NVIDIA Network Adapter Solutions: ความจําเป็นในการจัดจําหน่ายสําหรับ RDMA / RoCE การปรับปรุงการส่งสัญญาณความช้าต่ํา

ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เน้นข้อมูลในปัจจุบัน ประสิทธิภาพของเครือข่ายได้กลายเป็นคอขวดที่สำคัญสำหรับเวิร์กโหลด AI และแอปพลิเคชันประสิทธิภาพสูง โซลูชันอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี RDMA และ RoCE ที่ล้ำสมัย กำลังกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับการส่งข้อมูลแบบ Low Latency ในโครงสร้างพื้นฐานองค์กรสมัยใหม่

เทคโนโลยี Remote Direct Memory Access (RDMA) แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในเครือข่ายศูนย์ข้อมูล ด้วยการเปิดใช้งานการถ่ายโอนข้อมูลแบบ direct memory-to-memory ระหว่างเซิร์ฟเวอร์โดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของ CPU อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA จึงบรรลุระดับประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน แนวทางนี้ให้ประโยชน์อย่างมากสำหรับสภาพแวดล้อมเครือข่ายประสิทธิภาพสูง:

• ลดการใช้ CPU ลงได้ถึง 50% ทำให้โปรเซสเซอร์ว่างสำหรับงานคำนวณ
• ลดความหน่วงให้อยู่ในระดับต่ำกว่า 5 ไมโครวินาทีสำหรับการสื่อสารภายในแร็ค
• เพิ่มประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันผ่านกลไกการถ่ายโอนข้อมูลแบบ zero-copy
• ปรับขนาดได้ดีขึ้นสำหรับเวิร์กโหลดการฝึกอบรม AI แบบกระจายและแมชชีนเลิร์นนิง

RDMA over Converged Ethernet (RoCE) ขยายประโยชน์ของ RDMA ไปยังเครือข่าย Ethernet มาตรฐาน ทำให้ความสามารถด้านเครือข่ายขั้นสูงสามารถเข้าถึงศูนย์ข้อมูลหลักได้ การใช้งานเทคโนโลยี RoCE ของ NVIDIA มีตัวเลือกการปรับใช้ที่แตกต่างกันสองแบบ:

การใช้งานอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ที่ประสบความสำเร็จต้องมีการวางแผนอย่างพิถีพิถันในหลายเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน องค์กรต้องพิจารณาปัจจัยสำคัญหลายประการเพื่อเพิ่มประโยชน์ด้านประสิทธิภาพสูงสุด

การกำหนดค่าสวิตช์ที่เหมาะสมเป็นรากฐานสำหรับประสิทธิภาพ RoCE ที่ดีที่สุด ข้อกำหนดที่จำเป็นประกอบด้วย:

• เปิดใช้งานความสามารถ Data Center Bridging (DCB) ในอุปกรณ์เครือข่ายทั้งหมด
• กำหนดค่า Priority Flow Control (PFC) เพื่อป้องกันการสูญเสียแพ็กเก็ตในสถานการณ์ที่แออัด
• Enhanced Transmission Selection (ETS) สำหรับการจัดสรรแบนด์วิดท์ที่รับประกัน
• รองรับเฟรมจัมโบ้ที่มีขนาด MTU โดยทั่วไปตั้งค่าเป็น 9000 ไบต์

การเพิ่มศักยภาพของอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ให้สูงสุดเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งที่ซับซ้อนในหลายพารามิเตอร์:

• การปรับขนาดบัฟเฟอร์ให้เหมาะสมตามรูปแบบเวิร์กโหลดและโปรไฟล์การรับส่งข้อมูลเฉพาะ
• การปรับสมดุลการกลั่นกรองการขัดจังหวะเพื่อความหน่วงและการใช้ CPU ที่เหมาะสมที่สุด
• การกำหนดค่าคู่คิวที่สอดคล้องกับรูปแบบการสื่อสารของแอปพลิเคชัน
• กลยุทธ์การวางตำแหน่งที่รับรู้ NUMA สำหรับสถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์แบบหลายซ็อกเก็ต

อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ที่มีความสามารถ RDMA กำลังส่งมอบผลลัพธ์ที่เปลี่ยนแปลงในหลายอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งาน

ในสถานการณ์การฝึกอบรม AI แบบกระจาย เทคโนโลยี RDMA ช่วยลดเวลาในการซิงโครไนซ์การไล่ระดับสีได้ถึง 40% ทำให้สามารถรวมโมเดลได้เร็วขึ้นและปรับปรุงอัตราการใช้ GPU อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับประโยชน์จากการลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร

สถาบันการเงินใช้ประโยชน์จากความหน่วงต่ำพิเศษของอะแดปเตอร์ NVIDIA เพื่อให้ได้เวลาทำธุรกรรมในระดับต่ำกว่าไมโครวินาที ซึ่งได้รับข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญในการประมวลผลข้อมูลตลาดและระบบการซื้อขายอัตโนมัติ

สถาบันวิจัยรายงานการปรับปรุงประสิทธิภาพการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างโหนดการคำนวณ 30-50% ซึ่งช่วยลดเวลาในการแก้ปัญหาสำหรับการจำลองที่ซับซ้อนและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์อย่างมาก

องค์กรที่ปรับใช้อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ควรปฏิบัติตามกลยุทธ์การใช้งานที่พิสูจน์แล้วเหล่านี้:

• ดำเนินการประเมินเครือข่ายที่ครอบคลุมและการวัดประสิทธิภาพพื้นฐาน
• ใช้แนวทางการปรับใช้แบบแบ่งขั้นตอนพร้อมการทดสอบอย่างเข้มงวดในแต่ละขั้นตอน
• สร้างการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสำหรับเมตริกประสิทธิภาพเฉพาะของ RDMA
• พัฒนากระบวนการปฏิบัติงานสำหรับการแก้ไขปัญหาและการบำรุงรักษาที่รับรู้ RDMA
• รักษาการอัปเดตเฟิร์มแวร์และไดรเวอร์เป็นประจำเพื่อประสิทธิภาพและความปลอดภัยสูงสุด

การรวมอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA เข้ากับเทคโนโลยี RDMA และ RoCE แสดงถึงความก้าวหน้าพื้นฐานในสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสิทธิภาพสูง โซลูชันเหล่านี้ให้การเชื่อมต่อแบบ Low Latency และ High-Throughput ที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นข้อมูลมากที่สุดในปัจจุบัน ในขณะที่ยังคงความเข้ากันได้กับโครงสร้างพื้นฐาน Ethernet ที่มีอยู่

สำรวจแนวทางการปรับใช้ที่ครอบคลุมสำหรับโซลูชันอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA