NVIDIA 스위치 솔루션: 액세스에서 코어까지의 세분화 및 고가용성에 대한 자주 묻는 질문

조직이 AI 데이터 센터 및 엔터프라이즈 네트워크에 NVIDIA 스위칭 솔루션을 점점 더 많이 배포함에 따라 구현 및 최적화와 관련하여 몇 가지 일반적인 질문이 발생합니다. 이 가이드는 강력하고 고성능 네트워크 인프라 구축을 위한 주요 고려 사항을 다룹니다.

네트워크 세분화 전략

AI 데이터 센터 환경에서 NVIDIA 스위치를 사용하여 네트워크를 어떻게 세분화해야 합니까?

적절한 네트워크 세분화는 AI 워크로드의 성능과 보안 모두에 중요합니다. NVIDIA는 다단계 접근 방식을 권장합니다.

• 컴퓨팅 패브릭 세분화: 일관된 낮은 대기 시간을 보장하기 위해 전용 VLAN 또는 VXLAN을 사용하여 GPU 간 통신 트래픽을 격리합니다.
• 스토리지 네트워크 분리: 교육 작업 중 I/O 병목 현상을 방지하기 위해 스토리지 트래픽에 대한 별도의 네트워크 경로를 유지합니다.
• 관리 평면 격리: 대역 외 관리 트래픽을 위해 특정 인터페이스 및 VLAN을 할당합니다.
• 테넌트 격리: 동일한 인프라를 공유하는 여러 연구팀 또는 프로젝트를 분리하기 위해 네트워크 가상화를 구현합니다.

고가용성 구현

NVIDIA 스위치는 중요한 AI 워크로드를 위해 어떤 고가용성 기능을 제공합니까?

NVIDIA 스위치는 중단 없는 AI 교육 세션을 유지하는 데 필수적인 포괄적인 고가용성 기능을 제공합니다.

• MLAG(Multi-Chassis Link Aggregation): 스패닝 트리 프로토콜 제한 없이 스위치 간의 액티브-액티브 업링크를 활성화합니다.
• 무중단 장애 조치: 서브 초 수렴으로 슈퍼바이저 또는 라인 카드 장애 시 네트워크 연결을 유지합니다.
• 양방향 전달 감지(BFD): 50밀리초 이내에 링크 장애를 신속하게 감지합니다.
• 정상적인 라우팅 프로토콜 재시작: 제어 평면 장애 또는 업그레이드 시 전달 상태를 유지합니다.

액세스 계층 고려 사항

액세스 계층에 NVIDIA 스위치를 배포하기 위한 모범 사례는 무엇입니까?

액세스 계층은 네트워크 인프라의 기반을 형성하며 신중한 계획이 필요합니다.

포트 밀도 계획: 미래 확장을 고려하면서 현재 GPU 서버 구성에 충분한 포트 용량을 확보합니다. 최신 AI 서버는 최적의 성능을 위해 여러 개의 고속 연결이 필요한 경우가 많습니다.

전력 및 냉각: NVIDIA 스위치는 효율성을 위해 설계되었지만, 밀집된 액세스 계층 배포에서는 적절한 전력 예산 책정 및 열 관리가 필수적입니다.

케이블 관리: 고밀도 환경에서 적절한 기류를 유지하고 문제 해결을 용이하게 하기 위해 구조화된 케이블 솔루션을 구현합니다.

코어 네트워크 설계

최대 성능을 위해 NVIDIA 스위치를 사용하여 코어 네트워크를 어떻게 설계해야 합니까?

코어 네트워크는 모든 액세스 계층의 집계 트래픽을 처리하면서 고성능 네트워킹 특성을 유지해야 합니다.

• 비차단 아키텍처: 피크 AI 워크로드 중에 혼잡을 방지하기 위해 코어 전체에서 전체 양방향 대역폭을 보장합니다.
• 동일 비용 다중 경로: 트래픽을 균등하게 분산하고 사용 가능한 대역폭을 최대화하기 위해 여러 개의 병렬 경로를 활용합니다.
• 서비스 품질 정책: 대기 시간에 민감한 AI 트래픽을 다른 데이터 유형보다 우선시하기 위해 세분화된 QoS를 구현합니다.
• 모니터링 및 원격 측정: 성능에 영향을 미치기 전에 잠재적인 병목 현상을 식별하기 위해 포괄적인 모니터링을 배포합니다.

기존 인프라와의 통합

NVIDIA 스위치가 기존 네트워크 인프라와 통합될 수 있습니까?

예, NVIDIA 스위치는 표준 기반 프로토콜을 통해 기존 네트워크 장비와의 포괄적인 상호 운용성을 지원합니다.

프로토콜 호환성: 표준 라우팅 프로토콜(BGP, OSPF) 및 스위칭 프로토콜(STP, LACP)에 대한 완벽한 지원은 다중 공급업체 환경과의 원활한 통합을 보장합니다.

혼합 속도 환경: 자동 협상 및 속도 변환 기능을 통해 서로 다른 세대 장비 간의 원활한 연결을 지원합니다.

통합 관리: REST API 및 표준 관리 프로토콜을 통해 기존 네트워크 관리 시스템 및 자동화 프레임워크와의 통합을 지원합니다.

성능 최적화

특정 AI 워크로드를 위해 NVIDIA 스위치 성능을 최적화하기 위해 사용할 수 있는 튜닝 옵션은 무엇입니까?

특정 사용 사례에 대한 성능을 미세 조정할 수 있는 몇 가지 구성 옵션이 있습니다.

• 버퍼 관리: 분산 AI 교육에서 일반적인 특정 트래픽 패턴을 수용하도록 버퍼 크기를 조정합니다.
• 혼잡 제어: 트래픽 버스트 중에 패킷 손실을 방지하기 위해 명시적 혼잡 알림을 구현합니다.
• 점보 프레임: 스토리지 및 GPU 통신 네트워크에서 프로토콜 오버헤드를 줄이기 위해 점보 프레임을 활성화합니다.
• 트래픽 엔지니어링: 최적의 경로를 통해 특정 유형의 AI 트래픽을 유도하기 위해 정책 기반 라우팅을 사용합니다.

이러한 기능을 적절하게 구성하면 AI 데이터 센터 환경에서 전반적인 시스템 성능과 교육 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.