멜라녹스 (NVIDIA 멜라녹스) MQM8790-HS2F 인피니밴드 스위치

Mellanox (NVIDIA Mellanox) MQM8790-HS2F InfiniBand 스위치 | 제품 출시 및 주요 기능 개요

HPC, AI 학습 및 고성능 스토리지에서 노드 간 대역폭 요구량이 계속 증가함에 따라 기존 이더넷 아키텍처는 지연 시간 및 혼잡 제어에 한계에 도달하고 있습니다. 200Gb/s HDR 시대를 위해 구축된 InfiniBand 스위치인 Mellanox (NVIDIA Mellanox) MQM8790-HS2F는 이러한 세대 변화에 대응하기 위해 출시되었습니다. 대규모 GPU 클러스터를 계획하는 네트워크 엔지니어 및 아키텍트에게 MQM8790-HS2F는 100Gb/s EDR에서 200Gb/s HDR로 원활하게 전환할 수 있는 경로를 제공합니다.

배경: MQM8790-HS2F가 중요한 이유

AI 대규모 모델 학습 및 과학 컴퓨팅에서 AllReduce, 매개변수 동기화 및 스토리지 액세스는 네트워크 지연 시간에 매우 민감합니다. 클러스터가 수백 또는 수천 개의 노드로 확장됨에 따라 혼잡 및 꼬리 지연은 컴퓨팅 활용도를 직접적으로 저하시킵니다. NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F는 200Gb/s 포트당 속도를 제공하는 40포트 HDR InfiniBand 스위치로서 통신 오버헤드를 크게 줄입니다. 이 스위치는 고밀도 환경에서 발생하는 세 가지 일반적인 문제인 불충분한 대역폭, 지연 시간 지터 및 제한된 확장성을 해결하여 MQM8790-HS2F InfiniBand 스위치에 대한 명확한 요구 사항을 가진 팀에게 적합합니다.

기술 하이라이트: MQM8790-HS2F 사양 및 주요 기능

MQM8790-HS2F 200Gb/s HDR 40포트 QSFP56은 명확한 포지셔닝을 가지고 있습니다. 1U 섀시에 40개의 QSFP56 포트가 있으며 HDR, EDR 및 FDR 속도를 적응적으로 지원합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 최대 16Tb/s의 총 처리량을 제공하는 40개의 200Gb/s HDR 포트로, fat-tree 또는 DragonFly+ 토폴로지의 스파인 또는 집계 계층에 이상적입니다.
• 네트워크 내 컴퓨팅인 SHARP(Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol)는 집계 작업을 스위치로 오프로드하여 CPU/GPU 참여를 줄입니다.
• MLNX-OS, UFM 관리 및 NetQ 텔레메트리를 포함한 NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F 소프트웨어 생태계와의 완벽한 호환성.
• MQM8790-HS2F 호환 배포의 경우 ConnectX-6 및 ConnectX-7 어댑터와 함께 작동하여 엔드 투 엔드 200Gb/s 솔루션을 형성합니다.

MQM8790-HS2F 데이터시트를 검토하는 엔지니어는 랙 전력 및 케이블링을 미리 계획하기 위해 전력, 냉각 및 포트 분할 기능(예: 2x100Gb/s 브레이크아웃)에 중점을 두어야 합니다. MQM8790-HS2F 가격 또는 MQM8790-HS2F 판매 정보의 경우 가격은 일반적으로 채널 및 프로젝트 규모에 따라 다르며 여기서는 다루지 않습니다.

배포 시나리오 및 선택 가이드

실제로 NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F는 2계층 또는 3계층 fat-tree 패브릭의 집계 또는 코어 계층에 일반적으로 배포됩니다. 중소 규모 클러스터의 경우 컴퓨팅 노드를 직접 연결하는 코어 스위치 역할을 할 수 있으며, 매우 큰 클러스터의 경우 다계층 패브릭을 통해 수만 개의 노드를 상호 연결할 수 있습니다.

결론

200Gb/s HDR, 40개의 QSFP56 포트 및 SHARP 네트워크 내 컴퓨팅을 핵심 강점으로 하는 MQM8790-HS2F는 AI 및 HPC 클러스터에 고대역폭, 저지연 InfiniBand 상호 연결 옵션을 제공합니다. 차세대 컴퓨팅 패브릭을 계획하는 네트워크 아키텍트 및 IT 관리자에게 Mellanox (NVIDIA Mellanox) MQM8790-HS2F는 MQM8790-HS2F 사양이 실제 토폴로지 요구 사항에 대해 검증된 상태로 후보 목록에 포함될 가치가 있습니다.