NVIDIA Switches: AI Veri Merkezi ve Kampüs Ağı Mimarlıkları için Ana Alım Düşünceleri

Yapay zeka iş yüklerinin katlanarak artması, veri merkezi ağ gereksinimlerini temel olarak yeniden şekillendiriyor.NVIDIA'nın anahtar portföyü, yüksek performanslı ağ ortamları için tasarlanmış özel çözümlerle bu zorluklara cevap veriyor.

Geleneksel veri merkezi ağları, modern AI kümelerinin zorlu gereksinimlerini karşılamak için mücadele ediyor.

• Dağıtılmış eğitim görevleri için son derece düşük gecikme gereksinimleri
• Çok düğümlü GPU iletişiminden gelen büyük bant genişliği talepleri
• Milyonlarca dolarlık AI altyapısını durdurabilecek ağ tıkanıklığı
• Büyüyen model boyutları ve kümel konfigürasyonları için ölçeklenebilirlik sınırlamaları

NVIDIA Spectrum serisi anahtarları, modern AI veri merkezi altyapısının temelini oluşturur.

• 400G ve 800G Ethernet ile endüstri lideri port yoğunlukları
• Yapay zekâ eğitimi ve çıkarım iş yükleri için ultra düşük gecikme iletimleri
• Uygulama performansı ve ağ sağlığı hakkında derin görünürlük

Spectrum-4 platformu, dünyanın ilk 400G port başına Ethernet anahtarı olarak, yüksek performanslı ağ kapasitesinde önemli bir sıçrama temsil ediyor.Saniye başına 2 terabit toplam anahtarlama kapasitesi, sürekli düşük gecikme süresi korurken en zorlu yapay zeka iş yüklerini halledebilir.

Devasa yapay zeka veri merkezlerinin ötesinde, NVIDIA geçiş teknolojisi kampüs ağlarına ve kurumsal ortamlara fayda getirir.Ya da yüksek performanslı bilgisayar kümeleri dünyanın en büyük AI altyapılarına güç veren aynı ağ teknolojisini kullanabilir..

Kampüs dağıtımının temel avantajları şunlardır:

• Gelişen yapay zeka uygulamalarını işleyebilecek geleceğe dayanıklı altyapı
• Araştırma ve geliştirme ekipleri için tutarlı kullanıcı deneyimi
• Daha az katmanlı ve daha iyi performanslı basitleştirilmiş ağ mimarisi
• Duyarlı araştırma verileri için özel olarak geliştirilmiş güvenlik özellikleri

Uyumlu Yönlendirmetıkanıklığı önlemek ve düşük gecikme süresi sağlamak için ağ boyunca optimum yolları dinamik olarak seçer.Bu yetenek, binlerce GPU arasındaki senkronize iletişimin sıkı zaman pencereleri içinde tamamlanması gereken AI eğitim işleri için kritiktir..

RoCE (Converged Ethernet üzerinden RDMA)Uygulama, sunucular arasında doğrudan bellek erişimini sağlar, CPU overhead'ini atlar ve gecikmeyi önemli ölçüde azaltır.Bu teknoloji, model eğitimi sırasında sürekli olarak gerçekleşen parametre senkronizasyonunun olduğu dağıtılmış AI eğitimi için gereklidir..

Gelişmiş TelemetriAğ davranışına derin bir bakış sağlar, operatörlerin AI iş tamamlama zamanlarını etkilemeden önce potansiyel sıkışıklıkları belirlemelerini ve çözmelerini sağlar.

Çevre için NVIDIA anahtarlarını değerlendirirken, aşağıdaki önemli faktörleri göz önünde bulundurun:

• Yapay zeka modelinin karmaşıklığına dayalı mevcut ve gelecekteki bant genişliği gereksinimleri
• Önümüzdeki 3-5 yıl boyunca kümelerin büyüklüğü ve büyüme tahminleri
• Mevcut ağ yönetim sistemleriyle entegrasyon gereksinimleri
• Yüksek performanslı Ethernet ağlarının yönetimi konusunda personelin uzmanlığı
• Güç, soğutma ve işletme genel masrafları dahil olmak üzere toplam mülkiyet maliyeti

Yapay zeka altyapısını inşa eden veya genişleten kuruluşlar için, NVIDIA anahtarları ağ sıkıntılarını aşmak için kanıtlanmış bir çözüm sunar.Teknoloji dünyanın en büyük yapay zeka uygulamalarından bazılarında doğrulandı., ölçekte güvenilir bir performans göstermektedir.

Yapay zeka modelleri boyut ve karmaşıklık açısından büyümeye devam ettikçe, ağ genel sistem performansı için giderek daha kritik hale geliyor.Başlangıçtan itibaren doğru geçiş altyapısına yatırım yapmak, pahalı yeniden tasarımları önleyebilir ve yapay zeka girişimlerinizin başarı için gerekli temele sahip olmasını sağlayabilir.Daha fazla bilgiÖzel ürün özellikleri ve uygulama yönergeleri hakkında.