NVIDIA スイッチ:AIとキャンパスネットワークファブリックアーキテクチャの技術的な洞察
October 21, 2025
NVIDIA スイッチ:AIとキャンパスネットワークファブリックアーキテクチャの技術的な洞察
コンピューターの加速の時代ではNVIDIA スイッチは,現代のAIワークロードやキャンパス環境の要求に応えるように設計された専用アーキテクチャでネットワークインフラストラクチャを再定義していますこれらのスイッチは高性能ネットワークで前例のないパフォーマンスを提供し 分散されたAI訓練やリアルタイムアプリケーションにとって不可欠な 驚くほど低レイテンシーを実現します
AIデータセンター革命
伝統的なネットワークアーキテクチャは,AIワークロードによって生成される大規模なデータ流量に追いつくのにしばしば苦労する.NVIDIAは,以下のようなことを提供するSpectrumシリーズスイッチを通じてこの課題に取り組んでいます.
- 多ノードAIクラスタをサポートするためのシームレススケーリングの付いた400Gbpsポート速度
- パケット損失を防ぐ高度な混雑制御機構
- 超低レイテンシー転送 タイムセンシティブなAI計算
- GPUの直接通信のためのRoCE (RDMA over Converged Ethernet) の最適化
これらの機能により,NVIDIA スイッチは,何千ものGPUがトレーニングサイクル中に同時に通信する必要があるAIデータセンターの展開に理想的です.
キャンパスネットワークの近代化
NVIDIAのスイッチング技術は,データセンターを超えて,キャンパス環境にエンタープライズレベルのパフォーマンスをもたらします.アーキテクチャは以下をサポートします.
- 高密度10/25/100GbE接続性
- ゼロタッチプロビジョニングと自動化されたネットワーク管理
- マイクロセグメント機能の強化されたセキュリティ機能
- 音声,ビデオ,データ優先順位付けのためのサービス品質 (QoS) メカニズム
この包括的なアプローチは,キャンパスネットワークがデジタル学習,スマートビル,IoTの展開の増大する需要をサポートすることを保証します.
テクニカル・アーキテクチャの特徴
NVIDIAのスイッチングファブリックには,優れた高性能ネットワークを可能にするいくつかの革新的な技術が含まれています.
- トラフィック・バーストを処理するための深層バッファを持つ共有メモリアーキテクチャ
- 最適な経路選択と負荷分布のための適応路線
- リアルタイムネットワークモニタリングのためのテレメトリと可視性機能
- Kubernetes とコンテナ化アプリケーションとのクラウドネイティブ統合
これらのテクノロジーの組み合わせにより,ネットワークの負荷が大きい場合でも,一貫して低レイテンシーが得られます.NVIDIA スイッチを AI とキャンパス環境の両方で遅延感のあるアプリケーションに特に適している.
配備の考慮事項と最善の慣行
NVIDIAのスイッチングソリューションの成功への導入には,注意深く計画する必要があります.
- 期待されるAIワークロードパターンに基づいてアップリンク容量の適切なサイズ設定
- 既存のインフラと管理システムとの統合
- 性能指標の監視と警告の構成
- 新しい管理インターフェースと能力に関するスタッフの訓練
AIデータセンターの インフラストラクチャを建設したり キャンパスネットワークを近代化したりしますNVIDIA スイッチは,現代のアプリケーションに不可欠な低レイテンシーを維持しながら,進化する要件に合わせてスケーリングできる未来に備えた基盤を提供します.
このアーキテクチャの柔軟性は,AIワークロードと伝統的なエンタープライズアプリケーションが同じインフラストラクチャ上で共存するハイブリッド展開をサポートします投資保護と運用効率の確保.詳しくはNVIDIAのスイッチングソリューションが ネットワークインフラストラクチャを どう変えるかについてです