Εναλλακτικά NVIDIA: Κεντρικές εκτιμήσεις αγοράς για AI Data Center και Campus Network Architectures

Η εκθετική ανάπτυξη των φόρτων εργασίας τεχνητής νοημοσύνης αναδιαμορφώνει ριζικά τις απαιτήσεις δικτύωσης κέντρων δεδομένων.Το χαρτοφυλάκιο διακόπτες της NVIDIA αντιμετωπίζει αυτές τις προκλήσεις με εξειδικευμένες λύσεις που έχουν σχεδιαστεί για περιβάλλοντα δικτύωσης υψηλής απόδοσης.

Τα παραδοσιακά δίκτυα κέντρων δεδομένων αγωνίζονται να ανταποκριθούν στις απαιτητικές απαιτήσεις των σύγχρονων συστάσεων τεχνητής νοημοσύνης.

• Απαιτήσεις εξαιρετικά χαμηλής καθυστέρησης για κατανεμημένες θέσεις εργασίας κατάρτισης
• Μεγάλες απαιτήσεις εύρους ζώνης από την επικοινωνία GPU με πολλούς κόμβους
• Η συμφόρηση του δικτύου που μπορεί να σταματήσει την υποδομή τεχνητής νοημοσύνης πολλών εκατομμυρίων δολαρίων
• Περιορισμοί κλιμακωτότητας για αυξανόμενα μεγέθη μοντέλων και διαμορφώσεις ομάδων

Τα σούιτς της σειράς NVIDIA Spectrum παρέχουν τη βάση για τη σύγχρονη υποδομή κέντρων δεδομένων AI.

• Ηγετική πυκνότητα λιμένων με 400G και 800G Ethernet
• Προώθηση με εξαιρετικά χαμηλή καθυστέρηση για εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης και φόρτωμα εργασίας συμπεράσματος
• Βαθιά ορατότητα της απόδοσης των εφαρμογών και της υγείας του δικτύου

Η πλατφόρμα Spectrum-4, ως ο πρώτος στον κόσμο διακόπτης Ethernet 400G ανά θύρα, αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό άλμα στην ικανότητα δικτύωσης υψηλών επιδόσεων.2 terabits ανά δευτερόλεπτο συνολικής χωρητικότητας διασύνδεσης, μπορεί να χειριστεί τα πιο απαιτητικά φορτία εργασίας τεχνητής νοημοσύνης διατηρώντας σταθερή χαμηλή καθυστέρηση.

Πέρα από τα τεράστια κέντρα δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης, η τεχνολογία NVIDIA Switching φέρνει οφέλη στα δίκτυα των πανεπιστημιούπολων και στα επιχειρηματικά περιβάλλοντα.ή υψηλής απόδοσης συστάματα υπολογιστών μπορούν να αξιοποιήσουν την ίδια τεχνολογία δικτύωσης που τροφοδοτεί τις μεγαλύτερες υποδομές AI του κόσμου.

Τα βασικά πλεονεκτήματα για την ανάπτυξη πανεπιστημιούπολης περιλαμβάνουν:

• Υποδομή ασφαλή για το μέλλον ικανή να χειρίζεται τις αναδυόμενες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης
• Συνεπής εμπειρία χρήστη για τις ομάδες έρευνας και ανάπτυξης
• Απλοποιημένη αρχιτεκτονική δικτύου με λιγότερα επίπεδα και καλύτερη απόδοση
• Ενισχυμένα χαρακτηριστικά ασφαλείας προσαρμοσμένα για ευαίσθητα ερευνητικά δεδομένα

Προσαρμοστική διαδρομήεπιλέγει δυναμικά τις βέλτιστες διαδρομές μέσω του δικτύου για την αποφυγή συμφόρησης και τη διατήρηση χαμηλής καθυστέρησης.Αυτή η ικανότητα είναι κρίσιμη για τις εργασίες κατάρτισης τεχνητής νοημοσύνης όπου η συγχρονισμένη επικοινωνία μεταξύ χιλιάδων GPU πρέπει να ολοκληρωθεί μέσα σε περιορισμένα χρονικά παράθυρα.

RoCE (RDMA μέσω Converged Ethernet)Η εφαρμογή επιτρέπει την άμεση πρόσβαση στη μνήμη μεταξύ των διακομιστών, παρακάμπτοντας το CPU overhead και μειώνοντας σημαντικά την καθυστέρηση.Αυτή η τεχνολογία είναι απαραίτητη για την εκπαίδευση της κατανεμημένης τεχνητής νοημοσύνης όπου ο συγχρονισμός παραμέτρων συμβαίνει συνεχώς κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης του μοντέλου..

Προηγμένη τηλεμετρίαπαρέχει βαθιά γνώση της συμπεριφοράς του δικτύου, επιτρέποντας στους χειριστές να εντοπίζουν και να επιλύουν δυνητικά σημεία συμφόρησης πριν επηρεάσουν τους χρόνους ολοκλήρωσης εργασίας της ΤΝ.

Όταν αξιολογείτε τους διακόπτες NVIDIA για το περιβάλλον σας, εξετάστε αυτούς τους βασικούς παράγοντες:

• Οι τρέχουσες και μελλοντικές απαιτήσεις εύρους ζώνης με βάση την πολυπλοκότητα του μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης
• Μέγεθος των ομάδων και προβλέψεις ανάπτυξης για τα επόμενα 3-5 έτη
• Απαιτήσεις ολοκλήρωσης με υφιστάμενα συστήματα διαχείρισης δικτύου
• Εμπειρογνωμοσύνη του προσωπικού στη διαχείριση δικτύων Ethernet υψηλών επιδόσεων
• Συνολικά έξοδα ιδιοκτησίας, συμπεριλαμβανομένης της ενέργειας, της ψύξης και των λειτουργικών γενικών δαπανών

Για τους οργανισμούς που κατασκευάζουν ή επεκτείνουν υποδομές τεχνητής νοημοσύνης, οι διακόπτες NVIDIA προσφέρουν μια αποδεδειγμένη λύση για την αντιμετώπιση των μειονεκτημάτων δικτύωσης.Η τεχνολογία έχει επικυρωθεί σε μερικές από τις μεγαλύτερες αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης στον κόσμο., αποδεικνύοντας αξιόπιστες επιδόσεις σε κλίμακα.

Καθώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζουν να αυξάνονται σε μέγεθος και πολυπλοκότητα, το δίκτυο γίνεται όλο και πιο κρίσιμο για τη συνολική απόδοση του συστήματος.Η επένδυση στην κατάλληλη υποδομή μετάβασης από την αρχή μπορεί να αποτρέψει δαπανηρές επανασχεδιασμούς και να διασφαλίσει ότι οι πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης σας έχουν το απαραίτητο θεμέλιο για την επιτυχία.Μάθετε περισσότερασχετικά με τις ειδικές προδιαγραφές προϊόντων και τις κατευθυντήριες γραμμές για την εφαρμογή.