NVIDIA Anahtar Çözümleri Uygulaması: Erişimden Çekirdeğe Segmentasyon ve Yüksek Erişilebilirlik

Modern yapay zeka veri merkezlerinde NVIDIA anahtarlama çözümlerinin uygulanması, tüm ağ segmentleri genelinde dikkatli bir mimari planlama gerektirir. Erişim katmanı bağlantısından çekirdek dağıtımına kadar, her segment, talepkar yapay zeka iş yüklerinde yüksek erişilebilirliği ve optimum performansı korumak için benzersiz zorluklar sunar.

Erişim katmanı, sunucular ve depolama sistemleri için yapay zeka veri merkezi yapısına kritik bir giriş noktası görevi görür. NVIDIA'nın Spectrum Ethernet anahtarları, sunucu bağlantısı için temel oluşturur ve yapay zeka kümelerinin talep ettiği temel düşük gecikme özelliklerini sunar.

Temel erişim katmanı hususları şunları içerir:

• GPU sunucu rafları için bağlantı noktası yoğunluğu gereksinimleri
• Yapay zeka trafik desenleri için uygun aşırı abonelik oranları
• Modüler büyüme için raf ölçekli dağıtım modelleri
• Hızlı ölçeklenebilirlik için otomatik provizyon

Uygun erişim katmanı tasarımı, bireysel sunucu bağlantılarının dağıtılmış eğitim operasyonlarında darboğaz haline gelmemesini sağlayarak, tüm yapay zeka kümesi genelinde tutarlı yüksek performanslı ağ oluşturmayı sağlar.

Trafik erişim katmanından çekirdeğe doğru hareket ettikçe, toplama anahtarları, yapay zeka iş yüklerinin karakteristik özelliği olan büyük doğu-batı trafik desenlerini yönetmelidir. NVIDIA'nın yüksek radiksli anahtarları bu rolde mükemmeldir, atlama sayısını en aza indirir ve yapı genelinde düşük gecikmeyi korur.

Yapay zeka veri merkezleri için segmentasyon stratejileri, geleneksel kurumsal ağlardan önemli ölçüde farklıdır. Yapay zeka kümeleri, departman veya uygulamaya göre segmentasyon yapmak yerine genellikle şunlara göre segmentasyon yapar:

• Eğitim işi alanları
• Çok kiracılı ortamlarda kiracı izolasyonu
• Geliştirme ve üretim ortamları
• Veri hassasiyeti sınıflandırmaları

NVIDIA anahtarlama ortamlarında yüksek erişilebilirlik, basit donanım yedekliliğinin ötesine geçer. Mimari, günlerce veya haftalarca çalışabilen kritik yapay zeka eğitim işlerinin sürekli çalışmasını sağlamak için çoklu arıza toleransı katmanları içerir.

Temel yüksek erişilebilirlik özellikleri şunları içerir:

• Etkin-etkin bağlantılar için çok şasili bağlantı toplama grupları (MLAG)
• Sistem yükseltmeleri sırasında kesintisiz yük devretme
• Trafik akışlarını etkilemeden bileşen arızalarının zarif bir şekilde ele alınması
• Yaygın arıza senaryolarının otomatik olarak düzeltilmesi

Geniş ölçekli yapay zeka eğitim tesisleri, NVIDIA'nın segmentli yaklaşımının etkinliğini göstermiştir. 10.000'den fazla GPU'yu bağlayan bir uygulama, dikkatli segmentasyon ve yüksek erişilebilirlik tasarımı sayesinde küme genelinde %95'lik bir kullanım oranına ulaşmıştır.

Dağıtım, erişim katmanında NVIDIA Spectrum-3 anahtarlarını ve toplama ve çekirdek katmanlarını oluşturan Spectrum-4 sistemlerini kullandı. Bu hiyerarşik tasarım, dağıtılmış eğitim verimliliği için gerekli olan düşük gecikmeli iletişimi korurken gerekli ölçeği sağladı.

Başka bir kurumsal yapay zeka veri merkezi, araştırma, geliştirme ve üretim ortamlarını ayıran, depolama ve veri kaynaklarına ortak erişimi koruyan çok katmanlı bir segmentasyon modeli uyguladı. Bu yaklaşım, güvenlik gereksinimlerini operasyonel verimlilikle dengeledi.

Segmentli NVIDIA anahtarlama ortamlarının etkili bir şekilde yönetimi, tüm ağ katmanları genelinde kapsamlı görünürlük gerektirir. NVIDIA'nın NetQ ve Cumulus Linux çözümleri, karmaşık segmentli mimarileri korumak için gereken operasyonel araçları sağlar.

Temel operasyonel hususlar şunları içerir:

• Tüm anahtarlama segmentleri genelinde birleşik yönetim
• Yapı genelinde tutarlı politika uygulaması
• Otomatik yapılandırma doğrulaması
• Kapsamlı izleme ve uyarı

Erişimden çekirdeğe NVIDIA anahtarlama çözümlerinin başarılı bir şekilde uygulanması, performans gereksinimlerini operasyonel pratiklikle dengelemeyi gerektirir. Segmentli yaklaşım, sağlam yüksek erişilebilirlik özellikleriyle birleştirildiğinde, hem mevcut yapay zeka iş yüklerini hem de gelecekteki ölçeklenebilirlik ihtiyaçlarını destekleyen bir temel oluşturur.