سوئیچ های NVIDIA: ملاحظات خرید کلیدی برای معماری های مرکز داده های هوش مصنوعی و شبکه های دانشگاهی

رشد نمایی بار کار هوش مصنوعی به طور اساسی نیازهای شبکه سازی مرکز داده را تغییر می دهد.نمونه کارها سوئیچ NVIDIA این چالش ها را با راه حل های تخصصی طراحی شده برای محیط های شبکه با عملکرد بالا حل می کند.

شبکه های سنتی مراکز داده برای پاسخگویی به الزامات سخت گیرانه خوشه های هوش مصنوعی مدرن تلاش می کنند. چالش های اصلی شامل:

• الزامات تاخیر بسیار کم برای مشاغل آموزش توزیع شده
• تقاضای گسترده پهنای باند از ارتباطات چند گره ای GPU
• ازدحام شبکه ای که می تواند زیرساخت های چند میلیون دلاری هوش مصنوعی را متوقف کند
• محدودیت های مقیاس پذیری برای افزایش اندازه مدل و پیکربندی خوشه

سوئیچ های سری NVIDIA Spectrum پایه و اساس زیرساخت های مدرن مرکز داده های هوش مصنوعی را فراهم می کنند. این راه حل ها:

• تراکم پورت های پیشرو در صنعت با 400G و 800G Ethernet
• انتقال تاخیر بسیار کم برای آموزش هوش مصنوعی و بار کاری استنباط
• دید عمیق از عملکرد برنامه و سلامت شبکه

پلتفرم اسپکتروم 4 به عنوان اولین سوئیچ 400G در هر پورت اترنت در جهان، نشان دهنده یک جهش قابل توجهی در توانایی شبکه با عملکرد بالا است.2 ترابیت در ثانیه از ظرفیت سوئیچینگ کلی، می تواند سخت ترین بار های کاری هوش مصنوعی را در حالی که تاخیر کم ثابت را حفظ می کند، مدیریت کند.

فراتر از مراکز داده های بزرگ هوش مصنوعی، تکنولوژی سوئیچینگ NVIDIA مزایای شبکه های دانشگاه و محیط های سازمانی را به ارمغان می آورد. سازمان هایی که آزمایشگاه های تحقیقاتی هوش مصنوعی را پیاده سازی می کنند، مزارع ارائه،یا خوشه های محاسباتی با عملکرد بالا می توانند از همان فناوری شبکه استفاده کنند که بزرگترین زیرساخت های هوش مصنوعی جهان را تقویت می کند.

مزایای کلیدی برای گسترش دانشگاه عبارتند از:

• زیرساخت های مقاوم در آینده قادر به مدیریت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در حال ظهور
• تجربه کاربری سازگار برای تیم های تحقیق و توسعه
• معماری شبکه ساده با سطوح کمتر و عملکرد بهتر
• ویژگی های امنیتی پیشرفته ای که برای داده های حساس تحقیقاتی طراحی شده اند

مسیر سازگاریبه طور پویا مسیرهای بهینه را از طریق شبکه انتخاب می کند تا از ازدحام جلوگیری شود و تاخیر کم را حفظ کند.این قابلیت برای شغل های آموزش هوش مصنوعی که در آن ارتباطات هماهنگ بین هزاران GPU باید در پنجره های زمانی محدود تکمیل شود، حیاتی است..

RoCE (RDMA بر روی اترنت همگرا)اجرای آن امکان دسترسی مستقیم به حافظه بین سرورها را فراهم می کند، که باعث دور زدن هزینه CPU و کاهش قابل توجهی تاخیر می شود.این تکنولوژی برای آموزش هوش مصنوعی توزیع شده ضروری است که همگام سازی پارامتر به طور مداوم در طول آموزش مدل اتفاق می افتد..

تله متری پیشرفتهبینش عمیقی در مورد رفتار شبکه فراهم می کند، به اپراتورها اجازه می دهد تا مشکلات احتمالی را قبل از اینکه بر زمان تکمیل کار هوش مصنوعی تأثیر بگذارند، شناسایی و حل کنند.

هنگام ارزیابی سوئیچ های NVIDIA برای محیط خود، این عوامل کلیدی را در نظر بگیرید:

• الزامات فعلی و آینده پهنای باند بر اساس پیچیدگی مدل هوش مصنوعی
• اندازه خوشه و پیش بینی رشد در طول ۳ تا ۵ سال آینده
• الزامات ادغام با سیستم های مدیریت شبکه موجود
• تخصص کارکنان در مدیریت شبکه های ارتن ارت با عملکرد بالا
• کل هزینه مالکیت شامل برق، خنک کننده و هزینه های عمومی عملیاتی

برای سازمان هایی که زیرساخت های هوش مصنوعی را می سازند یا گسترش می دهند، سوئیچ های NVIDIA یک راه حل اثبات شده برای غلبه بر تنگنا های شبکه ارائه می دهند.این تکنولوژی در برخی از بزرگترین برنامه های توسعه هوش مصنوعی در جهان تأیید شده است.، نشان دهنده عملکرد قابل اعتماد در مقیاس.

همانطور که مدل های هوش مصنوعی به رشد در اندازه و پیچیدگی ادامه می دهند، شبکه به طور فزاینده ای برای عملکرد کلی سیستم مهم می شود.سرمایه گذاری در زیرساخت های مناسب تغییر از ابتدا می تواند از طراحی مجدد پرهزینه جلوگیری کند و اطمینان حاصل کند که ابتکارات هوش مصنوعی شما پایه مورد نیاز برای موفقیت را دارند.اطلاعات بیشتردر مورد مشخصات خاص محصول و دستورالعمل های استفاده.