クラウド データ センター アップグレード ソリューション: メラノックス 800G スイッチの適用

人工知能 (AI),機械学習 (ML),高性能コンピューティング (HPC) の急速な進化は,現代のクラウドデータセンターインフラストラクチャに対する要求を根本的に再構築しています.伝統的なネットワークアーキテクチャ100Gや400Gのインターコネクションに 構築されていることが 重要なボトルネックになっています組織がより大きなグラフグラフと 専門的な加速器を展開し 複雑化しているモデルを訓練し 大量のデータセットを処理する超高帯域幅,極低レイテンシー,スケーラブルなネットワークの必要性は これほど重要ではありません産業は 800G テクノロジーを急速に活用し,次世代データセンターの骨組みを形成しています.

多くの企業は,既存のデータセンター環境で深刻なパフォーマンス制限に直面しています.主な課題は以下の通りです.

• 帯域幅が不十分近代GPUクラスターの膨大な並行処理能力は,ネットワークの速度がコンピューティングのスループットに追いつけないため,データに飢えていることが多い.
• 高遅延:ネットワークによる遅延は,分散型訓練作業とリアルタイム推論を大幅に遅らせ,解決にかかる時間が長くなり,リソースの利用が不効率になります.
• 不効率なスケーラビリティコンピューティングリソースのスケーリングは,管理が困難で予測不能なパフォーマンスをもたらす複雑な非効率なネットワークトポロジーにつながります.
• 運営費の上昇ネットワーク・ポート密度の低下と 古いシステムのギガビットあたりの電力消費量の上昇は 資本費と運用費の両方を増加させる.

この問題は,特にGPUネットワークAI/ML ワークロードでは,何千もの GPU の総性能が相互接続ネットワークの速度と品質に直接関係しています.

NVIDIAの Mellanox 800G スイッチシリーズは Spectrum-4 ASICで動いています.このソリューションは,高性能クラウドデータセンター環境のための将来性のある基盤を提供します..

• 前例のない帯域幅:ポートごとに800Gb/sの帯域幅を提供し,最も要求の高いAIおよびHPCワークロードにシームレスなデータフローを可能にし,ネットワークのボトルネックを取り除く.
• 先進的なネットワークコンピューティング:SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) のような機能が CPUからスイッチへの集団操作をオフロードしますレイテンシーを劇的に削減し, GPU サイクルの計算を自由にする.
• 優れた港の密度と規模:800Gポートを1つのスイッチで大量に提供し,ネットワーク設計を簡素化 (例えば,効率的な非ブロック CLOSファブリックを構築し,必要なデバイス,ケーブル,光学.
• 強力な RoCE (RDMA over Converged Ethernet) サポート:GPUネットワークに必要な損失のないイーサネットファブリックを提供し,RDMAトラフィックがパケットドロップなしで流れることを保証し,高レベルの GPU利用を維持するために重要です.
• 完全に自動化されたクラウドネイティブ操作:現代のオーケストレーションプラットフォーム (Kubernetes など) と統合され,スマートなネットワーク管理のためのゼロタッチプロビジョニングと高度なテレメトリをサポートします.

メラノックス 800G スイッチの導入は,クラウドデータセンターの直接的で測定可能なビジネスおよび技術的な結果に変換されます.

実施についてメラノックス 800Gネットワークインフラストラクチャがもはや制限要因ではなくなり,クラウドプロバイダーと企業が前例のないパフォーマンスと効率性を達成できるようにする技術です.

800Gネットワークへの移行は 漸進的なアップグレードだけではなく AIとデータ密集型コンピューティングの時代をリードすることを目指す組織にとって 戦略的必須事項ですメラノックス 800G スイッチポートフォリオは,GPUクラスターの完全な可能性を解放する重要な高性能ネットワーク構造を提供しますより迅速な洞察,より革新的なサービス,そして大幅に改善された底線を可能にします.

メラノックス 800Gソリューションが クラウドデータセンターのインフラストラクチャを どう変えられるか詳細な概要についてはNVIDIAの公式ネットワークウェブサイトをご覧ください..