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関する重要な考慮事項

今日のデータ集約型コンピューティング環境では、ネットワークのパフォーマンスが重要なボトルネックとなっています。NVIDIAネットワークアダプターは、高度なハードウェアオフロードと高帯域幅機能を介してこの課題に対処するように設計されており、データセンターネットワーキングを変革します。

従来のネットワークインターフェースは、特にAIトレーニング、高性能コンピューティング、クラウドインフラストラクチャにおいて、最新のアプリケーションの要求に対応するのに苦労しています。NVIDIAのアプローチは、いくつかの主要なテクノロジーを組み合わせて、卓越したパフォーマンスを実現します。

• RDMA（Remote Direct Memory Access）: CPUを介さずにシステム間で直接メモリにアクセスできます
• RoCE（RDMA over Converged Ethernet）: RDMA機能を標準的なイーサネットネットワークに拡張します
• ハードウェアオフロードエンジン: 専用ハードウェアでネットワーキングプロトコルを処理します
• マルチキューアーキテクチャ: 複数のCPUコアにネットワーク処理を分散します

ConnectXシリーズやBlueField DPUを含むNVIDIAネットワークアダプターは、高性能ネットワーキング環境に大きな利点をもたらします。RDMAとRoCEテクノロジーの組み合わせにより、従来のTCP/IPネットワーキングと比較してレイテンシを最大70％削減し、CPU使用率を最大50％削減します。

これらのアダプターは25GbEから400GbEまでの速度をサポートしており、データ集約型アプリケーションに最適です。ハードウェアオフロード機能は、基本的なネットワーキングを超えて、以下を含みます。

• ストレージプロトコル処理（NVMe-oF、iSER）
• IPsecやTLSアクセラレーションなどのセキュリティ機能
• ソフトウェア定義ネットワーキングのための仮想スイッチオフロード
• サービス品質（QoS）とトラフィック管理

AIおよび機械学習ワークロードでは、NVIDIAネットワークカードにより、複数のサーバー間での効率的なスケーリングが可能になります。高帯域幅機能により、ノード間の通信オーバーヘッドを削減することで、より高速なモデルトレーニングが可能になります。RDMAテクノロジーは、これらの環境で特に価値があり、ネットワークを介したGPU間の直接通信を可能にします。

ストレージアプリケーションの場合、高性能ネットワーキングとNVMe-oFオフロードの組み合わせにより、リモートストレージシステムからほぼローカルストレージのパフォーマンスが実現します。これにより、パフォーマンスを損なうことなく、より柔軟でスケーラブルなストレージアーキテクチャが可能になります。

NVIDIAネットワークアダプターの導入を成功させるには、慎重な計画が必要です。ネットワークインフラストラクチャは、RoCE実装用のデータセンターブリッジング（DCB）など、必要な機能をサポートする必要があります。Mellanoxドライバーとファームウェアの適切な構成は、ハードウェアのすべての機能を活用するために不可欠です。

環境に合わせてNVIDIAネットワークカードを評価する際には、次の要素を考慮してください。

• アプリケーションのレイテンシ要件と感度
• 既存のネットワークインフラストラクチャとの互換性
• CPU使用率の目標と制約
• 将来のスケーラビリティのニーズと成長予測

NVIDIAネットワークアダプターの高度な機能、特にRDMAおよびRoCEの実装は、高性能ネットワーキングテクノロジーにおける大きな進歩を表しています。レイテンシとCPUオーバーヘッドを削減し、帯域幅を増加させることで、これらのソリューションは、新しいレベルのアプリケーションパフォーマンスとデータセンターの効率を実現します。

データ集約型ワークロードが進化し続けるにつれて、最適化されたネットワーキングインフラストラクチャの重要性はますます高まるでしょう。NVIDIAのネットワークアクセラレーションに対する包括的なアプローチは、これらのアダプターを最新のデータセンターアーキテクチャにおける重要なコンポーネントとして位置付けています。