NVIDIAスイッチソリューションの実装：アクセスからコアまでのセグメンテーションと高可用性

最新のAIデータセンターでNVIDIAスイッチングソリューションを実装するには、すべてのネットワークセグメントにわたる慎重なアーキテクチャ計画が必要です。アクセス層の接続からコアディストリビューションまで、各セグメントは、要求の厳しいAIワークロードで高可用性と最適なパフォーマンスを維持するための独自の課題を提示します。

アクセス層は、AIデータセンターファブリックへのサーバーとストレージシステムの重要なエントリポイントとして機能します。NVIDIAのSpectrumイーサネットスイッチは、サーバー接続の基盤を提供し、AIクラスターが要求する不可欠な低遅延特性を提供します。

アクセス層の主な考慮事項は次のとおりです。

• GPUサーバーラックのポート密度要件
• AIトラフィックパターンに適したオーバーサブスクリプション率
• モジュール式成長のためのラック規模の展開モデル
• 迅速なスケーラビリティのための自動プロビジョニング

適切なアクセス層の設計により、個々のサーバー接続が分散トレーニング操作のボトルネックになるのを防ぎ、AIクラスター全体で一貫した高性能ネットワーキングを維持できます。

トラフィックがアクセス層からコアに向かって移動するにつれて、集約スイッチは、AIワークロードに特徴的な大規模な東西トラフィックパターンを処理する必要があります。NVIDIAの高ラディックススイッチはこの役割で優れており、ホップ数を最小限に抑え、ファブリック全体で低遅延を維持します。

AIデータセンターのセグメンテーション戦略は、従来のエンタープライズネットワークとは大きく異なります。部門やアプリケーションごとにセグメント化するのではなく、AIクラスターは多くの場合、次のようにセグメント化されます。

• トレーニングジョブドメイン
• マルチテナント環境でのテナント分離
• 開発環境と本番環境
• データの機密性分類

NVIDIAスイッチング環境における高可用性は、単純なハードウェア冗長性を超えています。このアーキテクチャは、数日または数週間実行される可能性のある重要なAIトレーニングジョブの継続的な運用を保証するために、複数のフォールトトレランス層を組み込んでいます。

主な高可用性機能は次のとおりです。

• アクティブ/アクティブアップリンク用のマルチシャーシリンクアグリゲーショングループ（MLAG）
• システムアップグレード中のヒットレスフェイルオーバー
• トラフィックフローに影響を与えることなく、コンポーネント障害をスムーズに処理
• 一般的な障害シナリオの自動修復

大規模なAIトレーニング施設は、NVIDIAのセグメント化されたアプローチの効果を示しています。10,000を超えるGPUを接続するある実装では、慎重なセグメンテーションと高可用性設計を通じて、クラスター全体で95％の利用率を達成しました。

この展開では、アクセス層にNVIDIA Spectrum-3スイッチを使用し、集約層とコア層を形成するSpectrum-4システムを使用しました。この階層設計は、分散トレーニング効率に不可欠な低遅延通信を維持しながら、必要な規模を提供しました。

別のエンタープライズAIデータセンターでは、研究、開発、および本番環境を分離し、ストレージとデータリソースへの共有アクセスを維持するマルチティアセグメンテーションモデルを実装しました。このアプローチは、セキュリティ要件と運用効率のバランスを取りました。

セグメント化されたNVIDIAスイッチング環境の効果的な管理には、すべてのネットワーク層にわたる包括的な可視性が必要です。NVIDIAのNetQおよびCumulus Linuxソリューションは、複雑なセグメント化されたアーキテクチャを維持するために必要な運用ツールを提供します。

主な運用上の考慮事項は次のとおりです。

• すべてのスイッチングセグメントにわたる統合管理
• ファブリック全体での一貫したポリシー適用
• 自動構成検証
• 包括的な監視とアラート

アクセスからコアまでのNVIDIAスイッチングソリューションの実装を成功させるには、パフォーマンス要件と運用上の実用性のバランスを取る必要があります。セグメント化されたアプローチは、堅牢な高可用性機能と組み合わせて、現在のAIワークロードと将来のスケーラビリティのニーズの両方をサポートする基盤を構築します。