبکه‌سازی با کارایی بالا ارائه می‌دهد:

• کاهش استفاده از CPU تا 50٪، آزاد کردن پردازنده‌ها برای وظایف محاسباتی
• کاهش تاخیر به سطوح زیر 5 میکروثانیه برای ارتباطات درون رک
• افزایش عملکرد برنامه از طریق مکانیسم‌های انتقال داده بدون کپی
• مقیاس‌پذیری بهبود یافته برای آموزش هوش مصنوعی توزیع‌شده و بارهای کاری یادگیری ماشینی

RDMA over Converged Ethernet (RoCE) مزایای RDMA را به شبکه‌های اترنت استاندارد گسترش می‌دهد و قابلیت‌های شبکه‌سازی پیشرفته را برای مراکز داده اصلی در دسترس قرار می‌دهد. پیاده‌سازی فناوری RoCE توسط NVIDIA دو گزینه استقرار متمایز را ارائه می‌دهد:

پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز آداپتورهای شبکه NVIDIA نیازمند برنامه‌ریزی دقیق در لایه‌های زیرساخت متعدد است. سازمان‌ها باید چندین عامل حیاتی را برای به حداکثر رساندن مزایای عملکرد در نظر بگیرند.

پیکربندی صحیح سوئیچ، پایه و اساس عملکرد بهینه RoCE را تشکیل می‌دهد. الزامات ضروری عبارتند از:

• قابلیت‌های Data Center Bridging (DCB) در تمام دستگاه‌های شبکه فعال شده است
• Priority Flow Control (PFC) برای جلوگیری از از دست رفتن بسته در سناریوهای شلوغ پیکربندی شده است
• Enhanced Transmission Selection (ETS) برای تخصیص پهنای باند تضمین شده
• پشتیبانی از فریم‌های جامبو با اندازه‌های MTU معمولاً روی 9000 بایت تنظیم شده است

به حداکثر رساندن پتانسیل آداپتورهای شبکه NVIDIA شامل تنظیمات پیچیده در چندین پارامتر است:

• بهینه‌سازی اندازه بافر بر اساس الگوهای بار کاری خاص و پروفایل‌های ترافیک
• تعادل تعدیل وقفه برای تاخیر بهینه و استفاده از CPU
• پیکربندی جفت صف همسو با الگوهای ارتباطی برنامه
• استراتژی‌های مکان آگاه از NUMA برای معماری‌های سرور چند سوکتی

آداپتورهای شبکه NVIDIA با قابلیت‌های RDMA نتایج متحول‌کننده‌ای را در صنایع و موارد استفاده متعدد ارائه می‌دهند.

در سناریوهای آموزش هوش مصنوعی توزیع‌شده، فناوری RDMA زمان همگام‌سازی گرادیان را تا 40٪ کاهش می‌دهد و امکان همگرایی سریع‌تر مدل و نرخ استفاده از GPU را به میزان قابل توجهی بهبود می‌بخشد. به طور خاص، آموزش مدل زبان بزرگ از سربار ارتباطی کاهش یافته بهره‌مند می‌شود.

مؤسسات مالی از تاخیر فوق‌العاده کم آداپتورهای NVIDIA برای دستیابی به زمان تراکنش زیر میکروثانیه استفاده می‌کنند و مزایای رقابتی حیاتی را در پردازش داده‌های بازار و سیستم‌های معاملاتی خودکار به دست می‌آورند.

مؤسسات تحقیقاتی 30 تا 50 درصد بهبود در کارایی انتقال داده بین گره‌های محاسباتی گزارش می‌دهند و زمان حل را برای شبیه‌سازی‌های پیچیده و محاسبات علمی به طور چشمگیری کاهش می‌دهند.

سازمان‌هایی که آداپتورهای شبکه NVIDIA را مستقر می‌کنند باید از این استراتژی‌های پیاده‌سازی اثبات شده پیروی کنند:

• ارزیابی جامع شبکه و اندازه‌گیری عملکرد پایه
• پیاده‌سازی رویکرد استقرار فازبندی شده با آزمایش دقیق در هر مرحله
• ایجاد نظارت مستمر برای معیارهای عملکرد خاص RDMA
• ایجاد رویه‌های عملیاتی برای عیب‌یابی و نگهداری آگاه از RDMA
• حفظ به‌روزرسانی‌های منظم سیستم‌افزار و درایور برای عملکرد و امنیت بهینه

ادغام آداپتورهای شبکه NVIDIA با فناوری‌های RDMA و RoCE نشان‌دهنده پیشرفت اساسی در معماری شبکه‌سازی با کارایی بالا است. این راه‌حل‌ها اتصال با تاخیر کم و توان عملیاتی بالا را که توسط برنامه‌های کاربردی امروزی که به داده‌ها نیاز دارند، ارائه می‌دهند و در عین حال سازگاری با زیرساخت‌های اترنت موجود را حفظ می‌کنند.

راهنمای استقرار جامع برای راه‌حل‌های آداپتور شبکه NVIDIA را کاوش کنید