Mellanox (NVIDIA Mellanox) 920-9B110-00FH-0D0 InfiniBand スイッチの動作: 低遅延インターコネクトの最適化
May 29, 2026
現実の世界 AI 訓練や高性能コンピューティングの展開では ネットワークのレイテンシーと CPU オーバーヘッドは 拡張性の 沈黙の殺人者になりますこの申請書では,中規模の研究機関がメラノックス (NVIDIA メラノックス) 920-9B110-00FH-0D0InfiniBandスイッチは GPUベースの研究クラスターのコア・ファブリックとして
組織の 100Gb/s イーサネット RoCE ファブリックは,PFC (優先流量制御) 嵐や不効率な混雑処理により予測不可能な尾遅延に苦しみました.AIのモデルサイズが100億から500億以上のパラメータに拡大しました総繰り返しの時間の45%近くを消費しました.低レイテンシーファブリックで,線形パフォーマンススケーリングを維持しながら,RDMAを完全に活用できる捜索はすぐに920-9B110-00FH-0D0最も有望な建材ブロックとして
チームから選出された920-9B110-00FH-0D0 MQM8790-HS2F 200Gb/s HDR4つのラックで 64 GPU ノードを相互接続します.920-9B110-00FH-0D0 インフィニバンドスイッチ OPNHDRポートを40個ずつ搭載したリデンドントのスイッチを2つ導入し,ブロックしない1:1のオーバーサブスクリプション比を達成しました.拡張可能HierarchicalAggregationとReductionプロトコル (SHARPv2) を活用した920-9B110-00FH-0D0 データシート互換性のために,チームは,920-9B110-00FH-0D0対応する既存の ConnectX-6 HDR アダプターと標準QSFP56光学を含んでいた.
導入後のテレメトリでは劇的な改善が示された.任意の2つのGPUノード間のエンドツーエンドレイテンシーは3.2μs (RoCE) から1.1μs未満に低下し,ジッターは80%減少した.NVIDIA メラノックス 920-9B110-00FH-0D0512-GPU の作業では,全縮小完了時間を 57% 短縮した.次の表は主要な指標を要約している.
| メトリック | 前 (RoCE) | 920-9B110-00FH-0D0と |
|---|---|---|
| 平均P2P遅延 (MPIピングポング) | 3.2 μs | 1.08 μs |
| オールリデュース (512 GPU, 1GB メッセージ) | 17.3 ms | 7.4 ms |
| 効率 的 な 帯域 幅 活用 | 62% | 94% |
| CPUオーバーヘッド (10Gb/sあたり) | ~8% | <1% |
総数を超えて920-9B110-00FH-0D0 インフィニバンドスイッチ OPN ソリューションNVIDIA UFM (Unified Fabric Manager) を使って,チームがリアルタイムでファブリックの可視性,自動経路の最適化,前回のEthernet展開では利用できない機能.920-9B110-00FH-0D0 仕様また,電力効率の良い動作も可能にした. 1Uのシャーシは全負荷で180Wしか消費せず,PUE貢献を低下させた.
同様のアップグレードを評価する組織では,920-9B110-00FH-0D0価格NICのオーバーヘッドが低く,高価な損失のないEthernetライセンスの排除が考慮されている場合,同等の200Gb/sのEthernetスイッチと比較して好ましい.920-9B110-00FH-0D0 販売中チームによるROI分析では GPU利用率の改善だけで 9ヶ月の回帰期間を示した.
展開は,NVIDIA メラノックス 920-9B110-00FH-0D0マイクロ秒未満の遅延,完全なバイセクショナル帯域幅, RDMAネイティブ効率の約束を果たしますこのスイッチは証明された作業負荷がエクサスケールへと拡大するにつれて,920-9B110-00FH-0D0高性能インターコネクト設計の最前線に残ります