อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA: แนวโน้มการปรับใช้ในแบนด์วิดท์สูง การปรับตัวและ Offload ที่มีความหน่วงต่ำ

ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เน้นข้อมูลในปัจจุบัน ประสิทธิภาพของเครือข่ายได้กลายเป็นคอขวดที่สำคัญซึ่งจำกัดประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA กำลังกำหนดมาตรฐานการใช้งานใหม่สำหรับเครือข่ายประสิทธิภาพสูงผ่านเทคโนโลยีการแบ่งเบาภาระฮาร์ดแวร์ขั้นสูงและความสามารถ RDMA

สถาปัตยกรรมเครือข่ายแบบดั้งเดิมต้องใช้ทรัพยากร CPU จำนวนมากสำหรับการประมวลผลแพ็กเก็ต ซึ่งสร้างการแข่งขันด้านทรัพยากรระหว่างงานคำนวณและการส่งข้อมูล อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA แก้ไขปัญหานี้ผ่านเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรม:

• เครื่องมือแบ่งเบาภาระฮาร์ดแวร์ที่สมบูรณ์ซึ่งถ่ายโอนการประมวลผลโปรโตคอลเครือข่ายจาก CPU ไปยังอะแดปเตอร์
• โซลูชันเครือข่ายประสิทธิภาพสูงที่ใช้เทคโนโลยี RoCE
• กลไกการจัดตารางการรับส่งข้อมูลอัจฉริยะและการควบคุมความแออัด

เทคโนโลยีเหล่านี้ทำให้อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA สามารถส่งข้อมูลได้เกือบเท่าอัตราสายในสถานการณ์เครือข่ายประสิทธิภาพสูง ในขณะที่ลดการใช้ CPU ลงได้ถึง 70%

ในคลัสเตอร์การฝึกอบรม AI อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ที่รวมกับเทคโนโลยี RDMA ช่วยให้แลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างโหนดการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพ การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ต้องมีการซิงโครไนซ์พารามิเตอร์บ่อยครั้ง ซึ่งสถาปัตยกรรมเครือข่ายแบบดั้งเดิมมักจะกลายเป็นคอขวดด้านประสิทธิภาพ

ด้วยการปรับใช้อะแดปเตอร์ NVIDIA ที่รองรับ RoCE องค์กรต่างๆ สามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายที่ไม่สูญเสียข้อมูลได้อย่างแท้จริง เพื่อให้มั่นใจถึงความหน่วงต่ำที่เสถียรและปริมาณงานสูง แม้ภายใต้ภาระงานที่มากเกินไป ความสามารถด้านเครือข่ายประสิทธิภาพสูงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์การซื้อขายทางการเงิน การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รายงานว่า หลังจากใช้ อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายของพวกเขาทำ IOPS ได้สูงขึ้น 3 เท่า ในขณะที่ลดความหน่วงของส่วนท้ายลง 90% การปรับปรุงเหล่านี้แปลโดยตรงเป็นการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และการใช้ทรัพยากรที่สูงขึ้น

การปรับใช้อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ที่ประสบความสำเร็จต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบในหลายมิติ:

• การออกแบบโทโพโลยีเครือข่ายที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับรูปแบบการรับส่งข้อมูล RDMA
• การกำหนดค่าพารามิเตอร์ RoCE ที่เหมาะสมสำหรับประเภทเวิร์กโหลดที่แตกต่างกัน
• การผสานรวมกับกรอบการทำงานของการจัดการศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่
• กลยุทธ์การตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพด้านประสิทธิภาพ

องค์กรที่ใช้โซลูชันเหล่านี้รายงานการปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโหลด AI แบบกระจายและระบบการซื้อขายความถี่สูง ซึ่งไมโครวินาทีมีความสำคัญ

เมื่อเครือข่าย 400G และความเร็วสูงขึ้นกลายเป็นกระแสหลัก ข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีของอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA จะขยายออกไปอีก การแบ่งเบาภาระอัจฉริยะ ท่อส่งข้อมูลที่ตั้งโปรแกรมได้แบบไดนามิก และความสามารถในการวัดระยะไกลที่ได้รับการปรับปรุง จะกลายเป็นคุณสมบัติมาตรฐานในผลิตภัณฑ์รุ่นต่อไป

องค์กรต่างๆ กำลังนำอะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA มาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ ในฐานะส่วนประกอบหลักสำหรับการสร้างศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่ ปลดล็อกสถานการณ์การใช้งานใหม่ๆ และมูลค่าทางธุรกิจโดยการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ RDMA อย่างเต็มที่เรียนรู้เพิ่มเติม