NVIDIA Switches: ความรู้ทางเทคนิคสําหรับ AI และสถาปัตยกรรมเครือข่ายคัมพัส

ในขณะที่ภาระการทํางานของอัจฉริยะประดิษฐ์ ยังคงปรับปรุงพื้นฐานคอมพิวเตอร์ที่ทันสมัยNVIDIA ได้พัฒนาทางแก้ไขการสวิตชิ่งที่ทันสมัย เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของศูนย์ข้อมูล AI และสภาพแวดล้อมเครือข่ายในคัมพัสสวิตช์เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีการที่เครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงถูกออกแบบและนําไปใช้

สถาปัตยกรรมที่ออกแบบให้กับภาระงาน AI

สวิตช์ NVIDIA ได้ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับรูปแบบการสื่อสารขนาดใหญ่และครบวงจร ที่เป็นลักษณะของการฝึกอบรมและสรุป AI ที่กระจายสถาปัตยกรรมตอบสนองความต้องการสําคัญหลายอย่าง:

• ความช้าต่ําสุดการออกแบบผ้าที่ลดความคับคายในการสื่อสารระหว่าง GPU cluster
• ความกว้างของแบนด์เวทที่ไม่ล็อค การันตีการเคลื่อนไหวของข้อมูลอย่างต่อเนื่องสําหรับการฝึกแบบขนาดใหญ่
• กลไกการควบคุมความหนาแน่นที่ทันสมัย ป้องกันการช้าลงที่เกิดจากเครือข่าย
• ความสามารถในการปรับขนาดเพื่อรองรับตัวเร่งที่เชื่อมต่อกันเป็นพัน

รายละเอียดเทคนิคสําคัญ

เครื่องสวิตช์รุ่นใหม่ของ NVIDIA ส่งมาซึ่งเมตรการทํางานที่ไม่เคยมีมาก่อน ที่จําเป็นสําหรับพื้นฐาน AI ระบบเหล่านี้รองรับความเร็วพอร์ตตั้งแต่ 400G ถึง 800Gมีความสามารถในการสลับทั้งหมดมากกว่า 50 เทราบิตต่อวินาทีในระบบชาสีเดียว.

สิ่งที่แยกทางออกของคําตอบเหล่านี้ คือการบูรณาการของฮาร์ดแวร์ที่เชี่ยวชาญสําหรับการปรับปรุงการดําเนินงานร่วมกันสวิตช์มีองค์ประกอบการประมวลผล ที่ช่วยเร่งการสื่อสาร แบบ All-Reduce, ที่ใช้กันทั่วไปในการฝึกอบรม AI ที่กระจาย

การบูรณาการเครือข่ายคัมพัส

นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล AI เทคโนโลยีการสวิตชิ่งของ NVIDIA นําเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงไปยังสภาพแวดล้อมของคัมพัส

• การบูรณาการอย่างต่อเนื่องกับโครงสร้างพื้นฐานของคัมพัส
• การสนับสนุนการเช่าหลายแห่งสําหรับสถาบันวิจัยและวิชาการ
• การดําเนินงานที่ประหยัดพลังงาน ลดต้นทุนการครอบครองทั้งหมด
• อุปกรณ์การจัดการที่ครบวงจรสําหรับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน

การปรับปรุงการทํางานและความช้า

การแสวงหาความช้าที่ต่ํากว่าขับเคลื่อนการตัดสินใจสถาปัตยกรรมหลายอย่างในโปตโฟเล็ตการสวิตชิ่งของ NVIDIAสวิตช์เหล่านี้สามารถวัดความช้าของ Port-to-Port ได้อย่างดีเยี่ยม, สําคัญสําหรับทั้งภาระงาน AI และการใช้งานในเวลาจริง

คุณสมบัติที่ก้าวหน้า เช่น การตั้งเส้นทางที่ปรับปรุงและการส่งต่อที่รับรู้ภาระ ให้ความมั่นใจว่าความสามารถในการเชื่อมต่อในเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงจะถูกรักษาภายใต้รูปแบบการจราจรที่แตกต่างกันและกรณีฉากอุดตัน

การพิจารณาในการส่ง

องค์กรที่ใช้สวิตช์ NVIDIA สําหรับแอพลิเคชั่นศูนย์ข้อมูล AI ควรพิจารณาหลายปัจจัย:

• การออกแบบทอปโลยีเพื่อปรับปรุงรูปแบบการสื่อสาร AI ที่เฉพาะเจาะจง
• การบูรณาการกับระบบการจัดการและการจัดระเบียบที่มีอยู่
• ความต้องการในการทําความเย็นและพลังงานสําหรับการใช้งานความหนาแน่นสูง
• ความสามารถในการติดตามและเทเลเมตรีเพื่อปรับปรุงผลงาน

ทรัพยากรการพัฒนาในอนาคต

NVIDIA ยังคงสร้างนวัตกรรมในเทคโนโลยีการสวิตชิ่ง โดยมีรายการแผนการการเดินทางรวมถึงสวิตช์ราดิกซ์ที่สูงกว่า ความสามารถในการคิดเลขในเครือข่ายที่เพิ่มขึ้นและการบูรณาการที่เข้มข้นกับทรัพยากรการคิดเลข GPUการพัฒนาเหล่านี้จะลดช่องว่างระหว่างผลประกอบการคอมพิวเตอร์และความสามารถของเครือข่าย

วิวัฒนาการของ NVIDIA เปลี่ยนโปตฟอลเล่ย์แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่ชัดเจนว่า ความก้าวหน้าของ AI ในอนาคตจะขึ้นอยู่กับนวัตกรรมในเครือข่ายและความก้าวหน้าในการคํานวณเพิ่มเติมว่าเทคโนโลยีเหล่านี้สามารถเปลี่ยนพื้นฐาน AI ของคุณได้อย่างไร