NVIDIA Switches: Wichtige Kaufüberlegungen für KI-Rechenzentren und Campus-Netzwerk-Architekturen

Das exponentielle Wachstum der Arbeitsaufwand für künstliche Intelligenz verändert grundlegend die Anforderungen an Rechenzentren.Das Switch-Portfolio von NVIDIA adressiert diese Herausforderungen mit spezialisierten Lösungen für Hochleistungsnetzwerkumgebungen.

Traditionelle Rechenzentrumsnetzwerke haben Schwierigkeiten, den anspruchsvollen Anforderungen moderner KI-Cluster gerecht zu werden.

• Extrem geringe Latenzanforderungen für verteilte Ausbildungsstellen
• Massive Anforderungen an die Bandbreite von Multi-Node-GPU-Kommunikation
• Netzwerküberlastung, die die Multi-Millionen-Dollar-KI-Infrastruktur aufhalten kann
• Skalierbarkeitsbeschränkungen für wachsende Modellgrößen und Clusterkonfigurationen

NVIDIA Spectrum-Series-Switches bilden die Grundlage für die moderne KI-Rechenzentrumsinfrastruktur.

• Branchenführende Portdichten mit 400G und 800G Ethernet
• Ultra-niedrige Latenz-Weiterleitung für KI-Ausbildung und Inferenz-Workloads
• Tiefe Sichtbarkeit der Anwendungsleistung und der Netzwerkhälte

Die Spectrum-4-Plattform, als weltweit erster 400G-Ethernet-Switch pro Port, stellt einen bedeutenden Sprung in der Hochleistungsnetzwerkfähigkeit dar.2 Terabits pro Sekunde Gesamtschaltkapazität, kann es die anspruchsvollsten KI-Workloads bewältigen und gleichzeitig eine konstante geringe Latenzzeit aufrechterhalten.

Neben massiven KI-Rechenzentren bringt die NVIDIA-Switching-Technologie Vorteile für Campusnetzwerke und Unternehmensumgebungen.oder Hochleistungs-Computing-Cluster können die gleiche Netzwerktechnologie nutzen, die die weltweit größten KI-Infrastrukturen antreibt.

Zu den wichtigsten Vorteilen für den Einsatz auf dem Campus gehören:

• Zukunftssichere Infrastruktur, die mit neuen KI-Anwendungen umgehen kann
• Konsistente Benutzererfahrung für Forschungs- und Entwicklungsteams
• Vereinfachte Netzwerkarchitektur mit weniger Ebenen und besserer Leistung
• Erweiterte Sicherheitsfunktionen für sensible Forschungsdaten

Anpassungsfähige Routingdynamisch die optimalen Pfade durch das Netz auswählt, um Staus zu vermeiden und eine geringe Latenzzeit zu gewährleisten.Diese Fähigkeit ist entscheidend für KI-Ausbildungsjobs, bei denen die synchronisierte Kommunikation zwischen Tausenden von GPUs innerhalb enger Zeitfenster abgeschlossen werden muss.

RoCE (RDMA über konvergiertes Ethernet)Die Implementierung ermöglicht direkten Speicherzugang zwischen Servern, um CPU-Overhead zu umgehen und die Latenzzeit deutlich zu reduzieren.Diese Technologie ist für verteilte KI-Ausbildungen unerlässlich, bei denen die Parameter-Synchronisierung während des Modelltrainings kontinuierlich stattfindet..

Fortgeschrittene Telemetriebietet einen tiefen Einblick in das Netzwerkverhalten und ermöglicht es den Betreibern, potenzielle Engpässe zu identifizieren und zu beheben, bevor sie sich auf die Arbeitszeit der KI auswirken.

Bei der Bewertung von NVIDIA-Switches für Ihre Umgebung berücksichtigen Sie folgende Schlüsselfaktoren:

• Aktuelle und zukünftige Bandbreitenanforderungen auf der Grundlage der Komplexität des KI-Modells
• Clustergröße und Wachstumsprognosen für die nächsten 3-5 Jahre
• Integrationsanforderungen mit bestehenden Netzmanagementsystemen
• Fachkenntnisse des Personals in der Verwaltung leistungsstarker Ethernet-Netzwerke
• Gesamtbetriebskosten einschließlich Strom, Kühlung und Betriebskosten

Für Organisationen, die eine KI-Infrastruktur errichten oder erweitern, bieten NVIDIA-Switches eine bewährte Lösung zur Überwindung von Netzwerkengpässen.Die Technologie wurde in einigen der weltweit größten KI-Einsätze validiert., die eine zuverlässige Leistung in großem Maßstab aufweisen.

Da KI-Modelle in Größe und Komplexität weiter wachsen, wird das Netzwerk für die Gesamtleistung des Systems zunehmend kritisch.Investitionen in die richtige Umschaltinfrastruktur von Anfang an können kostspielige Neugestaltung verhindern und sicherstellen, dass Ihre KI-Initiativen die Grundlage für den Erfolg haben.Weitere Informationenüber die spezifischen Produktspezifikationen und die Richtlinien für den Einsatz.