Mellanox และ NVIDIA ร่วมมือ: เร่งศูนย์ข้อมูล AI
October 2, 2025
การบูรณาการเชิงกลยุทธ์: การรวมความเชี่ยวชาญด้านการประมวลผลของ NVIDIA เข้ากับความเป็นผู้นำด้านเครือข่ายของ Mellanox กำลังปฏิวัติโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลก การบูรณาการ NVIDIA Mellanox แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการออกแบบ ศูนย์ข้อมูล AI สร้างแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบเร่งความเร็วแบบครบวงจรที่ผสมผสานพลังการคำนวณที่ไม่เคยมีมาก่อนเข้ากับความสามารถ เครือข่าย GPU ขั้นสูง การผสมผสานอันทรงพลังนี้กำลังกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาดในสภาพแวดล้อมการใช้งาน AI ที่ทันสมัย
เนื่องจากโมเดล AI เติบโตขึ้นอย่างทวีคูณในด้านขนาดและความซับซ้อน สถาปัตยกรรมศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงมาถึงขีดจำกัดแล้ว คอขวดได้เปลี่ยนจากการคำนวณบริสุทธิ์ไปสู่การเคลื่อนย้ายข้อมูลและการสื่อสารระหว่างระบบ การเป็นหุ้นส่วน NVIDIA Mellanox แก้ปัญหานี้โดยตรงด้วยการสร้างสถาปัตยกรรมแบบครบวงจรที่ GPU, CPU และส่วนประกอบเครือข่ายทำงานร่วมกันอย่างกลมกลืน แนวทางแบบองค์รวมนี้ช่วยขจัดขอบเขตแบบดั้งเดิมระหว่างการคำนวณและการสื่อสาร ทำให้ผู้ให้บริการ ศูนย์ข้อมูล AI สามารถบรรลุระดับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าแนวทางแบบบูรณาการนี้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของเวิร์กโหลด AI โดยรวมได้ 40-60% เมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรมแบบแยกส่วนแบบดั้งเดิม
- InfiniBand พร้อม NVIDIA NVLink: การรวมเทคโนโลยี NVLink เข้ากับ Mellanox InfiniBand สร้างการเชื่อมต่อความเร็วสูงที่ราบรื่นซึ่งช่วยให้เข้าถึงหน่วยความจำแบบแคชที่สอดคล้องกันในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสารในสถานการณ์การฝึกอบรมแบบกระจายอย่างมาก
- หน่วยประมวลผลข้อมูล BlueField (DPUs): โปรเซสเซอร์ปฏิวัติเหล่านี้แบ่งเบา เร่งความเร็ว และแยกงานโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล ทำให้ CPU และ GPU มีค่าว่างสำหรับเวิร์กโหลด AI ในขณะที่เพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพ
- การคำนวณในเครือข่าย SHARP: เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถดำเนินการรวมและลดภายในสวิตช์เครือข่ายได้เอง ลดความจำเป็นที่ข้อมูลจะต้องเดินทางกลับไปยังโหนดการคำนวณ และลดเวลาในการสื่อสารโดยรวมลงได้ถึง 50%
- การเพิ่มประสิทธิภาพแบบ End-to-End: ตั้งแต่ GPU ไปจนถึงสวิตช์ไปจนถึงที่เก็บข้อมูล ทุกส่วนประกอบได้รับการปรับให้ทำงานร่วมกัน เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงสุดตลอดทั้งไปป์ไลน์ข้อมูล
| ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพ | สถาปัตยกรรมแบบดั้งเดิม | โซลูชัน NVIDIA Mellanox | การปรับปรุง |
|---|---|---|---|
| ประสิทธิภาพการฝึกอบรม AI (1024 GPUs) | 60-70% | 90-95% | เพิ่มขึ้น 40-50% |
| ความหน่วงระหว่าง GPU | 800-1200 ns | 400-600 ns | ลดลง 50% |
| ปริมาณงานข้อมูล | 200 Gb/s | 400 Gb/s | เพิ่มขึ้น 100% |
| ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน | 0.8 TFLOPS/W | 1.4 TFLOPS/W | ปรับปรุง 75% |
การปรับปรุงเหล่านี้แปลเป็นการลดเวลาในการแก้ปัญหาสำหรับโมเดล AI อย่างมาก ลดต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ และความสามารถในการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งก่อนหน้านี้ไม่สามารถคำนวณได้
การทำงานร่วมกันของ NVIDIA Mellanox กำลังขับเคลื่อนการติดตั้ง ศูนย์ข้อมูล AI ที่ทันสมัยที่สุดในโลก ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รายงานว่าประสิทธิภาพการทำงานของเวิร์กโหลด AI ดีขึ้น 2 เท่า ในขณะที่ลดคอขวดที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายลง 70% สถาบันวิจัยกำลังบรรลุผลลัพธ์ที่ก้าวล้ำในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ โดยบางโครงการรายงานว่าเร่งความเร็วในการค้นพบได้ 3 เท่า ผู้ใช้องค์กรได้รับประโยชน์จากการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการใช้งานทั่วไปแสดงให้เห็นอัตราการใช้ GPU ที่ดีขึ้น 30-40% เมื่อเทียบกับโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิม
การทำงานร่วมกันของ NVIDIA Mellanox ยังคงขับเคลื่อนนวัตกรรมในด้าน เครือข่าย GPU และโครงสร้างพื้นฐาน AI การพัฒนาแผนงานรวมถึงการเชื่อมต่อ 800G ความสามารถในการคำนวณในเครือข่ายที่ได้รับการปรับปรุง และการผสานรวมที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับกรอบการทำงานของซอฟต์แวร์ AI ความก้าวหน้าเหล่านี้จะทำให้เส้นแบ่งระหว่างการคำนวณและการสื่อสารพร่ามัวยิ่งขึ้น สร้างโครงสร้างการคำนวณที่เป็นหนึ่งเดียวอย่างแท้จริงที่สามารถปรับขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไป
การทำงานร่วมกันของ NVIDIA Mellanox แสดงถึงมากกว่าแค่การรวมเทคโนโลยี—เป็นการคิดใหม่ในระดับพื้นฐานว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ควรได้รับการออกแบบและดำเนินการอย่างไร ด้วยการรวมความสามารถในการคำนวณชั้นนำของโลกเข้ากับเทคโนโลยีเครือข่ายที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน การเป็นหุ้นส่วนนี้กำลังเปิดศักราชใหม่แห่งนวัตกรรมและการค้นพบ AI สำหรับองค์กรที่จริงจังกับ AI การนำแนวทางแบบบูรณาการนี้มาใช้จึงไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน