AIデータセンターとNVIDIAスイッチのアーキテクチャ：高性能ネットワーキングを再定義するスマートキャンパス

人工知能ワークロードの爆発的な増加に伴い、従来のネットワークインフラストラクチャは、高スループット、低レイテンシ、高信頼性という、最新のAIデータセンターやスマートキャンパスの厳しい要件を満たすのに苦労しています。NVIDIAスイッチは、革新的なネットワーキング技術を通じて、次世代コンピューティングプラットフォームを強力にサポートする重要なソリューションとして登場しました。

AIデータセンターにおけるネットワークの課題

最新のAIトレーニングモデルは、数億から数兆のパラメータにまで成長しており、分散トレーニングが新たな標準となっています。この変革は、これまでにないネットワークパフォーマンスを要求します。

• 超低レイテンシ：ノード間の通信待ち時間を最小限に抑え、モデルトレーニングを加速します
• 高帯域幅：コンピューティングノード間の高速データ転送をサポートします
• ロスレスネットワーキング：輻輳とパケットロスを排除し、効率的なコンピューティングリソースの利用を保証します

従来のイーサネットアーキテクチャは、これらのシナリオでしばしば性能が低下し、AIコンピューティングプラットフォーム全体のボトルネックとなっています。

NVIDIAスイッチの技術的利点

NVIDIA Spectrumシリーズスイッチは、AIワークロード向けに特別に最適化されており、エンドツーエンドの高パフォーマンスネットワーキングソリューションを提供します。主な技術的特徴は次のとおりです。

• 超低レイテンシフォワーディング：数百ナノ秒という低さで、通信遅延を大幅に削減します
• 400GbEおよび800GbEポート密度：GPUクラスターの帯域幅需要に対応
• 高度な輻輳制御：ロスレスデータ伝送のためのRoCEv2（RDMA over Converged Ethernet）の実装
• テレメトリと可視性：ネットワークパフォーマンスと潜在的なボトルネックのリアルタイム監視

アプリケーションシナリオと展開モデル

NVIDIAスイッチは、複数のドメインでネットワークアーキテクチャを変革しています。

AIデータセンターインフラストラクチャ

大規模なAIトレーニング環境では、NVIDIAスイッチは数千のGPU間のシームレスな通信を可能にします。低レイテンシ特性により、データ転送を待つのではなく、計算リソースを最大限に活用できます。

スマートキャンパスネットワーク

従来のデータセンターを超えて、NVIDIAのネットワーキング技術は、以下を含むスマートキャンパスアプリケーションをサポートしています。

• IoTデバイスのエッジコンピューティング展開
• 学術機関における高性能研究ネットワーク
• キャンパスのセキュリティと運用に関するリアルタイム分析プラットフォーム

パフォーマンス比較

今後の開発動向

NVIDIAスイッチング技術の進化は、AIインフラストラクチャにおける新たな需要に対応し続けています。

• セキュリティとインフラストラクチャ処理を強化するためのNVIDIA BlueField DPUとの統合
• さらに低いレイテンシ要件を持つ次世代AIワークロードのサポート
• コンパクトなフォームファクタによるエッジコンピューティングシナリオへの展開

AIモデルが複雑さと規模を増すにつれて、高性能ネットワーキングの役割はますます重要になっています。NVIDIAスイッチは、明日のAIデータセンターとスマートキャンパスの基盤を提供し、以前はネットワークの制限によって制約されていた人工知能のブレークスルーを可能にします。

AIインフラストラクチャへの投資を計画している組織にとって、実績のある低レイテンシと高スループット機能を備えたネットワーキングソリューションの評価は、もはやオプションではなく、競争優位性のために不可欠です。詳細はこちらNVIDIAスイッチング技術がAI展開戦略をどのように変革できるかについて。