NVIDIA スイッチ ソリューション: アクセスからコアまで、セグメンテーションと高可用性に関するよくある質問

組織がAIデータセンターやエンタープライズネットワークでNVIDIAスイッチングソリューションを導入するにつれて、実装と最適化に関するいくつかの一般的な質問が生じます。このガイドでは、堅牢で高性能なネットワークインフラストラクチャを構築するための重要な考慮事項について説明します。

ネットワークセグメンテーション戦略

AIデータセンター環境でNVIDIAスイッチを使用してネットワークをセグメント化するにはどうすればよいですか？

適切なネットワークセグメンテーションは、AIワークロードのパフォーマンスとセキュリティの両方にとって重要です。NVIDIAは、多層アプローチを推奨しています。

• コンピューティングファブリックのセグメンテーション: 一貫した低レイテンシを確保するために、専用VLANまたはVXLANを使用してGPU間の通信トラフィックを分離します。
• ストレージネットワークの分離: トレーニング操作中のI/Oボトルネックを防ぐために、ストレージトラフィック用の個別のネットワークパスを維持します。
• 管理プレーンの分離: アウトオブバンド管理トラフィック用に特定のインターフェースとVLANを割り当てます。
• テナント分離: 同じインフラストラクチャを共有する複数の研究チームまたはプロジェクトを分離するために、ネットワーク仮想化を実装します。

高可用性実装

NVIDIAスイッチは、重要なAIワークロードに対してどのような高可用性機能を提供していますか？

NVIDIAスイッチは、中断のないAIトレーニングセッションを維持するために不可欠な、包括的な高可用性機能を提供します。

• MLAG（マルチシャーシリンクアグリゲーション）: スパニングツリープロトコルの制限なしに、スイッチ間のアクティブ/アクティブアップリンクを有効にします。
• ヒットレスフェイルオーバー: サブ秒のコンバージェンスで、スーパーバイザーまたはラインカードの障害時にもネットワーク接続を維持します。
• 双方向フォワーディング検出（BFD）: わずか50ミリ秒でリンク障害を迅速に検出します。
• グレースフルルーティングプロトコル再起動: コントロールプレーンの障害またはアップグレード中にフォワーディング状態を保持します。

アクセス層の考慮事項

アクセス層にNVIDIAスイッチを導入するためのベストプラクティスは何ですか？

アクセス層はネットワークインフラストラクチャの基盤を形成し、慎重な計画が必要です。

ポート密度計画: 現在のGPUサーバー構成に対して十分なポート容量を確保し、将来の拡張を考慮します。最新のAIサーバーは、最適なパフォーマンスを得るために複数の高速接続を必要とすることがよくあります。

電力と冷却: NVIDIAスイッチは効率性を考慮して設計されていますが、高密度アクセス層の導入では、適切な電力予算と熱管理が不可欠です。

ケーブル管理: 適切なエアフローを維持し、高密度環境でのトラブルシューティングを容易にするために、構造化されたケーブルソリューションを実装します。

コアネットワーク設計

最大のパフォーマンスを得るために、NVIDIAスイッチを使用してコアネットワークを設計するにはどうすればよいですか？

コアネットワークは、すべてのアクセス層からの集約トラフィックを処理し、高性能なネットワーク特性を維持する必要があります。

• ノンブロッキングアーキテクチャ: ピーク時のAIワークロード中に輻輳を防ぐために、コア全体で完全な二分帯域幅を確保します。
• 等コストマルチパス: 複数の並列パスを活用してトラフィックを均等に分散し、利用可能な帯域幅を最大化します。
• サービス品質ポリシー: 遅延の影響を受けやすいAIトラフィックを他のデータタイプよりも優先するために、きめ細かいQoSを実装します。
• モニタリングとテレメトリ: パフォーマンスに影響を与える前に、潜在的なボトルネックを特定するために、包括的なモニタリングを導入します。

既存のインフラストラクチャとの統合

NVIDIAスイッチは、既存のネットワークインフラストラクチャと統合できますか？

はい、NVIDIAスイッチは、標準ベースのプロトコルを通じて、既存のネットワーク機器との包括的な相互運用性をサポートしています。

プロトコル互換性: 標準ルーティングプロトコル（BGP、OSPF）およびスイッチングプロトコル（STP、LACP）の完全なサポートにより、マルチベンダー環境とのスムーズな統合が保証されます。

混合速度環境: 自動ネゴシエーションと速度変換機能により、異なる世代の機器間のシームレスな接続が可能です。

統合管理: REST APIと標準管理プロトコルにより、既存のネットワーク管理システムおよび自動化フレームワークとの統合が可能になります。

パフォーマンス最適化

特定のAIワークロード向けにNVIDIAスイッチのパフォーマンスを最適化するために利用できるチューニングオプションは何ですか？

特定のユースケースに合わせてパフォーマンスを微調整できるいくつかの構成オプションがあります。

• バッファ管理: 分散AIトレーニングで一般的な特定のトラフィックパターンに対応するようにバッファサイズを調整します。
• 輻輳制御: トラフィックバースト中のパケット損失を防ぐために、明示的な輻輳通知を実装します。
• ジャンボフレーム: ストレージおよびGPU通信ネットワークでプロトコルオーバーヘッドを削減するために、ジャンボフレームを有効にします。
• トラフィックエンジニアリング: 特定のタイプのAIトラフィックを最適なパスに誘導するために、ポリシーベースのルーティングを使用します。

これらの機能を適切に構成することで、AIデータセンター環境におけるシステム全体のパフォーマンスとトレーニング効率を大幅に向上させることができます。