สวิตช์ Mellanox InfiniBand 920-9B110-00FH-0D0: เน้นการปรับใช้เพื่อการเชื่อมต่อความเร็วสูงและแบนด์วิดท์สูงที่เหมาะสมที่สุด

เนื่องจากการฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC) ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพการทำงานแบบขนานของข้อมูลมากขึ้น ประสิทธิภาพของเครือข่ายการเชื่อมต่อคลัสเตอร์ภายในจึงกลายเป็นคอขวดที่สำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ เพื่อตอบสนอง NVIDIA Mellanox ได้เปิดตัวสวิตช์ InfiniBand รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูง—รุ่น 920-9B110-00FH-0D0. สวิตช์นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้มีความหน่วงต่ำมาก แบนด์วิดท์สูง และความสามารถในการปรับขนาดที่เหนือกว่าสำหรับเวิร์กโหลดการคำนวณที่ต้องการมากที่สุด ซึ่งเป็นการกำหนดมาตรฐานการเชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลใหม่

NVIDIA Mellanox 920-9B110-00FH-0D0 เป็นส่วนประกอบการสลับหลักที่ใช้มาตรฐาน HDR InfiniBand หมายเลขชิ้นส่วนการสั่งซื้ออย่างเป็นทางการ (OPN)—สวิตช์ 920-9B110-00FH-0D0 InfiniBand OPN—ระบุตำแหน่งของมันภายในกลุ่มผลิตภัณฑ์ได้อย่างชัดเจน สวิตช์นี้ใช้ชิปสวิตชิ่ง MQM8790-HS2F ขั้นสูง ซึ่งสามารถรองรับความเร็วพอร์ตเดียวได้สูงถึง 200Gb/s ซึ่งเป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับการสร้าง Fat-Tree ที่ไม่ปิดกั้น ประสิทธิภาพสูง หรือโทโพโลยีเครือข่ายประสิทธิภาพสูงอื่นๆ

สำหรับองค์กรและสถาบันวิจัยที่ออกแบบหรืออัปเกรดคลัสเตอร์การฝึกอบรม AI ระดับไฮเปอร์สเกลและแพลตฟอร์มการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ 920-9B110-00FH-0D0 นำเสนอโซลูชัน สวิตช์ InfiniBand OPN ที่พิสูจน์แล้วและเชื่อถือได้ ด้วยการศึกษา เอกสารข้อมูล 920-9B110-00FH-0D0 อย่างละเอียด วิศวกรสามารถวางแผนได้อย่างแม่นยำสำหรับความหนาแน่นของพอร์ต พลังงาน และข้อกำหนดการระบายความร้อน เพื่อให้มั่นใจถึงการผสานรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น

วัตถุประสงค์หลักของการปรับใช้ NVIDIA Mellanox 920-9B110-00FH-0D0 คือการเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารของคลัสเตอร์ให้สูงสุด การออกแบบของมันเน้นไปที่ความต้องการทั่วไปของเวิร์กโฟลว์ HPC และ AI อย่างใกล้ชิด

• ประสิทธิภาพสูงสุด: อิงตาม 200Gb/s HDR InfiniBand ให้แบนด์วิดท์ชั้นนำของอุตสาหกรรมและความหน่วงต่ำกว่าไมโครวินาที ซึ่งช่วยเร่งการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง GPU และระหว่างโหนดอย่างมาก
• การคำนวณในเครือข่าย: รองรับฟังก์ชันการคำนวณแบบอินไลน์ เช่น SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) โดยการถ่ายโอนงานการคำนวณบางอย่างไปยังเครือข่ายเพื่อเพิ่มทรัพยากร CPU และ GPU ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานร่วมกัน (เช่น All-Reduce) อย่างมาก
• ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น: รองรับกลไกการกำหนดเส้นทางแบบปรับได้และการควบคุมความแออัด เพื่อให้มั่นใจว่าเครือข่ายยังคงมีประสิทธิภาพสูงและเสถียร แม้ในระดับหลายพันหรือหลายหมื่นโหนด การกำหนดค่าพอร์ตที่ยืดหยุ่นซึ่งมีรายละเอียดใน ข้อมูลจำเพาะ 920-9B110-00FH-0D0 สามารถตอบสนองความต้องการของคลัสเตอร์ขนาดต่างๆ ได้
• ความเข้ากันได้และระบบนิเวศที่ราบรื่น: ในฐานะส่วนหนึ่งของโซลูชัน InfiniBand แบบครบวงจรของ NVIDIA สวิตช์นี้เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับสายเคเบิล NVIDIA LinkX, ตัวรับส่งสัญญาณ และรุ่นของอะแดปเตอร์ 920-9B110-00FH-0D0 ที่เข้ากันได้ (เช่น ConnectX-6/7) และผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับซอฟต์แวร์การจัดการคลัสเตอร์และตารางงานหลัก

ตลาดเป้าหมายสำหรับสวิตช์ 920-9B110-00FH-0D0 MQM8790-HS2F 200Gb/s HDR นั้นชัดเจนมาก โดยส่วนใหญ่ให้บริการการฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดใหญ่ การจำลองสภาพอากาศ ลำดับจีโนม พลศาสตร์ของของไหลเชิงคำนวณ และสาขาอื่นๆ ที่ใช้ข้อมูลและการคำนวณอย่างเข้มข้น ในสถานการณ์เหล่านี้ เครือข่ายอีเทอร์เน็ตแบบดั้งเดิมมักจะประสบปัญหาในการตอบสนองความต้องการที่เข้มงวดสำหรับการสื่อสารที่สอดคล้องกันและความหน่วงต่ำ

เนื่องจากการแข่งขันระดับโลกในการพัฒนาโมเดล AI ที่มีพารามิเตอร์หลายหมื่นล้านหรือหลายแสนล้านรายการยังคงร้อนแรงขึ้น การสร้างระบบการคำนวณแบบขยายขนาดที่มีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญสูงสุด สิ่งนี้ช่วยรักษาความต้องการที่แข็งแกร่งสำหรับส่วนประกอบการเชื่อมต่อประสิทธิภาพสูง เช่น 920-9B110-00FH-0D0. แม้ว่า ราคา 920-9B110-00FH-0D0 จะแตกต่างกันไปตามการกำหนดค่าและการจัดซื้อจัดจ้าง และอุปกรณ์มักจะจัดหาผ่านการรวมระบบในระดับระบบผ่านช่องทางอย่างเป็นทางการหรือตัวแทนจำหน่ายที่ได้รับการรับรองมากกว่าการขายปลีกโดยตรง การสอบถามตลาดสำหรับ 920-9B110-00FH-0D0 สำหรับการขาย สะท้อนให้เห็นถึงบทบาทสำคัญในโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณที่ทันสมัยอย่างชัดเจน

โดยสรุป การเปิดตัวสวิตช์ NVIDIA Mellanox 920-9B110-00FH-0D0 InfiniBand ไม่ได้เป็นเพียงการอัปเกรดผลิตภัณฑ์เดียวเท่านั้น แต่ยังเป็นการกำหนดสถาปัตยกรรมอินเทอร์คอนเนคท์รุ่นต่อไปสำหรับคลัสเตอร์การคำนวณอีกด้วย ด้วยการผสานรวมประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์เข้ากับซอฟต์แวร์เครือข่ายอัจฉริยะอย่างลึกซึ้ง จึงเป็นรากฐานเครือข่ายที่ขาดไม่ได้สำหรับการรับมือกับความท้าทายทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมที่ซับซ้อนที่สุด