NVIDIA 스위치: AI 데이터 센터 및 캠퍼스 네트워크 아키텍처의 주요 구매 고려 사항

인공지능 워크로드의 기하급수적인 성장은 데이터센터 네트워크 요구 사항을 근본적으로 재구성하고 있습니다.NVIDIA의 스위치 포트폴리오는 고성능 네트워크 환경에 설계된 전문 솔루션으로 이러한 과제를 해결합니다..

전통적인 데이터 센터 네트워크는 현대 AI 클러스터의 까다로운 요구 사항을 충족시키기 위해 어려움을 겪고 있습니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 분산 교육 작업에 대한 매우 낮은 대기 시간 요구 사항
• 멀티 노드 GPU 통신의 대용량 대역폭 요구
• 수백만 달러의 인공지능 인프라를 중단시킬 수 있는 네트워크 혼잡
• 모델 크기와 클러스터 구성의 증가에 대한 확장성 제한

NVIDIA 스펙트럼 시리즈 스위치는 현대 AI 데이터 센터 인프라의 기초를 제공합니다. 이 솔루션은:

• 400G 및 800G 이더넷으로 업계 최고의 포트 밀도
• 인공지능 훈련 및 추론 작업 부하를 위한 극저지 지연 전송
• 애플리케이션 성능과 네트워크 건강에 대한 깊은 가시성

스펙트럼-4 플랫폼은 세계 최초로 포트당 400G 이더넷 스위치로서 고성능 네트워크 능력에서 중요한 도약을 나타냅니다. 51.초당 2 테라비트 전체 스위치 용량, 가장 까다로운 AI 워크로드를 처리할 수 있고 낮은 대기 시간을 유지할 수 있습니다.

대규모 인공지능 데이터 센터를 넘어, NVIDIA 스위칭 기술은 캠퍼스 네트워크와 기업 환경에 이점을 가져다줍니다.또는 고성능 컴퓨팅 클러스터는 세계 최대 인공지능 인프라를 지원하는 동일한 네트워크 기술을 활용할 수 있습니다..

캠퍼스 배포의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 새로운 인공지능 애플리케이션을 처리할 수 있는 미래형 인프라
• 연구 개발 팀의 일관성 있는 사용자 경험
• 더 적은 계층과 더 나은 성능을 가진 단순화된 네트워크 아키텍처
• 민감한 연구 데이터에 맞춘 향상된 보안 기능

적응형 로팅동적으로 네트워크를 통해 최적의 경로를 선택하여 혼잡을 피하고 낮은 지연 시간을 유지합니다.이 능력은 AI 훈련 작업에 필수적입니다. 수천 개의 GPU 간의 동기화 통신이 제한된 시간 안에 완료되어야합니다..

RoCE (RDMA 컨버거드 이더넷)이 구현은 서버 간의 직접 메모리 액세스를 가능하게 하며, CPU 오버헤드를 우회하고 지연 시간을 크게 줄입니다.이 기술은 분산 인공지능 훈련에 필수적입니다. 모델 훈련 중에 매개 변수 동기화가 지속적으로 발생합니다..

첨단 텔레미터네트워크 행동에 대한 깊은 통찰력을 제공하여 운영자가 인공지능 작업 완료 시간에 영향을 미치기 전에 잠재적 병목을 식별하고 해결 할 수 있습니다.

환경에 대한 NVIDIA 스위치를 평가할 때 다음의 주요 요소를 고려하십시오.

• 현재와 미래의 대역폭 요구 사항은 인공지능 모델의 복잡성을 기반으로 합니다.
• 클러스터 규모와 향후 3-5년간의 성장 예측
• 기존 네트워크 관리 시스템과의 통합 요구 사항
• 고성능 이더넷 네트워크 관리에 대한 직원 전문 지식
• 전력, 냉각 및 운영 요금 등 소유 비용 총액

인공지능 인프라를 구축하거나 확장하는 조직의 경우, NVIDIA 스위치는 네트워크 병목을 극복하는 검증된 솔루션을 제공합니다.이 기술은 세계에서 가장 큰 인공지능 배포에서 검증되었습니다., 규모에서 신뢰할 수 있는 성능을 보여줍니다.

인공지능 모델의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 네트워크는 전체 시스템 성능에 점점 중요해지고 있습니다.처음부터 올바른 전환 인프라에 투자하면 비용이 많이 드는 재설계를 방지하고 인공지능 이니셔티브가 성공에 필요한 기반을 확보 할 수 있습니다..더 알아보기특정 제품 사양과 도입 지침에 대해