멜라녹스 (NVIDIA) 920-9B110-00FH-0D0 인피니밴드 스위치 응용 실습

배경과 도전: 다중 모달 인공지능 연구 센터의 네트워크 병목

주요 멀티모달 인공지능 연구센터는 대규모 언어 모델 훈련, 과학적 컴퓨팅 시뮬레이션, 자율 시스템 개발을 포함해 중요한 확장성 벽에 직면했습니다.그들의 기존 100Gb / s 이더넷 조직은, 분산 교육 작업의 모든 모든 커뮤니케이션 패턴. 주요 과제는 세 가지였습니다. 네트워크 혼잡으로 인한 예측 불가능한 작업 완료 시간,비효율적인 GPU 사용률은 종종 60% 이하입니다., 그리고 심각한 성능 저하 없이 256 노드 이상 확장할 수 없는. 결정적이고, 극히 낮은 지연 시간 조직의 필요성이 가장 중요했다.

솔루션 및 배포: 920-9B110-00FH-0D0 인피니밴드 스위치 OPN로 건축

이 센터의 엔지니어들은 **NVIDIA Mellanox 920-9B110-00FH-0D0**를 중심으로 새로운 클러스터 척추를 설계했습니다.이 스위치를 잎과 척추 모두로 사용**920-9B110-00FH-0D0 MQM8790-HS2F 200Gb/s HDR** 코어는 1000개 이상의 NVIDIA A100 및 H100 GPU를 원활하게 상호 연결할 수 있는 필요한 양방향 대역폭과 포트 밀도를 제공했다.

주요 배치 결정은 다음과 같습니다.

• 티브릭 재단:**920-9B110-00FH-0D0**에 대한 표준화는 균일하고 고성능의 직물을 보장하여 관리 및 문제 해결을 단순화했습니다.
• 네트워크 내 컴퓨팅 활성화:NVIDIA의 확장 가능한 계층적 집계 및 감소 프로토콜 (SHARP) TM은 전체 조직에서 활성화되어 CPU에서 스위치 네트워크로 집단 작업 (All-Reduce와 같은) 을 오프로드했습니다.
• 끝에서 끝까지 RDMA:ConnectX-7 어댑터를 포함한 **920-9B110-00FH-0D0 호환성** 생태계는 진정한 RDMA (리모트 다이렉트 메모리 액세스) 끝에서 끝까지 경로를 가능하게 했습니다.데이터 이동을 위해 운영 체제와 CPU를 우회하는.
• 지능형 관리:이 조직은 NVIDIA UFM®에 의해 관리되었으며, 적극적인 건강 모니터링과 성능 최적화를 위해 심층 텔레미터 및 AI 기반 인사이트를 제공합니다.

결과와 이점: 성과와 효율성에 대한 수치화 가능한 이득

**920-9B110-00FH-0D0 InfiniBand 스위치 OPN 솔루션 **의 배포는 초기 과제를 직접적으로 해결하여 전환적인 결과를 얻었습니다.성능 메트릭은 마이그레이션 전과 후에 캡처되었습니다..

이 혜택은 순수한 속도 이상으로 확장되었습니다. 예측 가능한 작업 완료 시간으로 인해 운영 효율성이 향상되었습니다. 연구자들은 이제 더 크고 더 복잡한 실험을 자신있게 시작할 수있었습니다.혁신의 속도를 가속화공식 데이터 시트에서 상세히 설명된 강력한 **920-9B110-00FH-0D0 사양**은 이 미션 크리티컬 배치에 필요한 엔지니어링 신뢰를 제공했습니다.

결론과 미래 전망

이 응용 사례는 분명히 **Mellanox (NVIDIA) 920-9B110-00FH-0D0**가 단순히 스위치 부품보다 훨씬 더 많은 것을 보여줍니다.현대 인공지능과 HPC 인프라를 위한 컴퓨팅 지원자입니다.결정적인 낮은 지연 시간을 제공하여 네트워크 내 컴퓨팅을 활용하고 원활한 RDMA를 가능하게 함으로써 클러스터 성능은 병목에서 경쟁 우위에 변합니다.

이 배포의 성공은 통합된 **920-9B110-00FH-0D0 InfiniBand 스위치 OPN 솔루션의 가치를 강조합니다.이 전환에 의해 가능하게 된 건축 원칙은 사실상 표준이 될 것입니다.판매용 **920-9B110-00FH-0D0을 평가하는 조직에 대한 **920-9B110-00FH-0D0 가격 ** 전체 소유 비용이 사건은 모든 컴퓨터 달러의 잠재력을 풀 수 있는 네트워크에 대한 투자에 대한 설득력 있는 주장을 제공합니다..