NVIDIA スイッチ:AIデータセンターとキャンパスネットワークアーキテクチャの主要な購入考慮事項

人工知能ワークロードの指数関数的な増加は データセンターのネットワーク要件を根本的に再構築していますNVIDIAのスイッチポートフォリオは,高性能ネットワーク環境のために設計された専門ソリューションでこれらの課題に対処しています.

伝統的なデータセンターネットワークは,現代のAIクラスターの要求を満たすのに苦労しています.主な課題には以下が含まれます.

• 分散型訓練職に対する非常に低い遅延要求
• 多ノードGPU通信からの膨大な帯域幅要求
• 数百万ドルのAIインフラストラクチャを停止させる ネットワークの混雑
• モデルサイズとクラスター構成の拡大に対するスケーラビリティ制限

NVIDIA Spectrumシリーズスイッチは,現代のAIデータセンターインフラストラクチャの基盤を提供します.これらのソリューションは以下のようなものを提供します:

• 400Gと800Gイーサネットで業界をリードするポート密度
• AI訓練と推論作業負荷のための超低レイテンシー転送
• アプリケーションのパフォーマンスとネットワークの状態を深く把握する

Spectrum-4プラットフォームは 世界初の 400G ポート毎イーサネットスイッチとして 高性能ネットワーク能力の飛躍を象徴しています.2テラビット/秒の総スイッチ容量低レイテンシーを維持しながら 最も要求の高い AI ワークロードを処理できます

大規模なAIデータセンターを超えて NVIDIAのスイッチング技術は キャンパスネットワークや企業環境に利点をもたらします世界最大のAIインフラストラクチャを動かす ネットワーク技術を利用できます.

キャンパスの展開の主要な利点は以下の通りです.

• AIアプリケーションに対応できる未来に備えたインフラ
• 研究開発チームの一貫したユーザー体験
• レベルが少なく,性能が向上した簡素化されたネットワークアーキテクチャ
• 敏感な研究データに合わせた 強化されたセキュリティ機能

アダプタブルルーティングネットワークを通じて最適な経路を動的に選択し,混雑を回避し,低レイテンシーを維持します.この能力は AI 訓練の仕事にとって不可欠です 何千もの GPU の間の同期通信は 狭い時間枠内で完了する必要があります.

RoCE (RDMA over Converged Ethernet) (コンバージェッドイーサネットによるRDMA)サーバー間の直接メモリアクセスが可能になり,CPUオーバーヘッドを回避し,遅延を大幅に削減します.この技術は,モデルトレーニング中にパラメータ同期が継続的に起こる分散型AI訓練にとって不可欠です.

先進的なテレメトリネットワークの振る舞いを深く理解し,AIの作業完了時間に影響する前に,オペレーターが潜在的なボトルネックを特定して解決できるようにします.

NVIDIA スイッチを評価する際には,以下の重要な要素を考慮してください.

• AIモデルの複雑性に基づく現在のおよび将来の帯域幅要件
• クラスターの規模と成長予測
• 既存のネットワーク管理システムとの統合要件
• 高性能イーサネットネットワークの管理に関するスタッフの専門知識
• 電力,冷却,運用上のオーバーヘッドを含む所有総コスト

AIインフラストラクチャを構築または拡張する組織では,NVIDIA スイッチはネットワークのボトルネックを克服するための実証されたソリューションを提供します.この技術は 世界最大のAI展開で検証されています信頼性の高いスケール性能を示しています

AIモデルが 規模や複雑さで 増え続けるにつれて ネットワークは 全体のシステムパフォーマンスにとって 極めて重要です初期から適切な切り替えインフラに投資することで 高額な再設計を防ぐことができ,AIイニシアチブが成功に必要な基盤を持つことを保証できます.詳しくは特定の製品仕様と導入ガイドラインについて