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

سوئیچ‌های NVIDIA از رویکردهای بخش‌بندی متعددی برای بهینه‌سازی عملکرد و امنیت مراکز داده هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند:

• بخش‌بندی مبتنی بر VLAN برای جداسازی منطقی ترافیک آموزش، استنتاج و ذخیره‌سازی هوش مصنوعی
• مجازی‌سازی شبکه فعال‌سازی چندین شبکه مجازی بر روی زیرساخت فیزیکی مشترک
• تقسیم‌بندی کیفیت خدمات (QoS) برای اولویت‌بندی ترافیک کاری هوش مصنوعی
• جداسازی منطقه امنیتی بین دسترسی کاربر، مدیریت و صفحات داده

معماری شبکه‌سازی با عملکرد بالای NVIDIA عملکرد ثابتی را از طریق موارد زیر حفظ می‌کند:

• ساختارهای سوئیچینگ بدون انسداد در تمام تراکم پورت‌ها
• مدیریت ترافیک پیشرفته با بافرهای عمیق برای انفجارهای کاری هوش مصنوعی
• قابلیت‌های اترنت بدون اتلاف، جلوگیری از ازدحام در محیط‌های RoCEv2
• عملکرد با سرعت خط در تمام پورت‌ها به طور همزمان، صرف نظر از بخش‌بندی

سوئیچ‌های NVIDIA قابلیت‌های در دسترس بودن بالایی را ارائه می‌دهند که برای مراکز داده هوش مصنوعی ضروری هستند:

• افزونگی سخت‌افزاری با منبع تغذیه دوگانه، فن‌ها و ماژول‌های مدیریت
• Failover بدون ضربه پروتکل‌ها، اطمینان از عملکرد مداوم در هنگام خرابی اجزا
• تجمع پیوند چند شاسی برای پیکربندی‌های بالابرنده فعال-فعال
• ارتقاء سیستم ظریف بدون اختلال در سرویس
• نظارت بر شبکه با تشخیص سلامت در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده

حفظ تأخیر کم در هنگام پیاده‌سازی بخش‌بندی از طریق موارد زیر حاصل می‌شود:

• معماری سوئیچینگ Cut-through که تاخیرهای پردازش را به حداقل می‌رساند
• بخش‌بندی شتاب‌یافته سخت‌افزاری که سربار CPU را کاهش می‌دهد
• مسیرهای فورواردینگ بهینه شده برای ترافیک درون بخش و بین بخش
• کنترل جریان مبتنی بر اولویت که از افزایش تأخیر ناشی از ازدحام جلوگیری می‌کند
• کلاس‌های ترافیک هوش مصنوعی اختصاصی با فورواردینگ سریع

برای عملکرد بهینه از لایه‌های دسترسی به هسته، ما توصیه می‌کنیم:

• بخش‌بندی سلسله مراتبی را پیاده‌سازی کنید که با مرزهای سازمانی و برنامه‌های کاربردی مطابقت داشته باشد
• از سیاست‌های سازگار در سراسر سوئیچ‌های دسترسی، تجمیع و هسته استفاده کنید
• ابزارهای تامین خودکار را برای مدیریت بخش در مقیاس پیاده‌سازی کنید
• نظارت بر معیارهای عملکرد خاص بخش برای بارهای کاری هوش مصنوعی
• برای رشد بخش و نیازهای امنیتی در حال تحول برنامه‌ریزی کنید

راه‌حل‌های در دسترس بودن بالای NVIDIA برای مراکز داده هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

• معماری‌های پارچه فعال-فعال که نقاط خرابی منفرد را حذف می‌کنند
• مکانیسم‌های Failover خودکار برای افزونگی مسیر شبکه
• نظارت بر سلامت یکپارچه در تمام بخش‌های شبکه
• قابلیت‌های جامع بازیابی فاجعه
• ویژگی‌های تعمیر و نگهداری فعال که زمان خرابی برنامه‌ریزی شده را کاهش می‌دهد

NVIDIA ابزارهای پیشرفته‌ای را برای مدیریت شبکه‌های بخش‌بندی شده ارائه می‌دهد:

• کنسول‌های مدیریت متمرکز با داشبوردهای آگاه از بخش
• نظارت بر عملکرد در زمان واقعی در هر بخش شبکه
• تامین خودکار بخش و اجرای سیاست
• ثبت و تجزیه و تحلیل جامع برای عیب‌یابی
• ادغام با پلتفرم‌های مدیریت شبکه محبوب