NVIDIA Network Adapter Solutions: RDMA/RoCE Architecture สําหรับการปรับปรุงการส่งสัญญาณความช้าต่ํา
October 15, 2025
โซลูชันอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA: สถาปัตยกรรม RDMA/RoCE เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพการส่งข้อมูลที่มีความหน่วงต่ำ
ในยุคของ AI และการประมวลผลประสิทธิภาพสูง โปรโตคอลเครือข่ายแบบดั้งเดิมสร้างคอขวดที่สำคัญซึ่งจำกัดประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน โซลูชันอะแดปเตอร์เครือข่ายของ NVIDIA พร้อมเทคโนโลยี RDMA และ RoCE มอบการปรับปรุงที่ปฏิวัติวงการในด้านประสิทธิภาพการส่งข้อมูลและการลดความหน่วง
ความท้าทายของคอขวดเครือข่าย
ศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่ต้องเผชิญกับความต้องการที่ไม่เคยมีมาก่อนจากการฝึกอบรม AI การอนุมานการเรียนรู้ของเครื่อง และเวิร์กโหลดการประมวลผลประสิทธิภาพสูง เครือข่าย TCP/IP แบบเดิมนำเสนอข้อจำกัดที่สำคัญหลายประการ:
- การใช้ CPU สูงสำหรับการประมวลผลโปรโตคอล
- ความหน่วงที่สำคัญจากการคัดลอกหน่วยความจำหลายครั้ง
- ความสามารถในการปรับขนาดที่จำกัดในการปรับใช้ขนาดใหญ่
- การใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ
เทคโนโลยี RDMA: ปฏิวัติการถ่ายโอนข้อมูล
Remote Direct Memory Access (RDMA) ช่วยให้การสื่อสารแบบหน่วยความจำต่อหน่วยความจำโดยตรงระหว่างระบบ โดยข้ามเคอร์เนลระบบปฏิบัติการและ CPU การใช้งาน RDMA ของ NVIDIA มอบ:
- การถ่ายโอนข้อมูลแบบ Zero-copy ขจัดค่าใช้จ่ายของบัฟเฟอร์
- การข้ามเคอร์เนลลดการใช้ CPU เหลือต่ำกว่า 3%
- ความหน่วงต่ำกว่า 1.5 ไมโครวินาทีสำหรับการสื่อสารภายในแร็ค
- ความสามารถในการปรับขนาดเชิงเส้นที่แท้จริงสำหรับแอปพลิเคชันแบบกระจาย
RoCE: RDMA over Converged Ethernet
RoCE ขยายประโยชน์ของ RDMA ไปยังโครงสร้างพื้นฐาน Ethernet มาตรฐาน ทำให้เครือข่ายประสิทธิภาพสูงสามารถเข้าถึงได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะ การใช้งาน RoCE ของ NVIDIA มี:
- รองรับ RoCE v2 สำหรับการกำหนดเส้นทางเครือข่าย Layer 3
- กลไกการควบคุมความแออัดขั้นสูง
- การควบคุมการไหลตามลำดับความสำคัญ (PFC) สำหรับ Ethernet ที่ไม่สูญเสีย
- ความเข้ากันได้ของ Enhanced Data Center TCP (DCTCP)
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ: แบบดั้งเดิมเทียบกับโซลูชัน NVIDIA
| ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ | อีเธอร์เน็ตแบบดั้งเดิม | NVIDIA RDMA/RoCE | การปรับปรุง |
|---|---|---|---|
| ความหน่วงในการฝึกอบรม AI | 90-130 ไมโครวินาที | 1.3-2.0 ไมโครวินาที | ลดลง ~98% |
| การใช้ CPU | 25-45% ต่อพอร์ต | 1-4% ต่อพอร์ต | ลดลง ~90% |
| อัตราข้อความ | 1-2 ล้านข้อความ/วินาที | 180-200 ล้านข้อความ/วินาที | ปรับปรุง ~100x |
สถานการณ์การใช้งานหลัก
โซลูชันอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA มอบประสิทธิภาพที่เปลี่ยนแปลงได้ในหลายโดเมน:
- AI และการเรียนรู้ของเครื่อง: การฝึกอบรมแบบกระจายใน GPU หลายพันตัว
- การประมวลผลประสิทธิภาพสูง: การจำลองทางวิทยาศาสตร์และเวิร์กโหลดการวิจัย
- ศูนย์ข้อมูลคลาวด์: การเข้าถึงที่เก็บข้อมูลและการโยกย้ายเครื่องเสมือน
- บริการทางการเงิน: การซื้อขายความถี่สูงและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
ส่วนประกอบสถาปัตยกรรมโซลูชัน
โซลูชันเครือข่าย NVIDIA ที่สมบูรณ์ผสานรวมเทคโนโลยีหลายอย่าง:
- อะแดปเตอร์ซีรีส์ ConnectX พร้อมเอ็นจิ้นการออฟโหลดฮาร์ดแวร์
- BlueField DPU สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบบูรณาการ
- ไดรเวอร์ NVIDIA และ SDK สำหรับการรวมแอปพลิเคชันที่ราบรื่น
- เครื่องมือการจัดการและการตรวจสอบสำหรับการปรับใช้ระดับองค์กร
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้งาน
การปรับใช้ที่ประสบความสำเร็จต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการอย่างรอบคอบ:
- โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายที่รองรับ Data Center Bridging (DCB)
- การกำหนดค่า QoS ที่เหมาะสมสำหรับการทำงานของ Ethernet ที่ไม่สูญเสีย
- การเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันสำหรับรูปแบบการสื่อสาร RDMA
- ขั้นตอนการทดสอบและการตรวจสอบที่ครอบคลุม
โซลูชันอะแดปเตอร์เครือข่ายของ NVIDIA พร้อมเทคโนโลยี RDMA และ RoCE แสดงถึงรากฐานสำหรับโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายประสิทธิภาพสูงรุ่นต่อไป นวัตกรรมเหล่านี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถเอาชนะข้อจำกัดของเครือข่ายแบบดั้งเดิมและปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของการลงทุนด้านการประมวลผลใน AI และแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมากเรียนรู้เพิ่มเติม เกี่ยวกับการใช้งานโซลูชันที่ทันสมัยเหล่านี้ในสภาพแวดล้อมของคุณ