پیاده‌سازی راه‌حل‌های سوئیچ NVIDIA: بخش‌بندی و دسترسی‌پذیری بالا از دسترسی تا هسته

پیاده‌سازی راه‌حل‌های سوئیچینگ NVIDIA در مراکز داده هوش مصنوعی مدرن نیازمند برنامه‌ریزی معماری دقیق در سراسر تمام بخش‌های شبکه است. از اتصال لایه دسترسی تا توزیع هسته، هر بخش چالش‌های منحصربه‌فردی را برای حفظ دسترسی بالا و عملکرد بهینه در بارهای کاری هوش مصنوعی پرتقاضا ارائه می‌دهد.

لایه دسترسی به عنوان نقطه ورود حیاتی برای سرورها و سیستم‌های ذخیره‌سازی به ساختار مرکز داده هوش مصنوعی عمل می‌کند. سوئیچ‌های اترنت Spectrum شرکت NVIDIA، پایه و اساس اتصال سرور را فراهم می‌کنند و ویژگی‌های تأخیر کم ضروری را که خوشه‌های هوش مصنوعی به آن نیاز دارند، ارائه می‌دهند.

ملاحظات کلیدی لایه دسترسی عبارتند از:

• الزامات تراکم پورت برای رک‌های سرور GPU
• نسبت‌های اشتراک بیش از حد مناسب برای الگوهای ترافیک هوش مصنوعی
• مدل‌های استقرار در مقیاس رک برای رشد مدولار
• تهیه خودکار برای مقیاس‌پذیری سریع

طراحی مناسب لایه دسترسی تضمین می‌کند که اتصالات سرورهای جداگانه به گلوگاه در عملیات آموزشی توزیع‌شده تبدیل نمی‌شوند و شبکه‌سازی با عملکرد بالا را در سراسر خوشه هوش مصنوعی حفظ می‌کند.

همانطور که ترافیک از لایه دسترسی به سمت هسته حرکت می‌کند، سوئیچ‌های تجمیع باید الگوهای ترافیک عظیم شرق به غرب را که مشخصه بارهای کاری هوش مصنوعی است، مدیریت کنند. سوئیچ‌های با رادیکس بالای NVIDIA در این نقش عالی عمل می‌کنند، تعداد پرش‌ها را به حداقل می‌رسانند و تأخیر کم را در سراسر ساختار حفظ می‌کنند.

استراتژی‌های بخش‌بندی برای مراکز داده هوش مصنوعی با شبکه‌های سازمانی سنتی تفاوت قابل توجهی دارند. به جای بخش‌بندی بر اساس دپارتمان یا برنامه، خوشه‌های هوش مصنوعی اغلب بر اساس موارد زیر بخش‌بندی می‌شوند:

• حوزه‌های کاری آموزشی
• ایزوله‌سازی مستأجر در محیط‌های چند مستأجری
• محیط‌های توسعه در مقابل تولید
• طبقه‌بندی‌های حساسیت داده‌ها

دسترسی بالا در محیط‌های سوئیچینگ NVIDIA فراتر از افزونگی سخت‌افزاری ساده است. این معماری شامل چندین لایه تحمل خطا برای اطمینان از عملکرد مداوم کارهای آموزشی هوش مصنوعی حیاتی است که ممکن است روزها یا هفته‌ها طول بکشد.

ویژگی‌های کلیدی دسترسی بالا عبارتند از:

• گروه‌های تجمیع پیوند چند شاسی (MLAG) برای بالابرنده های فعال-فعال
• جابه‌جایی بدون ضربه در طول ارتقاء سیستم
• مدیریت مناسب خرابی‌های اجزا بدون تأثیر بر جریان ترافیک
• اصلاح خودکار سناریوهای خرابی رایج

تسهیلات آموزشی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ، اثربخشی رویکرد بخش‌بندی شده NVIDIA را نشان داده‌اند. یک پیاده‌سازی که بیش از 10000 GPU را متصل می‌کند، با بخش‌بندی دقیق و طراحی دسترسی بالا، به 95٪ استفاده در سراسر خوشه دست یافت.

این استقرار از سوئیچ‌های NVIDIA Spectrum-3 در لایه دسترسی با سیستم‌های Spectrum-4 که لایه‌های تجمیع و هسته را تشکیل می‌دهند، استفاده کرد. این طراحی سلسله مراتبی مقیاس لازم را فراهم کرد و در عین حال ارتباط با تأخیر کم را که برای کارایی آموزش توزیع‌شده ضروری است، حفظ کرد.

یک مرکز داده هوش مصنوعی سازمانی دیگر یک مدل بخش‌بندی چند لایه را پیاده‌سازی کرد که محیط‌های تحقیق، توسعه و تولید را از هم جدا می‌کرد و در عین حال دسترسی مشترک به منابع ذخیره‌سازی و داده‌ها را حفظ می‌کرد. این رویکرد، الزامات امنیتی را با کارایی عملیاتی متعادل کرد.

مدیریت مؤثر محیط‌های سوئیچینگ بخش‌بندی شده NVIDIA نیازمند دید جامع در تمام سطوح شبکه است. راه‌حل‌های NetQ و Cumulus Linux شرکت NVIDIA ابزارهای عملیاتی مورد نیاز برای حفظ معماری‌های بخش‌بندی شده پیچیده را فراهم می‌کنند.

ملاحظات عملیاتی کلیدی عبارتند از:

• مدیریت یکپارچه در تمام بخش‌های سوئیچینگ
• اعمال سیاست سازگار در سراسر ساختار
• اعتبارسنجی پیکربندی خودکار
• نظارت و هشدار جامع

پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز راه‌حل‌های سوئیچینگ NVIDIA از دسترسی تا هسته نیازمند متعادل کردن الزامات عملکرد با عملی بودن عملیاتی است. رویکرد بخش‌بندی شده، همراه با ویژگی‌های دسترسی بالا قوی، پایه‌ای ایجاد می‌کند که هم از بارهای کاری هوش مصنوعی فعلی و هم از نیازهای مقیاس‌پذیری آینده پشتیبانی می‌کند.