NVIDIA Switches: Yapay Zeka ve Kampüs Ağı Mimarlıkları için Teknik Görüşler
November 25, 2025
Yapay zeka iş yükleri modern bilgisayar altyapısını yeniden şekillendirmeye devam ederken,NVIDIA, AI veri merkezlerinin ve kampüs ağ ortamlarının benzersiz taleplerini karşılayan gelişmiş anahtarlama çözümleri geliştirdi.Bu anahtarlar, yüksek performanslı ağların nasıl tasarlandığını ve dağıtıldığını temel bir değişim temsil eder.
Yapay Zeka İş Yükleri için Tasarlanmış Mimarlık
NVIDIA anahtarları, dağıtılmış yapay zeka eğitiminin ve çıkarımının özelliği olan büyük, herkese yönelik iletişim kalıplarını işlemek için özel olarak tasarlanmıştır.Mimarlık birkaç kritik gereksinimle ilgilenir.:
- Ultra düşük gecikmeGPU kümeleri arasındaki iletişim sıkıntılarını en aza indirgenen kumaş tasarımı
- Büyük model eğitimi için sorunsuz veri akışını sağlayan engellemez bant genişliği
- Ağdan kaynaklanan yavaşlamaların önlenmesi için gelişmiş tıkanıklık kontrol mekanizmaları
- Binlerce birbirine bağlı hızlandırıcıyı destekleyen ölçeklendirme yetenekleri
Ana teknik özellikler
En son nesil NVIDIA anahtarları, yapay zeka altyapısı için eşsiz performans ölçümleri sunar. Bu sistemler 400G'den 800G'ye kadar port hızlarını destekler.Tek şasi konfigürasyonlarında saniyede 50 terabit'in üzerinde toplam anahtarlama kapasitesi ile.
Bu çözümleri birbirinden ayıran şey, kolektif operasyon optimizasyonu için özel donanımların entegre edilmesidir.Değiştiriciler, All-Reduce gibi iletişim ilkellerini hızlandıran özel işleme elemanlarını içerir., yaygın olarak dağıtılmış yapay zeka eğitiminde kullanılır.
Kampüs Ağı Entegrasyonu
Yapay zeka veri merkezinin ötesinde, NVIDIA'nın anahtarlama teknolojisi kampüs ortamlarına yüksek performanslı ağlar getiriyor.
- Mevcut kampüs altyapısı ile sorunsuz entegrasyon
- Araştırma ve akademik kurumlar için çoklu kiracılık desteği
- Mülkiyet toplam maliyetini düşüren enerji verimli işletme
- Heterogen ortamlar için kapsamlı yönetim araçları
Performans ve Gecikme Optimizasyonu
Düşük gecikme arayışı, NVIDIA'nın anahtarlama portföyünde birçok mimari kararı yönlendiriyor.Bu anahtarlar endüstride önde gelen port-to-port gecikme ölçümleri elde eder., hem AI iş yükleri hem de gerçek zamanlı uygulamalar için çok önemlidir.
Uyumlu yönlendirme ve yük farkında yönlendirme gibi gelişmiş özellikler, yüksek performanslı ağ yeteneklerinin değişen trafik kalıpları ve tıkanıklık senaryolarında korunmasını sağlar.
Görev Konusunda Dikkatler
Yapay zeka veri merkezi uygulamaları için NVIDIA anahtarlarını uygulayan kuruluşlar birkaç faktörü göz önünde bulundurmalıdır:
- Belirli AI iletişim kalıpları için topoloji tasarımı optimizasyonu
- Mevcut yönetim ve orkestrasyon çerçeveleri ile entegrasyon
- Yüksek yoğunluklu uygulamalarda soğutma ve güç gereksinimleri
- Performansı optimize etmek için izleme ve telemetri yetenekleri
Gelecekteki Gelişim Yolu
NVIDIA, daha yüksek radix anahtarları, geliştirilmiş ağ içi bilgisayar yetenekleri,ve GPU bilgisayar kaynaklarıyla daha sıkı bir entegrasyonBu gelişmeler, hesaplama performansı ve ağ kapasitesi arasındaki boşluğu daha da azaltacaktır.
NVIDIA'nın geçiş portföyünün evrimi, gelecekteki yapay zekâ atılımlarının ağ yeniliğine ve hesaplama ilerlemelerine bağlı olacağını açık bir şekilde anladığını göstermektedir.Daha fazla bilgiBu teknolojilerin yapay zeka altyapınızı nasıl değiştirebileceği hakkında.