راه حل های سوئیچینگ NVIDIA: سوالات متداول در مورد بخش بندی و دسترسی بالا از دسترسی تا هسته

با توجه به اینکه سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای راه‌حل‌های سوئیچینگ NVIDIA را در مراکز داده هوش مصنوعی و شبکه‌های سازمانی خود مستقر می‌کنند، چندین سوال رایج در مورد پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مطرح می‌شود. این راهنما به بررسی ملاحظات کلیدی برای ساخت زیرساخت‌های شبکه قوی و با کارایی بالا می‌پردازد.

استراتژی‌های تقسیم‌بندی شبکه

چگونه باید شبکه‌ام را با استفاده از سوئیچ‌های NVIDIA در محیط مرکز داده هوش مصنوعی تقسیم‌بندی کنم؟

تقسیم‌بندی صحیح شبکه برای عملکرد و امنیت در بارهای کاری هوش مصنوعی بسیار مهم است. NVIDIA یک رویکرد چند لایه را توصیه می‌کند:

• تقسیم‌بندی Fabric محاسباتی: ترافیک ارتباطات GPU-to-GPU را با استفاده از VLANهای اختصاصی یا VXLANها ایزوله کنید تا از تأخیر کم و ثابت اطمینان حاصل شود.
• جداسازی شبکه ذخیره‌سازی: مسیرهای شبکه جداگانه را برای ترافیک ذخیره‌سازی حفظ کنید تا از گلوگاه‌های I/O در طول عملیات آموزش جلوگیری شود.
• ایزوله‌سازی صفحه مدیریت: رابط‌ها و VLANهای خاصی را به ترافیک مدیریت خارج از باند اختصاص دهید.
• ایزوله‌سازی مستأجر: مجازی‌سازی شبکه را برای جداسازی چندین تیم تحقیقاتی یا پروژه‌هایی که از یک زیرساخت مشترک استفاده می‌کنند، پیاده‌سازی کنید.

پیاده‌سازی در دسترس بودن بالا

سوئیچ‌های NVIDIA چه ویژگی‌های در دسترس بودن بالایی را برای بارهای کاری حیاتی هوش مصنوعی ارائه می‌دهند؟

سوئیچ‌های NVIDIA قابلیت‌های جامع در دسترس بودن بالا را ارائه می‌دهند که برای حفظ جلسات آموزشی هوش مصنوعی بدون وقفه ضروری هستند:

• MLAG (تجمع پیوند چند شاسی): پیوندهای بالابرنده فعال-فعال را بین سوئیچ‌ها بدون محدودیت‌های پروتکل درختی فعال کنید.
• Hitless Failover: اتصال شبکه را در طول خرابی سرپرست یا کارت خط با همگرایی زیر ثانیه حفظ کنید.
• تشخیص فورواردینگ دو طرفه (BFD): خرابی پیوند را در کمتر از 50 میلی‌ثانیه به سرعت تشخیص دهید.
• راه‌اندازی مجدد پروتکل مسیریابی بدون مشکل: حالت فورواردینگ را در طول خرابی یا ارتقاء صفحه کنترل حفظ کنید.

ملاحظات لایه دسترسی

بهترین روش‌ها برای استقرار سوئیچ‌های NVIDIA در لایه دسترسی چیست؟

لایه دسترسی، پایه و اساس زیرساخت شبکه شما را تشکیل می‌دهد و به برنامه‌ریزی دقیق نیاز دارد:

برنامه‌ریزی تراکم پورت: از ظرفیت پورت کافی برای پیکربندی‌های فعلی سرور GPU اطمینان حاصل کنید و در عین حال توسعه آینده را نیز در نظر بگیرید. سرورهای هوش مصنوعی مدرن اغلب به چندین اتصال پرسرعت برای عملکرد بهینه نیاز دارند.

توان و خنک‌کننده: سوئیچ‌های NVIDIA برای راندمان طراحی شده‌اند، اما بودجه‌بندی مناسب برق و مدیریت حرارتی در استقرار لایه دسترسی متراکم ضروری است.

مدیریت کابل: راه‌حل‌های کابل‌کشی ساختاریافته را پیاده‌سازی کنید تا جریان هوای مناسب را حفظ کرده و عیب‌یابی را در محیط‌های با تراکم بالا تسهیل کنید.

طراحی شبکه اصلی

چگونه باید شبکه اصلی را با استفاده از سوئیچ‌های NVIDIA برای حداکثر عملکرد طراحی کنم؟

شبکه اصلی باید ترافیک جمع‌آوری‌شده از تمام لایه‌های دسترسی را مدیریت کند و در عین حال ویژگی‌های شبکه با کارایی بالا را حفظ کند:

• معماری غیر مسدودکننده: از پهنای باند دو طرفه کامل در سراسر هسته اطمینان حاصل کنید تا از ازدحام در طول بارهای کاری اوج هوش مصنوعی جلوگیری شود.
• مسیرهای چندگانه با هزینه برابر: از مسیرهای موازی متعدد برای توزیع یکنواخت ترافیک و به حداکثر رساندن پهنای باند موجود استفاده کنید.
• خط‌مشی‌های کیفیت خدمات: QoS دقیق را برای اولویت‌بندی ترافیک هوش مصنوعی حساس به تأخیر نسبت به سایر انواع داده‌ها پیاده‌سازی کنید.
• نظارت و اندازه‌گیری از راه دور: نظارت جامع را برای شناسایی گلوگاه‌های احتمالی قبل از تأثیرگذاری بر عملکرد، مستقر کنید.

ادغام با زیرساخت موجود

آیا سوئیچ‌های NVIDIA می‌توانند با زیرساخت شبکه موجود من ادغام شوند؟

بله، سوئیچ‌های NVIDIA از قابلیت همکاری جامع با تجهیزات شبکه موجود از طریق پروتکل‌های مبتنی بر استاندارد پشتیبانی می‌کنند:

سازگاری پروتکل: پشتیبانی کامل از پروتکل‌های مسیریابی استاندارد (BGP، OSPF) و پروتکل‌های سوئیچینگ (STP، LACP) ادغام روان با محیط‌های چند فروشنده را تضمین می‌کند.

محیط‌های با سرعت ترکیبی: قابلیت‌های مذاکره خودکار و تبدیل سرعت، اتصال یکپارچه بین تجهیزات نسل‌های مختلف را امکان‌پذیر می‌کند.

مدیریت یکپارچه: APIهای REST و پروتکل‌های مدیریت استاندارد، ادغام با سیستم‌های مدیریت شبکه موجود و چارچوب‌های اتوماسیون را امکان‌پذیر می‌کنند.

بهینه‌سازی عملکرد

چه گزینه‌های تنظیم برای بهینه‌سازی عملکرد سوئیچ NVIDIA برای بارهای کاری خاص هوش مصنوعی در دسترس است؟

چندین گزینه پیکربندی وجود دارد که می‌توانند عملکرد را برای موارد استفاده خاص تنظیم کنند:

• مدیریت بافر: اندازه‌های بافر را تنظیم کنید تا الگوهای ترافیکی خاص رایج در آموزش هوش مصنوعی توزیع‌شده را در خود جای دهید.
• کنترل ازدحام: اعلان ازدحام صریح را برای جلوگیری از از دست رفتن بسته در طول انفجارهای ترافیکی پیاده‌سازی کنید.
• فریم‌های جامبو: فریم‌های جامبو را فعال کنید تا سربار پروتکل را در شبکه‌های ذخیره‌سازی و ارتباطات GPU کاهش دهید.
• مهندسی ترافیک: از مسیریابی مبتنی بر سیاست برای هدایت انواع خاصی از ترافیک هوش مصنوعی از طریق مسیرهای بهینه استفاده کنید.

پیکربندی صحیح این ویژگی‌ها می‌تواند عملکرد کلی سیستم و راندمان آموزش را در محیط‌های مرکز داده هوش مصنوعی به طور قابل توجهی بهبود بخشد.