NVIDIA スイッチ:AIとキャンパスネットワークアーキテクチャの技術的な洞察
November 25, 2025
人工知能のワークロードが 現代のコンピューティングインフラストラクチャを 形作るにつれNVIDIAはAIデータセンターやキャンパスネットワーク環境のユニークな要求に応える高度なスイッチングソリューションを開発しましたこれらのスイッチは,高性能ネットワークの設計と展開の根本的な変化を表しています.
AI ワークロードのために設計されたアーキテクチャ
NVIDIAスイッチは 広範囲にわたる AI訓練と推論の特徴である 大規模な全対全の通信パターンを処理するために 特別に設計されていますこのアーキテクチャはいくつかの重要な要件に対応しています:
- 超低レイテンシーGPUクラスター間の通信ボトルネックを最小限に抑えるファブリックデザイン
- ブロックしない帯域幅で,大規模なモデル訓練のためのシームレスなデータ移動を保証する
- ネットワークによる減速を防ぐ高度な混雑制御機構
- 相互接続された数千の加速器をサポートするスケールアウト能力
基本技術仕様
最新世代のNVIDIAスイッチは AIインフラストラクチャに不可欠な前例のないパフォーマンスメトリックを提供します. これらのシステムは400Gから800Gまでのポート速度をサポートします.単一のシャシー構成で,合計スイッチ容量が秒間に50テラビットを超える.
これらのソリューションの特徴は 集団操作の最適化のための 専門ハードウェアの統合ですスイッチはAll-Reduceのような コミュニケーション・プリミティブを加速させる専用処理要素を組み込みます分散されたAI訓練で使用されています.
キャンパスネットワーク統合
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環境に高性能なネットワークを提供します.これらのソリューションは以下のようなことを提供します:
- 既存のキャンパスインフラストラクチャとのシームレスな統合
- 研究機関や学術機関への多租賃支援
- エネルギー効率の良い運用で所有総コストを削減する
- 異質な環境のための包括的な管理ツール
性能と遅延の最適化
NVIDIAのスイッチングポートフォリオの多くの建築決定を 低レイテンシーを追求する. カスタムシリコンと最適化されたデータ経路を通じて,このスイッチは 業界トップの ポート対ポートの遅延測定を達成しますAIのワークロードとリアルタイムアプリケーションの両方にとって重要です.
アダプティブルーティングや負荷認識の転送などの高度な機能は,異なるトラフィックパターンや混雑シナリオ下で高性能なネットワーク機能が維持されることを保証します.
派遣 に 関する 考え方
AIデータセンターアプリケーションに NVIDIA スイッチを導入する組織は,いくつかの要因を考慮する必要があります.
- 特定のAI通信パターンのためのトポロジー設計最適化
- 既存の管理・オーケストレーション・フレームワークとの統合
- 高密度部署の冷却と電力需要
- 性能最適化のための監視とテレメトリ能力
将来の発展経路
NVIDIAはスイッチ技術における革新を継続し,より高いRadixスイッチ,ネットワーク内コンピューティング能力の強化,GPU コンピューティングリソースとのより緊密な統合これらの開発は,コンピューティングパフォーマンスとネットワーク能力のギャップをさらに縮小します.
NVIDIAのスイッチングポートフォリオの進化は,将来のAIの突破は,コンピューティングの進歩と同様にネットワーク革新に依存するという明確な理解を示しています.詳しくはこの技術がAIインフラストラクチャを どう変えるのかについてです