NVIDIA 네트워크 어댑터: 높은 대역폭, 낮은 지연 적응 및 오프로드의 배포 트렌드
October 22, 2025
인공 지능, 고성능 컴퓨팅 (HPC) 및 클라우드 데이터 센터의 급속한 진화는 뛰어난 네트워크 성능에 대한 전례없는 수요를 주도하고 있습니다.그들의 첨단 기술 아키텍처로, 높은 대역폭, 낮은 지연 시간 네트워크를 배치하는 핵심 솔루션으로 떠오르고 있습니다.
전통적인 네트워크 아키텍처는 데이터 처리를 위해 상당한 CPU 참여를 필요로 하며, 이는 높은 지연시간과 상당한 CPU 자원 소비로 이어진다.현대 데이터 센터 는 여러 가지 중대한 과제 에 직면 해 있다:
- 인공지능 훈련 클러스터는 매우 높은 네트워크 처리량을 요구합니다.
- 금융 거래 시스템은 마이크로초 수준의 지연 시간을 필요로 합니다.
- 클라우드 서비스 제공자는 더 많은 자원 활용과 효율성을 필요로 합니다.
- 과학 컴퓨팅 응용 프로그램은 거대한 병렬 처리 능력에 의존합니다.
리모트 다이렉트 메모리 액세스 (RDMA) 기술은 한 컴퓨터가 운영 체제를 포함시키지 않고 다른 컴퓨터의 메모리에서 직접 읽거나 기록 할 수 있습니다.이 기술은 진정한고성능 네트워크:
- 제로 복사:데이터는 네트워크 어댑터에서 애플리케이션 메모리로 직접 전송됩니다.
- 커널 바이패스:CPU 중단을 없애고 대기 시간을 크게 줄여줍니다.
- 초저연속성:메시지 전송 지연시간을 1 마이크로초 이하로 줄여줍니다.
의 시행RDMA모든 마이크로초가 중요한 작업 부하에 있어서 매우 중요합니다.
컨버지드 이더넷 (RoCE) 상에서의 RDMA는RDMA표준 이더넷 네트워크를 통해 작동하는 기술. NVIDIA 네트워크 어댑터는 RoCE에 대한 깊은 최적화를 제공하며 중요한 장점을 제공합니다.
| 기술적 특징 | 전통적인 이더넷 | RoCE와 함께 NVIDIA 어댑터 |
|---|---|---|
| 전형적인 지연 시간 | 수십에서 수백 마이크로초 | 1 마이크로초 이하 (조직에 의존) |
| CPU 사용량 | 높은 (데이터 이동을 처리) | 매우 낮습니다 (CPU가 풀렸습니다) |
| 최대 대역폭 | 호스트 처리로 제한 | 포트당 최대 400Gbps |
NVIDIA 네트워크 어댑터의 조합,RDMARoCE는 여러 산업의 인프라를 변화시키고 있습니다.
- 인공지능과 기계 학습:GPU 서버 간의 통신 비용을 최소화함으로써 분산 훈련을 가속화합니다.
- 고성능 컴퓨팅 (HPC):효율적인 메시지 전달을 통해 더 빠른 시뮬레이션과 모델링을 가능하게 합니다.
- 하이퍼 스케일 클라우드 데이터 센터:임대자 격리, 네트워크 성능 및 전체 호스트 효율성을 향상시킵니다.
- 저장소 분할:NVMe-oF 솔루션에 대한 Bare-metal 원격 저장 액세스 성능을 제공합니다.
배포 추세는 분명합니다: 데이터 센터 네트워킹의 미래는 대역폭, 낮은 지연 기술의 광범위한 채택에 있습니다.RDMARoCE 프로토콜은 이러한 변화의 선두에 있습니다. 네트워크 처리 기능을 CPU에서 제거하고 직접적인 메모리 접근을 가능하게 함으로써,다음 세대의 컴퓨팅이 많은 애플리케이션을 지원하는 데 필수적입니다.데이터 양이 계속 폭발적으로 증가함에 따라 이러한 고급 네트워크 기능의 전략적 중요성은 증가 할 것입니다.