NVIDIA Switch-Lösungen Implementierung: Segmentierung und Hochverfügbarkeit vom Access bis zum Core

Die Implementierung von NVIDIA Switching-Lösungen in modernen KI-Rechenzentren erfordert eine sorgfältige architektonische Planung über alle Netzwerksegmente hinweg. Von der Konnektivität der Zugriffsebene bis zur Core-Verteilung stellt jedes Segment einzigartige Herausforderungen für die Aufrechterhaltung der Hochverfügbarkeit und der optimalen Leistung bei anspruchsvollen KI-Workloads dar.

Die Zugriffsebene dient als kritischer Einstiegspunkt für Server und Speichersysteme in das KI-Rechenzentrum-Fabric. Die Spectrum Ethernet-Switches von NVIDIA bilden die Grundlage für die Serverkonnektivität und liefern die wesentlichen Eigenschaften geringer Latenz, die KI-Cluster benötigen.

Wichtige Überlegungen für die Zugriffsebene sind:

• Portdichteanforderungen für GPU-Server-Racks
• Oversubscription-Verhältnisse, die für KI-Traffic-Muster geeignet sind
• Rack-Scale-Bereitstellungsmodelle für modulares Wachstum
• Automatisierte Bereitstellung für schnelle Skalierbarkeit

Eine ordnungsgemäße Gestaltung der Zugriffsebene stellt sicher, dass einzelne Serververbindungen keine Engpässe in verteilten Trainingsoperationen werden und ein durchgängig leistungsstarkes Netzwerk im gesamten KI-Cluster aufrechterhalten wird.

Wenn der Datenverkehr von der Zugriffsebene zum Core wandert, müssen Aggregations-Switches massive Ost-West-Datenverkehrsmuster verarbeiten, die für KI-Workloads charakteristisch sind. Die High-Radix-Switches von NVIDIA zeichnen sich in dieser Rolle aus, indem sie die Hop-Counts minimieren und die geringe Latenz über das Fabric aufrechterhalten.

Segmentierungsstrategien für KI-Rechenzentren unterscheiden sich erheblich von herkömmlichen Unternehmensnetzwerken. Anstatt nach Abteilung oder Anwendung zu segmentieren, segmentieren KI-Cluster oft nach:

• Trainingsjob-Domänen
• Tenant-Isolation in Multi-Tenant-Umgebungen
• Entwicklungsumgebungen vs. Produktionsumgebungen
• Klassifizierungen der Datensensibilität

Hochverfügbarkeit in NVIDIA-Switching-Umgebungen geht über einfache Hardware-Redundanz hinaus. Die Architektur umfasst mehrere Ebenen der Fehlertoleranz, um den kontinuierlichen Betrieb kritischer KI-Trainingsjobs sicherzustellen, die möglicherweise Tage oder Wochen dauern.

Wichtige Hochverfügbarkeitsmerkmale sind:

• Multi-Chassis-Link-Aggregation-Gruppen (MLAG) für Active-Active-Uplinks
• Unterbrechungsfreies Failover während System-Upgrades
• Sanftes Handling von Komponentenfehlern ohne Auswirkungen auf den Datenverkehr
• Automatisierte Behebung häufiger Fehlerszenarien

Groß angelegte KI-Trainingsanlagen haben die Wirksamkeit des segmentierten Ansatzes von NVIDIA demonstriert. Eine Implementierung, die über 10.000 GPUs verbindet, erreichte eine Auslastung von 95 % im gesamten Cluster durch sorgfältige Segmentierung und Hochverfügbarkeitsdesign.

Die Bereitstellung nutzte NVIDIA Spectrum-3-Switches auf der Zugriffsebene, wobei Spectrum-4-Systeme die Aggregations- und Core-Ebenen bildeten. Dieses hierarchische Design bot die erforderliche Skalierung und gleichzeitig die geringe Latenzkommunikation, die für die Effizienz des verteilten Trainings unerlässlich ist.

Ein weiteres KI-Rechenzentrum eines Unternehmens implementierte ein mehrstufiges Segmentierungsmodell, das Forschungs-, Entwicklungs- und Produktionsumgebungen trennte und gleichzeitig den gemeinsamen Zugriff auf Speicher- und Datenressourcen aufrechterhielt. Dieser Ansatz brachte Sicherheitsanforderungen mit betrieblicher Effizienz in Einklang.

Ein effektives Management von segmentierten NVIDIA-Switching-Umgebungen erfordert umfassende Transparenz über alle Netzwerkebenen hinweg. Die NetQ- und Cumulus Linux-Lösungen von NVIDIA bieten die operativen Werkzeuge, die zur Aufrechterhaltung komplexer segmentierter Architekturen benötigt werden.

Wichtige betriebliche Überlegungen sind:

• Einheitliches Management über alle Switching-Segmente hinweg
• Konsistente Richtliniendurchsetzung im gesamten Fabric
• Automatisierte Konfigurationsvalidierung
• Umfassende Überwachung und Alarmierung

Die erfolgreiche Implementierung von NVIDIA-Switching-Lösungen von Access bis Core erfordert einen Ausgleich zwischen Leistungsanforderungen und betrieblicher Praktikabilität. Der segmentierte Ansatz in Kombination mit robusten Hochverfügbarkeitsfunktionen schafft eine Grundlage, die sowohl aktuelle KI-Workloads als auch zukünftige Skalierbarkeitsanforderungen unterstützt.