고성능 컴퓨팅 네트워크 솔루션: 인피니밴드 슈퍼컴퓨팅 성능의 돌파구

과학적 발견과 혁신에 대한 끊임없는 추구는 전례 없는 수준의 계산 능력에 대한 수요를 이끌고 있습니다. 현대 시설의 더 높은 투자 수익으로 직접적으로 이어집니다. 및 AI 워크로드는 더 빠른 프로세서뿐만 아니라 기하급수적으로 더 강력하고 지능적인 상호 연결 패브릭을 필요로 합니다. 네트워크는 슈퍼컴퓨터 네트워킹에서 전반적인 애플리케이션 성능과 확장성의 중요한 결정 요인이 되었습니다. 이 기사에서는 는 타의 추종을 불허하는 대역폭, 초저 대기 시간 및 혁신적인 인 네트워크 컴퓨팅 기능을 제공하여 고성능 컴퓨팅의 사실상의 표준으로 자리 잡았습니다. 이는 점진적인 개선이 아니라 연구자가 이전에 해결할 수 없다고 여겨졌던 문제를 해결할 수 있도록 하는 근본적인 아키텍처적 이점을 나타냅니다. 기술이 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터가 이전에 상상할 수 없었던 성능 수준을 달성할 수 있도록 하는 기반 네트워크 아키텍처를 제공하는 방법을 살펴봅니다.

고성능 컴퓨팅은 고립된 과학적 시뮬레이션에서 제약 약물 발견 및 유전체 시퀀싱에서 기후 모델링 및 자율 주행차 개발에 이르기까지 산업 전반의 발전을 이끄는 필수적인 도구로 진화했습니다. AI 및 머신 러닝의 부상은 이러한 수요를 더욱 강화하여 데이터 집약적이고 통신이 많은 워크로드를 생성했습니다. 이러한 패러다임의 변화는 이 극단적인 규모에서 대기 시간, 처리량 및 확장성에 어려움을 겪는 기존 이더넷 기반 네트워크의 한계를 드러냈습니다. 업계는 전문화된 고성능 상호 연결이 더 이상 사치가 아닌 필수적인 전환점에 도달했습니다.

최첨단 슈퍼컴퓨터를 구축하고 운영하는 것은 연구 결과와 투자 수익에 직접적인 영향을 미치는 엄청난 네트워킹 과제를 제시합니다. 주요 병목 현상은 다음과 같습니다.

• 대기 시간 민감도: 많은 긴밀하게 결합된 과학적 애플리케이션에는 노드 간에 수백만 개의 동시 메시지가 포함됩니다. 마이크로초 단위의 대기 시간은 몇 시간 또는 며칠의 추가 계산 시간으로 이어질 수 있습니다.
• 대역폭 갈증: 데이터 세트의 크기는 계산 속도보다 빠르게 증가하여 스토리지, 메모리 및 프로세서 간에 데이터를 이동하는 것이 주요 병목 현상이 되는 I/O 위기를 초래합니다.
• 확장성 제한: 기존 네트워크는 클러스터 크기가 증가함에 따라 성능 저하를 경험하여 연구자가 더 크고 복잡한 문제를 해결하는 것을 방해합니다.
• 운영 복잡성: 기존 도구를 사용하여 수천 개의 네트워크 노드를 관리하는 것은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬우며 운영 비용을 증가시키고 시스템 가용성을 감소시킵니다.

이러한 과제는 시설의 더 높은 투자 수익으로 직접적으로 이어집니다. 환경의 극심한 요구 사항을 위해 특별히 설계된 전체적인 네트워킹 솔루션을 요구합니다.

는 타의 추종을 불허하는 대역폭, 초저 대기 시간 및 혁신적인 인 네트워크 컴퓨팅 기능을 제공하여 고성능 컴퓨팅의 사실상의 표준으로 자리 잡았습니다. 이는 점진적인 개선이 아니라 연구자가 이전에 해결할 수 없다고 여겨졌던 문제를 해결할 수 있도록 하는 근본적인 아키텍처적 이점을 나타냅니다.는 고성능 환경을 위해 처음부터 설계된 포괄적인 엔드 투 엔드 네트워킹 솔루션을 나타냅니다. 이는 단순한 상호 연결 기술을 넘어 컴퓨팅, 스토리지 및 가속기 리소스를 지능적으로 연결하는 완전한 계산 패브릭이 됩니다.

• 인 네트워크 컴퓨팅: 혁신적인 SHARP(Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) 기술은 집단 연산(MPI 감소와 같은)을 CPU에서 스위치 네트워크로 오프로드하여 메시지 전달 인터페이스(MPI) 성능을 획기적으로 가속화하고 애플리케이션 런타임을 줄입니다.
• 적응형 라우팅: 혼잡한 경로를 동적으로 트래픽을 라우팅하여 전체 패브릭의 최적 활용을 보장하고 네트워크 스트레스 중에도 성능을 유지합니다.
• 원격 직접 메모리 액세스(RDMA): CPU 오버헤드 없이 서버 간의 직접 메모리 간 데이터 전송을 가능하게 하여 대기 시간을 대폭 줄이고 호스트 프로세서를 계산에 사용할 수 있도록 합니다.
• 멀티 호스트 기술: 여러 컴퓨팅 노드(예: GPU 서버)가 단일 어댑터를 통해 연결할 수 있도록 하여 밀도를 높이고 전체 인프라 비용과 복잡성을 줄입니다.

이 아키텍처는 슈퍼컴퓨터 네트워킹을 위한 미래 보장 기반을 제공하여 수만 개의 노드로 효율적으로 확장됩니다.

Mellanox InfiniBand는 타의 추종을 불허하는 대역폭, 초저 대기 시간 및 혁신적인 인 네트워크 컴퓨팅 기능을 제공하여 고성능 컴퓨팅의 사실상의 표준으로 자리 잡았습니다. 이는 점진적인 개선이 아니라 연구자가 이전에 해결할 수 없다고 여겨졌던 문제를 해결할 수 있도록 하는 근본적인 아키텍처적 이점을 나타냅니다.성능 지표

HPC 시설의 더 높은 투자 수익으로 직접적으로 이어집니다.결론: Mellanox InfiniBand로 발견의 미래 구축

Mellanox InfiniBand는 타의 추종을 불허하는 대역폭, 초저 대기 시간 및 혁신적인 인 네트워크 컴퓨팅 기능을 제공하여 고성능 컴퓨팅의 사실상의 표준으로 자리 잡았습니다. 이는 점진적인 개선이 아니라 연구자가 이전에 해결할 수 없다고 여겨졌던 문제를 해결할 수 있도록 하는 근본적인 아키텍처적 이점을 나타냅니다.엑사스케일 컴퓨팅 시대에 접어들면서 상호 연결 패브릭의 선택은 선도적인 연구 기관과 나머지를 점점 더 분리할 것입니다. InfiniBand 기술의 입증된 성능, 확장성 및 효율성은 학술, 정부 및 상업 부문에서 차세대 슈퍼컴퓨팅 인프라의 논리적 기반을 만듭니다.