NVIDIA ネットワークアダプター：高帯域幅、低レイテンシの適応とオフロードにおける導入トレンド
October 22, 2025
人工知能,高性能コンピューティング (HPC),クラウドデータセンターの急速な進化は,優れたネットワークパフォーマンスに対する前例のない需要を駆使しています.テクノロジーの高度なアーキテクチャで高帯域幅,低遅延ネットワークの導入のためのコアソリューションとして出現しています.
伝統的なネットワークアーキテクチャでは,データ処理に相当なCPUの関与が必要であり,高レイテンシーと相当なCPUリソース消費につながる.現代 の データ センター は,いくつかの 重要な 課題 に 直面 し て い ます:
- 人工知能訓練クラスタは 非常に高いネットワークスループットを要求します
- 金融取引システムには マイクロ秒レベルの遅延が必要です
- クラウドサービスプロバイダは より高いリソース利用率と効率性を必要としています
- 科学コンピューティングのアプリケーションは 巨大な並列処理能力に依存しています
リモート・ダイレクト・メモリー・アクセス (RDMA) 技術は,オペレーティング・システムに関与することなく,1台のコンピュータが他のコンピュータのメモリから直接読み書きできるようにする.この技術が真の高性能ネットワーク:
- ゼロコピー:データがネットワークアダプターからアプリケーションメモリに直接転送されます
- カーネルバイパスCPUの中断をなくし 遅延を大幅に削減します
- 超低レイテンシーメッセージ送信遅延を1マイクロ秒未満に 短縮します
実施についてRDMA毎マイクロ秒が重要な作業負荷において 極めて重要な技術であり 現代のデータ密集型アプリケーションの礎となるのです
RDMA over Converged Ethernet (RoCE) は,RDMA を接続するネットワークをRDMANVIDIAのネットワークアダプタは,RoCEの深層最適化を提供し,重要な利点を提供します:
| テクニカル特徴 | 伝統的なイーサネット | NVIDIA アダプタと RoCE |
|---|---|---|
| 典型的な遅延 | 数十から数百マイクロ秒 | 1マイクロ秒未満 (繊維に依存する) |
| CPU利用量 | 高度 (データ移動を処理する) | 非常に低い (CPUはオフロード) |
| 最大帯域幅 | ホスト処理によって制限される | ポートあたり最大400Gbps |
NVIDIAのネットワークアダプターRDMARoCEは複数の産業のインフラストラクチャを変革しています
- AIと機械学習:GPUサーバー間の通信コストを最小限に抑えることで 分散訓練を加速します
- 高性能コンピューティング (HPC):効率的なメッセージ転送を通じて 速くシミュレーションとモデリングを可能にします
- ハイパースケール・クラウド・データ・センター:レンタ・アイソレーション,ネットワークパフォーマンス,そしてホストの全体的な効率を向上させる.
- 貯蔵区分:NVMe-oFソリューションの裸金属リモートストレージアクセスパフォーマンスを提供する.
NVIDIAのネットワークアダプタは,データセンターネットワークの将来は,高帯域幅,低レイテンシー技術の普及にあります.RDMAネットワーク処理をCPUからオフロードして メモリへの直接アクセスを可能にすることで 新しいレベルのパフォーマンスと効率を 解くことができます次の世代のコンピューティング密集型アプリケーションを動かすために不可欠ですデータ量が爆発的に増加するにつれて これらの高度なネットワーク機能の戦略的重要性は増大するだけです