고성능 컴퓨팅(HPC) 네트워크 솔루션: 인피니밴드가 획기적인 슈퍼컴퓨팅 성능을 가능하게 합니다.

과학, 공학, 인공지능의 경계는 고성능 컴퓨팅 (HPC) 으로 인해 발전하고 있습니다.기후 모델을 시뮬레이션하고 새로운 약물을 발견하는 것부터 대대적인 인공지능 모델을 훈련하는 것까지, 이러한 작업 부하의 복잡성과 규모는 기하급수적으로 증가하고 있습니다.슈퍼컴퓨터 네트워크인프라, 수 천 개의 컴퓨팅 노드 사이에 거대한 데이터 세트를 효율적으로 이동해야 함.그것은 현대 슈퍼 컴퓨터의 중추 신경계입니다..

전통적인 네트워크 아키텍처는 종종 엑사스케일 컴퓨팅과 AI의 요구에 맞추지 못합니다. HPC 아키텍트와 연구자들은 몇 가지 지속적인 도전에 직면합니다.

• 지연 감수성:메시지 전달 인터페이스 (MPI) 를 사용하는 밀접하게 결합된 병렬 애플리케이션은 지연에 매우 민감합니다. 미세초의 지연은 전체 해결 시간을 크게 늦출 수 있습니다.
• 예측할 수 없는 처리량:네트워크 혼잡은 오작동적인 성능을 유발할 수 있으며, 데이터를 기다리는 동안 컴퓨터 노드들이 무작위로 앉아있는 것을 초래하여 귀중한 컴퓨팅 자원을 낭비하고 작업 완료 시간을 증가시킵니다.
• 비효율적인 집단 운영:여러 노드를 포함하는 감축 및 장애물 같은 작업은 호스트 CPU 자원의 상당한 양을 소비하여 주기를 핵심 컴퓨팅 작업에서 벗어나게합니다.
• 확장성 제한:많은 네트워크는 클러스터 크기가 수만 개의 노드로 확장되면서 성능과 일관된 지연을 유지하기 위해 고군분투하고 있으며, 엑사스케일 및 그 이상의 경로를 방해합니다.

NVIDIA의멜라녹스 인피니밴드이러한 문제들을 극복하기 위해 특별히 설계된 목적에 맞게 구축된, 끝에서 끝까지 네트워크 플랫폼을 제공합니다.HPC단순히 NIC 이상의 것이기도 하고, 데이터 이동과 계산을 지능적으로 가속시키는 전체적인 조직입니다.

• 네트워크 컴퓨팅 (NVIDIA SHARPTM):이것은 InfiniBand를 구별하는 혁명적인 특징입니다. 확장 가능한 계층적 집계 및 감소 프로토콜 (SHARP) 은 집단 작업 (예를 들어, MPI Allreduce,장벽) CPU에서 스위치 네트워크로이것은 대폭 지연 시간을 줄이고 응용 프로그램 계산을 위해 호스트 CPU 자원을 자유롭게합니다.
• 원격 직접 메모리 액세스 (RDMA): 멜라녹스 인피니밴드네이티브 RDMA 지원이 있으며, CPU를 관여하지 않고 데이터를 한 노드의 메모리에서 다른 노드에 직접 이동할 수 있습니다.이 "케르널 바이패스"기법은 초저지연과 높은 대역폭을 달성하는 데 필수적입니다..
• 어댑티브 라우팅 및 혼잡 제어:이 섬유는 핫스팟을 중심으로 트래픽을 동적으로 라우팅하여 네트워크의 균일한 활용을 보장하고 애플리케이션 성능에 영향을 미치기 전에 혼잡을 방지합니다.이것은 예측 가능하고 일관성 있는 성능을 제공합니다..
• 원활한 GPU 통합 (GPUDirect®):GPUDirect RDMA와 같은 기술은 InfiniBand 조직에 있는 다른 서버의 GPU 메모리와멀티 GPU와 멀티 노드 인공지능 훈련과 과학 컴퓨팅 작업 부하를 가속화하는 데 중요합니다..

개발에 관한멜라녹스 인피니밴드주요 슈퍼 컴퓨팅 센터와 연구 기관에서 극적이고 측정 가능한 결과를 얻었습니다.

멜라녹스 인피니밴드그 자체로 금판으로 자리 잡았습니다.슈퍼컴퓨터 네트워크, 필요한 성능, 확장성, 그리고 세계에서 가장 까다로운HPC네트워크 내 컴퓨팅과 같은 혁신을 통해 중요한 네트워크 병목을 해결함으로써 연구자와 과학자들은 획기적인 결과를 더 빨리 얻을 수 있습니다.그것은 단지 상호 연결이 아니라그것은 인간의 지식과 혁신을 위한 필수적인 가속자입니다.