NVIDIA ネットワークアダプタソリューション：RDMA/RoCE 低遅延伝送最適化のための導入の基本

今日のデータ集約型コンピューティング環境において、ネットワークパフォーマンスは、AIワークロードと高性能アプリケーションにとって重要なボトルネックとして浮上しています。NVIDIAネットワークアダプタソリューションは、最先端のRDMAおよびRoCEテクノロジーを活用し、最新のエンタープライズインフラストラクチャにおける低遅延データ伝送の基準を再定義しています。

Remote Direct Memory Access（RDMA）テクノロジーは、データセンターネットワーキングにおけるパラダイムシフトを表しています。CPUを介さずにサーバー間で直接メモリからメモリへのデータ転送を可能にすることで、NVIDIAネットワークアダプタは前例のない効率レベルを達成します。このアプローチは、高性能ネットワーキング環境に大きなメリットをもたらします。

• CPU使用率を最大50％削減し、プロセッサを計算タスクに解放
• ラック内通信の遅延を5マイクロ秒未満に短縮
• ゼロコピーデータ転送メカニズムによるアプリケーションパフォーマンスの向上
• 分散AIトレーニングと機械学習ワークロードのスケーラビリティの向上

RDMA over Converged Ethernet（RoCE）は、RDMAのメリットを標準的なイーサネットネットワークに拡張し、高度なネットワーキング機能を主流のデータセンターで利用できるようにします。NVIDIAのRoCEテクノロジーの実装は、2つの異なる導入オプションを提供します。

NVIDIAネットワークアダプタの導入を成功させるには、複数のインフラストラクチャレイヤーにわたる綿密な計画が必要です。組織は、パフォーマンス上のメリットを最大化するために、いくつかの重要な要素に対処する必要があります。

適切なスイッチ設定は、最適なRoCEパフォーマンスの基盤を形成します。必須要件には以下が含まれます。

• すべてのネットワークデバイスでデータセンターブリッジング（DCB）機能を有効にする
• 輻輳シナリオでのパケット損失を防ぐために、優先フロー制御（PFC）を設定する
• 保証された帯域幅割り当てのための拡張伝送選択（ETS）
• MTUサイズを通常9000バイトに設定したジャンボフレームのサポート

NVIDIAネットワークアダプタの潜在能力を最大化するには、複数のパラメータにわたる洗練されたチューニングが必要です。

• 特定のワークロードパターンとトラフィックプロファイルに基づくバッファサイズ最適化
• 最適な遅延とCPU使用率のための割り込み調整のバランス調整
• アプリケーションの通信パターンに合わせたキューペア構成
• マルチソケットサーバーアーキテクチャ向けのNUMA対応配置戦略

RDMA機能を備えたNVIDIAネットワークアダプタは、複数の業界とユースケースで変革的な結果をもたらしています。

分散AIトレーニングシナリオでは、RDMAテクノロジーにより勾配同期時間が最大40％短縮され、モデル収束が高速化し、GPU使用率が大幅に向上します。特に大規模言語モデルのトレーニングは、通信オーバーヘッドの削減から恩恵を受けます。

金融機関は、NVIDIAアダプタの超低遅延を活用して、サブマイクロ秒のトランザクション時間を実現し、市場データ処理と自動取引システムで重要な競争優位性を獲得しています。

研究機関は、計算ノード間のデータ移動効率が30〜50％向上したと報告しており、複雑なシミュレーションと科学計算のソリューションまでの時間を劇的に短縮しています。

NVIDIAネットワークアダプタを導入する組織は、これらの実績のある実装戦略を遵守する必要があります。

• 包括的なネットワーク評価を実施し、ベースラインのパフォーマンス測定を行う
• 各段階で厳密なテストを実施して、段階的な導入アプローチを実装する
• RDMA固有のパフォーマンスメトリックの継続的な監視を確立する
• RDMA対応のトラブルシューティングとメンテナンスのための運用手順を開発する
• 最適なパフォーマンスとセキュリティのために、ファームウェアとドライバを定期的に更新する

RDMAおよびRoCEテクノロジーとのNVIDIAネットワークアダプタの統合は、高性能ネットワーキングアーキテクチャにおける基本的な進歩を表しています。これらのソリューションは、今日の最も要求の厳しいデータ集約型アプリケーションに必要な低遅延、高スループットの接続を提供し、既存のイーサネットインフラストラクチャとの互換性を維持します。

NVIDIAネットワークアダプタソリューションの包括的な導入ガイドラインをご覧ください