NVIDIA Switches: ข้อพิจารณาสําคัญในการซื้อสําหรับ AI Data Center และ Campus Network Architectures

การเติบโตอย่างรวดเร็วของภาระงานปัญญาประดิษฐ์ กําลังปรับเปลี่ยนความต้องการในการเชื่อมต่อเน็ตของศูนย์ข้อมูลอย่างพื้นฐานโปรโมชั่นสวิตช์ของ NVIDIA ตอบโจทย์กับโจทย์เหล่านี้ด้วยการแก้ไขเฉพาะเจาะจงที่ออกแบบมาสําหรับสภาพแวดล้อมเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูง.

เครือข่ายศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิม พยายามที่จะตอบสนองความต้องการที่ต้องการของกลุ่ม AI ที่ทันสมัย ความท้าทายสําคัญประกอบด้วย:

• ความต้องการความช้าที่ต่ํามากสําหรับงานฝึกอบรมที่กระจาย
• ความต้องการความกว้างของแบนด์วิทจากการสื่อสาร GPU หลายโน้ด
• ความจางของเครือข่ายที่อาจหยุดโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่าหลายล้านดอลลาร์
• ข้อจํากัดในการปรับขนาด สําหรับขนาดแบบที่เพิ่มขึ้นและการจัดตั้งคลาสเตอร์

สวิตช์ชุด NVIDIA Spectrum ให้พื้นฐานสําหรับพื้นฐานศูนย์ข้อมูล AI ที่ทันสมัย

• ความหนาแน่นของพอร์ตชั้นนําในอุตสาหกรรมด้วย 400G และ 800G Ethernet
• การส่งต่อความช้าต่ําสุดสําหรับการฝึกอบรม AI และภาระงานการสรุป
• ความเห็นที่ลึกซึ้งในผลงานของแอพลิเคชั่นและสุขภาพเครือข่าย

แพลตฟอร์ม Spectrum-4 เป็นสวิตช์อีเทอร์เน็ต 400G ต่อท่าเรือครั้งแรกของโลก ซึ่งเป็นการก้าวหน้าอย่างสําคัญในความสามารถในการเชื่อมต่อเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูง2 เทราบิตต่อวินาทีของความจุการสลับรวม, มันสามารถจัดการกับภาระงาน AI ที่ต้องการมากที่สุด โดยยังคงความช้าต่ําอย่างต่อเนื่อง

นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล AI ใหญ่ๆ เทคโนโลยีการสวิตชิ่งของ NVIDIA นําผลประโยชน์ไปยังเครือข่ายคัมพัสและสภาพแวดล้อมของบริษัทหรือคลาสเตอร์คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง สามารถใช้เทคโนโลยีเครือข่ายเดียวกัน.

ข้อดีสําคัญสําหรับการใช้งานในคัมพัส ได้แก่

• โครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคงต่ออนาคต สามารถจัดการกับการใช้งาน AI ที่กําลังเกิด
• ประสบการณ์ผู้ใช้งานที่สม่ําเสมอสําหรับทีมงานวิจัยและพัฒนา
• สถาปัตยกรรมเครือข่ายที่เรียบง่าย ด้วยระดับน้อยและผลงานที่ดีกว่า
• คุณสมบัติการรักษาความปลอดภัยที่เพิ่มเติมที่เหมาะสมกับข้อมูลการวิจัยที่ nhạy cảm

การปรับเปลี่ยนเส้นทางเลือกเส้นทางที่ดีที่สุดผ่านเครือข่ายอย่างไดนามิค เพื่อหลีกเลี่ยงความจุกจุกและรักษาความช้าต่ําความสามารถนี้มีความสําคัญสําหรับงานฝึกอบรม AI ที่การสื่อสารร่วมกันระหว่าง GPU หลายพันชิ้น ต้องเสร็จสิ้นภายในช่วงเวลาที่คับแน่น.

RoCE (RDMA over Converged Ethernet)การดําเนินงานสามารถเข้าถึงความจําโดยตรงระหว่างเซอร์เวอร์ โดยเลี่ยงค่าใช้จ่าย CPU และลดความช้าลงอย่างมากเทคโนโลยีนี้เป็นสิ่งจําเป็นสําหรับการฝึกอบรม AI ที่กระจายไป.

เทเลเมตรีที่ก้าวหน้าให้ความรู้ลึกถึงพฤติกรรมของเครือข่าย ทําให้ผู้ประกอบการสามารถระบุและแก้ไขข้อขัดขวางที่เป็นไปได้ ก่อนที่มันจะส่งผลกระทบต่อเวลาในการเสร็จสิ้นงาน AI

เมื่อประเมินสวิตช์ NVIDIA สําหรับสิ่งแวดล้อมของคุณ พิจารณาปัจจัยสําคัญเหล่านี้:

• ความต้องการความกว้างแบนด์วิทปัจจุบันและอนาคต โดยใช้ความซับซ้อนของโมเดล AI
• ขนาดและการคาดการณ์การเติบโตของกลุ่มในช่วง 3-5 ปีข้างหน้า
• ความต้องการการบูรณาการกับระบบจัดการเครือข่ายที่มีอยู่
• ความเชี่ยวชาญของบุคลากรในการบริหารเครือข่าย Ethernet ที่มีความสามารถสูง
• ค่าบริหารสินค้ารวม รวมพลังงาน, เครื่องเย็น และค่าใช้จ่ายประจําการ

สําหรับองค์กรที่สร้างหรือขยายพื้นฐาน AI สวิตช์ NVIDIA เป็นทางออกที่พิสูจน์ได้สําหรับการแก้ไขปัญหาของเครือข่ายเทคโนโลยีนี้ได้รับการรับรองในบางส่วนของการจัดจําหน่าย AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลก, แสดงผลงานที่น่าเชื่อถือในขนาด

เมื่อรูปแบบ AI เติบโตต่อเนื่องในขนาดและความซับซ้อน เครือข่ายจะกลายเป็นสิ่งสําคัญต่อการทํางานของระบบโดยรวมการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานการเปลี่ยนที่เหมาะสมตั้งแต่เริ่มต้น สามารถป้องกันการออกแบบใหม่ที่คุ้มค่า และรับประกันว่านโยบาย AI ของคุณมีพื้นฐานที่จําเป็นสําหรับความสําเร็จ.เพิ่มเติมเกี่ยวกับรายละเอียดสินค้าเฉพาะเจาะจง และแนวทางการใช้งาน