NVIDIA 스위치: 인공지능 및 캠퍼스 네트워크 아키텍처에 대한 기술 통찰력

인공지능 작업 부하가 현대 컴퓨팅 인프라를 계속 재구성함에 따라NVIDIA는 인공지능 데이터 센터와 캠퍼스 네트워크 환경의 독특한 요구 사항을 해결하는 고급 스위칭 솔루션을 개발했습니다.이 스위치는 고성능 네트워크의 설계와 배포에 근본적인 변화를 나타냅니다.

인공지능 워크로드에 설계된 아키텍처

NVIDIA 스위치는 분산 인공지능 훈련과 추론의 특징인 대규모 모든 모든 통신 패턴을 처리하도록 특별히 설계되었습니다.이 구조는 몇 가지 중요한 요구 사항을 해결합니다.:

• 초저연속성GPU 클러스터 간의 통신 병목을 최소화하는 직물 설계
• 큰 모델 훈련에 대한 원활한 데이터 이동을 보장하는 차단되지 않는 대역폭
• 네트워크로 인한 느림을 방지하는 고급 혼잡 관리 메커니즘
• 수천 개의 상호 연결된 가속기를 지원하는 확장 기능

주요 기술 사양

최신 세대의 NVIDIA 스위치는 인공지능 인프라에 필수적인 전례 없는 성능 메트릭을 제공합니다. 이 시스템은 400G에서 800G까지 포트 속도를 지원합니다.단일 체시 구성에서 초당 50 테라 비트 이상의 전체 스위치 용량.

이러한 솔루션을 구별하는 것은 집단 운영 최적화를 위한 전문 하드웨어의 통합입니다.스위치에는 All-Reduce와 같은 원시적인 통신을 가속화하는 전용 처리 요소가 포함되어 있습니다., 일반적으로 분산 인공지능 훈련에 사용됩니다.

캠퍼스 네트워크 통합

인공지능 데이터 센터를 넘어, NVIDIA의 스위칭 기술은 캠퍼스 환경에 고성능 네트워킹을 제공합니다. 이 솔루션은 다음과 같이 제공합니다.

• 기존 캠퍼스 인프라와 원활한 통합
• 연구 및 학술 기관에 대한 다중 임차 지원
• 에너지 효율적인 운영으로 소유비용을 줄일 수 있습니다
• 이질적인 환경을 위한 포괄적인 관리 도구

성능 및 지연 최적화

낮은 지연 시간을 추구하는 것이 NVIDIA의 스위치 포트폴리오의 많은 건축 결정을 주도합니다.이 스위치는 산업 선도적인 포트-포트 지연 측정을 달성합니다.인공지능 작업량과 실시간 애플리케이션 모두에 매우 중요합니다.

어댑티브 라우팅과 로드 아워드 로더링과 같은 고급 기능은 다양한 교통 패턴과 혼잡 시나리오에서 고성능 네트워크 기능이 유지되도록 보장합니다.

배부 에 관한 고려 사항

인공지능 데이터센터 애플리케이션에 NVIDIA 스위치를 구현하는 조직은 몇 가지 요인을 고려해야 합니다.

• 특정 AI 통신 패턴에 대한 토폴로지 설계 최적화
• 기존 관리 및 오케스트레이션 프레임워크와의 통합
• 고밀도 배포에 대한 냉각 및 전력 요구 사항
• 성능 최적화를 위한 모니터링 및 텔레메트리 기능

미래 개발 경로

NVIDIA는 스위치 기술에서 혁신을 계속하고 있으며, 로드맵 항목에는 더 높은 라디크스 스위치, 향상된 네트워크 컴퓨팅 기능,그리고 GPU 컴퓨팅 리소스와 더 긴밀한 통합이러한 발전은 컴퓨팅 성능과 네트워크 능력 사이의 격차를 더욱 줄일 것입니다.

NVIDIA의 스위칭 포트폴리오의 진화는 미래의 AI 돌파구가 컴퓨팅 발전과 마찬가지로 네트워크 혁신에 의존한다는 명확한 이해를 보여줍니다.더 알아보기이 기술들이 어떻게 인공지능 인프라를 변화시킬 수 있는지에 대해