سوئیچ های NVIDIA: بینش های فنی برای معماری های شبکه AI و دانشگاه

با توجه به اینکه بار کار هوش مصنوعی همچنان زیرساخت های کامپیوتری مدرن را تغییر می دهد،NVIDIA راه حل های سوئیچینگ پیشرفته ای را توسعه داده است که نیازهای منحصر به فرد مراکز داده های هوش مصنوعی و محیط های شبکه دانشگاه را برآورده می کنداین سوئیچ ها یک تغییر اساسی در نحوه طراحی و استفاده از شبکه های با عملکرد بالا را نشان می دهند.

معماری طراحی شده برای بار کاری هوش مصنوعی

سوئیچ های NVIDIA به طور خاص برای رسیدگی به الگوهای ارتباطی گسترده و همه به همه که ویژگی آموزش و نتیجه گیری هوش مصنوعی توزیع شده است، طراحی شده اند.معماری به چندین نیاز مهم پاسخ می دهد:

• تاخیر بسیار کمطراحی پارچه ای که گلو های ارتباطی بین خوشه های GPU را به حداقل می رساند
• پهنای باند غیر مسدود کننده که انتقال اطلاعات را برای آموزش مدل های بزرگ تضمین می کند
• مکانیزم های پیشرفته کنترل ازدحام که از کاهش سرعت ناشی از شبکه جلوگیری می کند
• قابلیت های مقیاس بندی برای پشتیبانی از هزاران شتاب دهنده متصل به هم

مشخصات فنی کلیدی

آخرین نسل سوئیچ های NVIDIA معیارهای عملکردی بی سابقه ای را که برای زیرساخت های هوش مصنوعی ضروری است ارائه می دهند. این سیستم ها از سرعت پورت از 400G تا 800G پشتیبانی می کنند.با ظرفیت سوئیچینگ کلی بیش از 50 ترابیت در ثانیه در پیکربندی های تک شاسی.

آنچه این راه حل ها را متمایز می کند ادغام سخت افزار تخصصی برای بهینه سازی عملیات جمعی است.سوئیچ ها شامل عناصر پردازش اختصاصی هستند که ارتباطات اولیه مانند All-Reduce را تسریع می کنند، که معمولا در آموزش هوش مصنوعی توزیع شده استفاده می شود.

ادغام شبکه دانشگاهی

فراتر از مرکز داده های هوش مصنوعی، تکنولوژی سوئیچینگ NVIDIA باعث ایجاد شبکه با عملکرد بالا در محیط های دانشگاه می شود. این راه حل ها ارائه می دهند:

• یکپارچه سازی با زیرساخت های موجود دانشگاه
• حمایت از چندین مستاجر برای موسسات تحقیقاتی و دانشگاهی
• بهره وری از انرژی که کل هزینه مالکیت را کاهش می دهد
• ابزار مدیریت جامع برای محیط های ناهمگن

بهینه سازی عملکرد و تاخیر

تلاش برای کاهش تاخیر، بسیاری از تصمیمات معماری را در مجموعه سوئیچ NVIDIA هدایت می کند.این سوئیچ ها اندازه گیری های تاخیر پورت به پورت را که در صنعت پیشرو هستند، به دست می آورند.، برای هر دو بار کار هوش مصنوعی و برنامه های کاربردی در زمان واقعی بسیار مهم است.

ویژگی های پیشرفته مانند مسیریابی انطباقی و انتقال بار آگاهانه تضمین می کند که قابلیت های شبکه با عملکرد بالا تحت الگوهای ترافیک متفاوت و سناریوهای ازدحام حفظ می شود.

ملاحظات مربوط به ماموریت

سازمان هایی که سوئیچ های NVIDIA را برای برنامه های مرکز داده های هوش مصنوعی پیاده سازی می کنند باید چندین عامل را در نظر بگیرند:

• بهینه سازی طراحی توپولوژی برای الگوهای ارتباطی خاص هوش مصنوعی
• ادغام با چارچوب های مدیریت و نظم و انضباط موجود
• نیازهای خنک کننده و انرژی برای انکشافات با تراکم بالا
• قابلیت های نظارت و دومیتری برای بهینه سازی عملکرد

مسیر توسعه آینده

NVIDIA به نوآوری در تکنولوژی سوئیچ ادامه می دهد، با آیتم های نقشه راه از جمله سوئیچ های رادیکس بالاتر، توانایی های محاسباتی در شبکه بهبود یافته،و یکپارچه سازی دقیق تر با منابع محاسباتی GPUاین تحولات شکاف بین عملکرد محاسباتی و قابلیت شبکه را بیشتر کاهش می دهد.

تکامل نمونه کارها NVIDIA نشان می دهد که درک روشنی از پیشرفت های آینده هوش مصنوعی به همان اندازه به نوآوری شبکه و پیشرفت های محاسباتی بستگی دارد.اطلاعات بیشتردر مورد اینکه چگونه این تکنولوژی ها می توانند زیرساخت های هوش مصنوعی شما را تغییر دهند.