โซลูชันสวิตช์ NVIDIA: คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการแบ่งส่วนและการใช้งานอย่างต่อเนื่อง (High Availability) ตั้งแต่การเข้าถึงจนถึง Core

เนื่องจากองค์กรต่างๆ หันมาใช้โซลูชันสวิตชิ่ง NVIDIA ในศูนย์ข้อมูล AI และเครือข่ายองค์กรมากขึ้น คำถามทั่วไปหลายข้อจึงเกิดขึ้นเกี่ยวกับการใช้งานและการปรับปรุงประสิทธิภาพ คู่มือนี้จะกล่าวถึงข้อควรพิจารณาหลักสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงและแข็งแกร่ง

กลยุทธ์การแบ่งส่วนเครือข่าย

ฉันควรแบ่งส่วนเครือข่ายของฉันโดยใช้สวิตช์ NVIDIA ในสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูล AI อย่างไร

การแบ่งส่วนเครือข่ายที่เหมาะสมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อทั้งประสิทธิภาพและความปลอดภัยในเวิร์กโหลด AI NVIDIA แนะนำแนวทางแบบหลายระดับ:

• การแบ่งส่วน Compute Fabric: แยกการรับส่งข้อมูลการสื่อสาร GPU-to-GPU โดยใช้ VLAN หรือ VXLAN เฉพาะ เพื่อให้มั่นใจถึงความหน่วงต่ำอย่างสม่ำเสมอ
• การแยกเครือข่ายจัดเก็บข้อมูล: รักษาเส้นทางเครือข่ายแยกต่างหากสำหรับการรับส่งข้อมูลการจัดเก็บข้อมูล เพื่อป้องกันปัญหาคอขวด I/O ระหว่างการดำเนินการฝึกอบรม
• การแยก Management Plane: กำหนดอินเทอร์เฟซและ VLAN เฉพาะสำหรับการรับส่งข้อมูลการจัดการแบบ out-of-band
• การแยก Tenant: ใช้ virtualization เครือข่ายเพื่อแยกทีมวิจัยหรือโครงการหลายโครงการที่ใช้โครงสร้างพื้นฐานเดียวกัน

การใช้งาน High Availability

สวิตช์ NVIDIA มีคุณสมบัติ high availability อะไรบ้างสำหรับเวิร์กโหลด AI ที่สำคัญ

สวิตช์ NVIDIA มีความสามารถ high availability ที่ครอบคลุม ซึ่งจำเป็นสำหรับการรักษาเซสชันการฝึกอบรม AI อย่างต่อเนื่อง:

• MLAG (Multi-Chassis Link Aggregation): เปิดใช้งาน uplinks แบบ active-active ระหว่างสวิตช์โดยไม่มีข้อจำกัดของโปรโตคอล spanning tree
• Hitless Failover: รักษาการเชื่อมต่อเครือข่ายระหว่างความล้มเหลวของ supervisor หรือ line card ด้วยการรวมตัวกันในระดับวินาที
• Bidirectional Forwarding Detection (BFD): ตรวจจับความล้มเหลวของลิงก์อย่างรวดเร็วในเวลาเพียง 50 มิลลิวินาที
• Graceful Routing Protocol Restart: รักษาสถานะการส่งต่อระหว่างความล้มเหลวหรือการอัปเกรดของ control plane

ข้อควรพิจารณา Access Layer

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานสวิตช์ NVIDIA ที่ access layer คืออะไร

access layer เป็นรากฐานของโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายของคุณและต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบ:

การวางแผน Port Density: ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีความจุพอร์ตเพียงพอสำหรับการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ GPU ปัจจุบัน ในขณะที่คำนึงถึงการขยายตัวในอนาคต เซิร์ฟเวอร์ AI สมัยใหม่มักต้องการการเชื่อมต่อความเร็วสูงหลายรายการเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

พลังงานและการระบายความร้อน: สวิตช์ NVIDIA ได้รับการออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพ แต่การจัดสรรพลังงานและการจัดการความร้อนที่เหมาะสมเป็นสิ่งจำเป็นในการใช้งาน access layer ที่หนาแน่น

การจัดการสายเคเบิล: ใช้โซลูชันการเดินสายแบบมีโครงสร้างเพื่อรักษาการไหลเวียนของอากาศที่เหมาะสมและอำนวยความสะดวกในการแก้ไขปัญหาในสภาพแวดล้อมที่มีความหนาแน่นสูง

การออกแบบ Core Network

ฉันควรออกแบบ core network โดยใช้สวิตช์ NVIDIA อย่างไรเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด

core network ต้องจัดการการรับส่งข้อมูลรวมจาก access layer ทั้งหมด ในขณะที่ยังคงรักษาลักษณะเฉพาะของเครือข่ายประสิทธิภาพสูง:

• Non-Blocking Architecture: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบนด์วิธแบบ full bisection ทั่วทั้ง core เพื่อป้องกันการแออัดระหว่างเวิร์กโหลด AI สูงสุด
• Equal-Cost Multi-Pathing: ใช้เส้นทางขนานหลายเส้นทางเพื่อกระจายการรับส่งข้อมูลอย่างสม่ำเสมอและเพิ่มแบนด์วิธที่มีอยู่ให้สูงสุด
• Quality of Service Policies: ใช้ QoS แบบละเอียดเพื่อจัดลำดับความสำคัญของการรับส่งข้อมูล AI ที่มีความไวต่อความหน่วงเหนือกว่าข้อมูลประเภทอื่นๆ
• การตรวจสอบและ Telemetry: ใช้การตรวจสอบที่ครอบคลุมเพื่อระบุปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพ

การผสานรวมกับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

สวิตช์ NVIDIA สามารถผสานรวมกับโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายที่มีอยู่ของฉันได้หรือไม่

ใช่ สวิตช์ NVIDIA รองรับการทำงานร่วมกันที่ครอบคลุมกับอุปกรณ์เครือข่ายที่มีอยู่ผ่านโปรโตคอลมาตรฐาน:

Protocol Compatibility: การสนับสนุนอย่างเต็มที่สำหรับโปรโตคอลการกำหนดเส้นทางมาตรฐาน (BGP, OSPF) และโปรโตคอลการสลับ (STP, LACP) ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการผสานรวมที่ราบรื่นกับสภาพแวดล้อมแบบหลายผู้ขาย

Mixed Speed Environments: ความสามารถในการเจรจาต่อรองอัตโนมัติและการแปลงความเร็วช่วยให้สามารถเชื่อมต่อระหว่างอุปกรณ์รุ่นต่างๆ ได้อย่างราบรื่น

Unified Management: REST API และโปรโตคอลการจัดการมาตรฐานช่วยให้สามารถผสานรวมกับระบบการจัดการเครือข่ายและกรอบการทำงานอัตโนมัติที่มีอยู่

การปรับปรุงประสิทธิภาพ

มีตัวเลือกการปรับแต่งอะไรบ้างเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของสวิตช์ NVIDIA สำหรับเวิร์กโหลด AI เฉพาะ

ตัวเลือกการกำหนดค่าหลายรายการสามารถปรับแต่งประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะได้:

• การจัดการบัฟเฟอร์: ปรับขนาดบัฟเฟอร์เพื่อรองรับรูปแบบการรับส่งข้อมูลเฉพาะที่พบบ่อยในการฝึกอบรม AI แบบกระจาย
• การควบคุมความแออัด: ใช้การแจ้งเตือนความแออัดอย่างชัดเจนเพื่อป้องกันการสูญเสียแพ็กเก็ตระหว่างการระเบิดของการรับส่งข้อมูล
• Jumbo Frames: เปิดใช้งาน jumbo frames เพื่อลด overhead ของโปรโตคอลในเครือข่ายการสื่อสารการจัดเก็บข้อมูลและ GPU
• Traffic Engineering: ใช้การกำหนดเส้นทางตามนโยบายเพื่อนำทางการรับส่งข้อมูล AI ประเภทเฉพาะผ่านเส้นทางที่ดีที่สุด

การกำหนดค่าคุณสมบัติเหล่านี้อย่างเหมาะสมสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของระบบและประสิทธิภาพการฝึกอบรมในสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูล AI ได้อย่างมาก