Architektur für KI-Rechenzentren und NVIDIA-Switches: Neudefinition von Hochleistungsnetzwerken in Smart Campussen

Mit dem explosionsartigen Wachstum von Workloads im Bereich der künstlichen Intelligenz hat die traditionelle Netzwerkinfrastruktur Schwierigkeiten, die strengen Anforderungen moderner KI-Rechenzentren und intelligenter Campusse hinsichtlich hohen Durchsatzes, geringer Latenz und hoher Zuverlässigkeit zu erfüllen. NVIDIA-Switches haben sich als kritische Lösung herauskristallisiert und bieten leistungsstarke Unterstützung für Rechenplattformen der nächsten Generation durch innovative Netzwerktechnologien.

Netzwerkherausforderungen in KI-Rechenzentren

Moderne KI-Trainingsmodelle sind von Hunderten von Millionen auf Billionen von Parametern angewachsen, was verteiltes Training zum neuen Standard macht. Diese Transformation erfordert eine beispiellose Netzwerkleistung:

• Ultra-niedrige Latenz: Minimiert die Wartezeiten der Kommunikation zwischen den Knoten und beschleunigt so das Modelltraining
• Hohe Bandbreite: Unterstützt den schnellen Datentransfer zwischen Rechenknoten
• Verlustfreies Netzwerk: Eliminiert Staus und Paketverluste und gewährleistet so eine effiziente Nutzung der Rechenressourcen

Traditionelle Ethernet-Architekturen schneiden in diesen Szenarien oft schlecht ab und werden zum Engpass der gesamten KI-Rechenplattform.

Technische Vorteile von NVIDIA-Switches

Die Switches der NVIDIA Spectrum-Serie sind speziell für KI-Workloads optimiert und bieten End-to-End-Netzwerklösungen mit hoher Leistung. Zu den wichtigsten technischen Merkmalen gehören:

• Ultra-niedrige Latenz-Weiterleitung: Nur Hunderte von Nanosekunden, wodurch Kommunikationsverzögerungen erheblich reduziert werden
• 400GbE- und 800GbE-Portdichten: Erfüllung der Bandbreitenanforderungen von GPU-Clustern
• Erweiterte Staukontrolle: Implementierung von RoCEv2 (RDMA over Converged Ethernet) für verlustfreie Datenübertragung
• Telemetrie und Sichtbarkeit: Echtzeitüberwachung der Netzwerkleistung und potenzieller Engpässe

Anwendungsszenarien und Bereitstellungsmodelle

NVIDIA-Switches verändern Netzwerkarchitekturen in mehreren Bereichen:

KI-Rechenzentrumsinfrastruktur

In groß angelegten KI-Trainingsumgebungen ermöglichen NVIDIA-Switches eine nahtlose Kommunikation zwischen Tausenden von GPUs. Die Eigenschaften der geringen Latenz stellen sicher, dass Rechenressourcen voll ausgelastet bleiben, anstatt auf Datenübertragungen zu warten.

Intelligente Campus-Netzwerke

Über traditionelle Rechenzentren hinaus unterstützt die Netzwerktechnologie von NVIDIA intelligente Campus-Anwendungen, darunter:

• Edge-Computing-Bereitstellungen für IoT-Geräte
• Hochleistungs-Forschungsnetzwerke in akademischen Einrichtungen
• Echtzeit-Analyseplattformen für Campus-Sicherheit und -Betrieb

Leistungsvergleich

Zukünftige Entwicklungstrends

Die Entwicklung der NVIDIA-Switching-Technologie geht weiter, um den neuen Anforderungen in der KI-Infrastruktur gerecht zu werden:

• Integration mit NVIDIA BlueField DPUs für verbesserte Sicherheit und Infrastrukturverarbeitung
• Unterstützung für KI-Workloads der nächsten Generation mit noch geringeren Latenzanforderungen
• Erweiterung in Edge-Computing-Szenarien mit kompakten Formfaktoren

Da KI-Modelle an Komplexität und Umfang zunehmen, wird die Rolle von Hochleistungsnetzwerken immer wichtiger. NVIDIA-Switches bilden die Grundlage für die KI-Rechenzentren und intelligenten Campusse von morgen und ermöglichen Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz, die zuvor durch Netzwerkbeschränkungen eingeschränkt waren.

Für Organisationen, die KI-Infrastrukturinvestitionen planen, ist die Bewertung von Netzwerklösungen mit nachgewiesener geringer Latenz und hohem Durchsatz nicht mehr optional – sie ist für den Wettbewerbsvorteil unerlässlich.Erfahren Sie mehr darüber, wie die NVIDIA-Switching-Technologie Ihre KI-Bereitstellungsstrategie verändern kann.