学術研究のための高性能ネットワーク:ConnectX-7の応用シナリオ

背景: データ 密集 的 な 学術 研究 の 新しい 時代

景色について学術研究ゲノム学や粒子物理学から気候科学や人工知能に至る学科は,今や基本的にはデータに基づいています.HPCこの研究の骨組みを構成する (高性能コンピューティング) クラスタは,もはや単なる計算失敗ではありません.膨大なデータセットを前例のない速度で移動し処理するものですネットワークは重要な中枢神経系となり,その性能が直接発見までの時間と研究効果を決定しています

課題: 革新 を 抑制 する ネットワーク の 瓶頸

研究機関には 重要なプロジェクトを遅らせたり 費用を上げたりする 重要な技術的なボトルネックがあります

• AI 訓練における I/O のボトルネック:数百台のGPUに分散したトレーニングは 遅い重量同期によって妨げられ 高価な加速器が無効になり 計算サイクルが無駄になります
• 遅延感のあるシミュレーション:流体力学や分子モデリングの大規模数値シミュレーションでは,ノード間で送られるメッセージが数百万回必要である.高いネットワークレイテンシーは解決までの時間を劇的に遅らせます.
• データの取得と処理:クリオ電子顕微鏡や 衛星装置のような機器は 1時間あたりテラバイトのデータを生成します 古いネットワークはデータの損失やストレージのボトルネックを引き起こす可能性があります.
• 複数租賃とセキュリティ共有研究クラスターはネットワークのパフォーマンスを犠牲にすることなく,異なる研究グループにとって安全で孤立した環境を必要とします.

これらの課題は ネットワークの解決法が必要で 速度が速いだけでなく スマートです

解決策: メラノックス ConnectX-7 スマートNIC テクノロジー

NVIDIAのメラノックス コネクトX-7400Gb/s イーサネットと NDR インフィニバンドアダプターは,これらの研究障害を克服するために特別に設計されています.彼らは,ネットワークを,受動的なデータパイプからインテリジェントコンピューティングプラットフォーム.

HPCと研究における主要な技術的利点

• 超高帯域幅:ポート毎に 400 Gb/s のスループットにより,最も要求の高い機器やストレージシステムからのデータが妨げなく流れます.
• ハードウェアベースの卸荷:についてメラノックス コネクトX-7MPI (Message Passing Interface) コレクティブ,NVMe over Fabrics (NVMe-oF),およびホスト CPU から暗号化 (IPsec/TLS) などの重要な機能をオフロードします.研究アプリケーションそのものに100%集中する価値のあるサーバーコアを解放します.
• スケーラブル・インターコネクト高性能イーサネットと超低レイテンシー InfiniBandファブリックの両方のシームレスなサポートは,機関が特定のファブリックに最適なファブリックを選択することを可能にします.HPCAIのワークロードです
• 先進的なプログラム可能性:内蔵ARMコアは,データ処理パイプラインをカスタマイズし,新しいプロトコルを直接NICに実装する柔軟性を提供し,インフラストラクチャを未来に備えています.

測定 できる 結果: 性能,遅延,効率 向上

導入するメラノックス コネクトX-7研究コンピューティング環境において,研究成果と運用コストに直接的な影響を及ぼす即時で測定可能な利益をもたらす.

表:ConnectX-7アダプターへのアップグレード後に研究クラスター環境で観測された実績指標の例.

結論: 発見 の ペース を 加速 する

研究機関にとって,最先端のネットワークインフラへの投資はもはや選択的ではなく,競争力を維持するための戦略的必須事項です.メラノックス コネクトX-7ネットワークのボトルネックを取り除き,研究者がこれまで解決できないと考えられていた問題に取り組むことを可能にします.高価なコンピューティングとストレージリソースの投資収益を最大化します発見の時間を加速し,協力的でデータ豊かな環境を育成します学術研究.