อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA: การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการปรับตัวและการแบ่งเบาภาระแบนด์วิธสูงและเวลาแฝงต่ำ

ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เน้นข้อมูลในปัจจุบัน ประสิทธิภาพของเครือข่ายได้กลายเป็นคอขวดที่สำคัญสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ตั้งแต่การฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์ไปจนถึงการประมวลผลประสิทธิภาพสูง อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA โดยเฉพาะอย่างยิ่งซีรีส์ ConnectX ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ผ่านเทคโนโลยีการแบ่งเบาภาระฮาร์ดแวร์ขั้นสูงและการเพิ่มประสิทธิภาพ

เวิร์กโหลดสมัยใหม่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายมากกว่าที่เคยเป็นมา การ์ดอินเทอร์เฟซเครือข่าย (NIC) แบบดั้งเดิมต้องดิ้นรนเพื่อให้ทันกับข้อกำหนดสำหรับ:

• ความสามารถในการแบนด์วิดท์ Multi-100GbE
• เวลาแฝงต่ำกว่าไมโครวินาทีสำหรับแอปพลิเคชันแบบกระจาย
• การแบ่งเบาภาระ CPU เพื่อปลดปล่อยทรัพยากรโปรเซสเซอร์สำหรับการคำนวณ
• การส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้และไม่สูญเสียในระดับ

อะแดปเตอร์ NVIDIA ใช้เทคโนโลยี RDMA ทำให้สามารถเข้าถึงหน่วยความจำโดยตรงระหว่างระบบโดยไม่ต้องเกี่ยวข้องกับระบบปฏิบัติการของคอมพิวเตอร์เครื่องใดเครื่องหนึ่ง ซึ่งจะข้ามโอเวอร์เฮดของสแต็กเครือข่ายแบบดั้งเดิมและให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพที่สำคัญ:

• ลดเวลาแฝงโดยการกำจัดการมีส่วนร่วมของเคอร์เนลในการถ่ายโอนข้อมูล
• ลดการใช้ CPU ทำให้โปรเซสเซอร์ว่างสำหรับการทำงานของแอปพลิเคชัน
• อัตราข้อความที่สูงขึ้นผ่านเส้นทางการสื่อสารที่คล่องตัว

RoCE ขยายขีดความสามารถของ RDMA ไปยังเครือข่ายอีเทอร์เน็ตมาตรฐาน ทำให้เครือข่ายประสิทธิภาพสูงสามารถเข้าถึงได้โดยไม่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ การใช้งาน RoCE ของ NVIDIA ให้:

• อีเทอร์เน็ตที่ไม่สูญเสียผ่าน Priority Flow Control (PFC)
• การสนับสนุน RoCEv2 ที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับเครือข่ายที่กำหนดเส้นทาง
• ความเข้ากันได้กับอุปกรณ์เครือข่ายศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่

อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA รวมเครื่องมือแบ่งเบาภาระที่ซับซ้อนซึ่งจัดการงานประมวลผลเครือข่ายโดยตรงบน NIC:

ในการทดสอบเกณฑ์มาตรฐาน อะแดปเตอร์ NVIDIA ConnectX-7 แสดงลักษณะประสิทธิภาพที่โดดเด่น:

• เวลาแฝงต่ำถึง 600 นาโนวินาทีสำหรับการดำเนินการ RDMA
• ปริมาณงานระดับสายที่ 400GbE โดยไม่มีการสูญเสียแพ็กเก็ต
• การใช้ CPU ต่ำกว่า 5% ในระหว่างการทดสอบปริมาณงานสูงสุด
• รองรับคิวและการเชื่อมต่อได้สูงสุด 256 ล้านรายการ

ความสามารถเหล่านี้แปลโดยตรงเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันในการฝึกอบรม AI การซื้อขายทางการเงิน การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์

อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA ได้รับการออกแบบมาให้ทำงานได้อย่างราบรื่นภายในสภาพแวดล้อมเครือข่ายประสิทธิภาพสูงที่ครอบคลุม รวมถึง:

• โครงสร้างพื้นฐานการสลับ NVIDIA Spectrum เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพแบบ end-to-end
• NVIDIA BlueField DPU สำหรับการประมวลผลเครือข่าย ความปลอดภัย และการจัดเก็บข้อมูลแบบรวม
• ระบบปฏิบัติการและไฮเปอร์ไวเซอร์หลักผ่านไดรเวอร์มาตรฐาน
• แพลตฟอร์มการประสานงานยอดนิยม ได้แก่ Kubernetes และ OpenStack

การฝึกอบรมแบบกระจายในเซิร์ฟเวอร์ GPU หลายเครื่องต้องมีการซิงโครไนซ์พารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ การรวมกันของ RDMA และ RoCE ในอะแดปเตอร์ NVIDIA ช่วยลดโอเวอร์เฮดในการสื่อสาร ลดเวลาในการฝึกอบรมสำหรับโมเดลขนาดใหญ่

แอปพลิเคชันทางการเงินต้องการเวลาแฝงที่ต่ำที่สุด อะแดปเตอร์ NVIDIA ให้เวลาแฝงต่ำกว่าไมโครวินาทีในขณะที่ยังคงรักษาความน่าเชื่อถือและการรับประกันการเรียงลำดับข้อความ

ผู้ให้บริการคลาวด์ใช้ประโยชน์จากความสามารถในการแบ่งเบาภาระของอะแดปเตอร์ NVIDIA เพื่อปรับปรุงความหนาแน่นและลดต้นทุนการเป็นเจ้าของทั้งหมดผ่านความต้องการ CPU ที่ต่ำกว่า

NVIDIA ยังคงคิดค้นนวัตกรรมในเทคโนโลยีอะแดปเตอร์เครือข่ายด้วยการพัฒนาต่างๆ รวมถึง:

• ออปติกที่บรรจุร่วมกันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานและความหนาแน่น
• การผสานรวมที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับการคำนวณ GPU สำหรับเครือข่ายที่เร่งความเร็ว
• คุณสมบัติความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง รวมถึงการเข้ารหัสแบบอินไลน์และการบังคับใช้นโยบาย
• การสนับสนุนมาตรฐานที่เกิดขึ้นใหม่และความเร็วพอร์ตที่สูงขึ้น

เนื่องจากเวิร์กโหลดของศูนย์ข้อมูลยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ความสำคัญของอะแดปเตอร์เครือข่ายที่เปิดใช้งานการแบ่งเบาภาระอัจฉริยะจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น แผนงานเทคโนโลยีของ NVIDIA คาดการณ์ถึงความต้องการเหล่านี้ด้วยการลงทุนอย่างต่อเนื่องในโซลูชันเครือข่ายประสิทธิภาพสูง

สำหรับองค์กรที่ต้องการเพิ่มการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานให้สูงสุด อะแดปเตอร์เครือข่าย NVIDIA เป็นรากฐานสำหรับแอปพลิเคชันรุ่นต่อไปที่ต้องการทั้งแบนด์วิดท์สูงและเวลาแฝงต่ำเรียนรู้เพิ่มเติม เกี่ยวกับวิธีที่อะแดปเตอร์เหล่านี้สามารถเปลี่ยนประสิทธิภาพเครือข่ายของคุณได้