NVIDIA Switch-Lösungen: Häufig gestellte Fragen zu Segmentierung und Hochverfügbarkeit von Access bis Core

Da Organisationen zunehmend NVIDIA-Switching-Lösungen in ihren KI-Rechenzentren und Unternehmensnetzwerken einsetzen, tauchen häufige Fragen zur Implementierung und Optimierung auf. Dieser Leitfaden behandelt wichtige Aspekte für den Aufbau robuster, hochleistungsfähiger Netzwerkinfrastrukturen.

Netzwerksegmentierungsstrategien

Wie sollte ich mein Netzwerk mit NVIDIA-Switches in einer KI-Rechenzentrumsumgebung segmentieren?

Die richtige Netzwerksegmentierung ist sowohl für die Leistung als auch für die Sicherheit in KI-Workloads entscheidend. NVIDIA empfiehlt einen mehrstufigen Ansatz:

• Compute Fabric Segmentierung: Isolieren Sie den GPU-zu-GPU-Kommunikationsverkehr mithilfe dedizierter VLANs oder VXLANs, um eine konsistente, geringe Latenz zu gewährleisten
• Speichernetzwerk-Trennung: Behalten Sie separate Netzwerkpfade für den Speicherverkehr bei, um E/A-Engpässe während der Trainingsvorgänge zu vermeiden
• Management-Plane-Isolation: Dedizieren Sie bestimmte Schnittstellen und VLANs für Out-of-Band-Management-Traffic
• Tenant-Isolation: Implementieren Sie Netzwerkvirtualisierung, um mehrere Forschungsteams oder Projekte zu trennen, die dieselbe Infrastruktur nutzen

Implementierung hoher Verfügbarkeit

Welche Hochverfügbarkeitsfunktionen bieten NVIDIA-Switches für kritische KI-Workloads?

NVIDIA-Switches bieten umfassende Hochverfügbarkeitsfunktionen, die für die Aufrechterhaltung ununterbrochener KI-Trainingssitzungen unerlässlich sind:

• MLAG (Multi-Chassis Link Aggregation): Aktivieren Sie Active-Active-Uplinks zwischen Switches ohne Einschränkungen des Spanning Tree Protocol
• Ausfallsicherung ohne Unterbrechung: Behalten Sie die Netzwerkverbindung während Supervisor- oder Linecard-Ausfällen mit Konvergenzzeiten von unter einer Sekunde bei
• Bidirektionale Forwarding Detection (BFD): Erkennen Sie Linkausfälle in nur 50 Millisekunden
• Neustart des Routing-Protokolls ohne Unterbrechung: Behalten Sie den Weiterleitungsstatus während Control-Plane-Ausfällen oder -Upgrades bei

Überlegungen zur Zugriffsebene

Was sind die Best Practices für die Bereitstellung von NVIDIA-Switches auf der Zugriffsebene?

Die Zugriffsebene bildet die Grundlage Ihrer Netzwerkinfrastruktur und erfordert eine sorgfältige Planung:

Planung der Portdichte: Stellen Sie eine ausreichende Portkapazität für aktuelle GPU-Serverkonfigurationen sicher und berücksichtigen Sie dabei zukünftige Erweiterungen. Moderne KI-Server benötigen oft mehrere Hochgeschwindigkeitsverbindungen für optimale Leistung.

Stromversorgung und Kühlung: NVIDIA-Switches sind auf Effizienz ausgelegt, aber eine ordnungsgemäße Strombudgetierung und Wärmemanagement sind in dichten Zugriffsebenen-Bereitstellungen unerlässlich.

Kabelmanagement: Implementieren Sie strukturierte Kabellösungen, um einen ordnungsgemäßen Luftstrom aufrechtzuerhalten und die Fehlersuche in Umgebungen mit hoher Dichte zu erleichtern.

Kernnetzwerkdesign

Wie sollte ich das Kernnetzwerk mit NVIDIA-Switches für maximale Leistung gestalten?

Das Kernnetzwerk muss den aggregierten Datenverkehr von allen Zugriffsebenen verarbeiten und gleichzeitig hohe Netzwerkleistungsmerkmale beibehalten:

• Nicht-blockierende Architektur: Stellen Sie sicher, dass die volle Bisektionsbandbreite über den Kern hinweg gewährleistet ist, um Staus während der Spitzenzeiten von KI-Workloads zu vermeiden
• Equal-Cost Multi-Pathing: Nutzen Sie mehrere parallele Pfade, um den Datenverkehr gleichmäßig zu verteilen und die verfügbare Bandbreite zu maximieren
• Quality of Service-Richtlinien: Implementieren Sie granulare QoS, um latenzempfindlichen KI-Datenverkehr gegenüber anderen Datentypen zu priorisieren
• Überwachung und Telemetrie: Setzen Sie eine umfassende Überwachung ein, um potenzielle Engpässe zu identifizieren, bevor sie die Leistung beeinträchtigen

Integration mit bestehender Infrastruktur

Können NVIDIA-Switches in meine bestehende Netzwerkinfrastruktur integriert werden?

Ja, NVIDIA-Switches unterstützen umfassende Interoperabilität mit vorhandenen Netzwerkgeräten über standardbasierte Protokolle:

Protokollkompatibilität: Volle Unterstützung für Standard-Routing-Protokolle (BGP, OSPF) und Switching-Protokolle (STP, LACP) gewährleistet eine reibungslose Integration in Umgebungen mit mehreren Anbietern.

Umgebungen mit gemischter Geschwindigkeit: Auto-Negotiation- und Geschwindigkeitskonvertierungsfunktionen ermöglichen eine nahtlose Konnektivität zwischen Geräten verschiedener Generationen.

Einheitliches Management: REST-APIs und Standard-Management-Protokolle ermöglichen die Integration in bestehende Netzwerkmanagementsysteme und Automatisierungsframeworks.

Leistungsoptimierung

Welche Tuning-Optionen stehen zur Verfügung, um die NVIDIA-Switch-Leistung für bestimmte KI-Workloads zu optimieren?

Mehrere Konfigurationsoptionen können die Leistung für bestimmte Anwendungsfälle optimieren:

• Pufferverwaltung: Passen Sie die Puffergrößen an, um bestimmte Datenverkehrsmuster zu berücksichtigen, die in verteilten KI-Trainings üblich sind
• Staukontrolle: Implementieren Sie eine explizite Stauwarnung, um Paketverluste während Datenverkehrsspitzen zu verhindern
• Jumbo-Frames: Aktivieren Sie Jumbo-Frames, um den Protokolloverhead in Speicher- und GPU-Kommunikationsnetzwerken zu reduzieren
• Traffic Engineering: Verwenden Sie richtlinienbasiertes Routing, um bestimmte Arten von KI-Datenverkehr über optimale Pfade zu lenken

Die richtige Konfiguration dieser Funktionen kann die Gesamtleistung des Systems und die Trainingseffizienz in KI-Rechenzentrumsumgebungen erheblich verbessern.