حلول مفاتيح NVIDIA: الأسئلة الشائعة - التقسيم والتوافر العالي من الوصول إلى النواة
October 30, 2025
ما هي استراتيجيات التقسيم الرئيسية لمفاتيح NVIDIA في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؟
تدعم مفاتيح NVIDIA أساليب تقسيم متعددة لتحسين أداء وأمان مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي:
- التقسيم القائم على VLAN للعزل المنطقي لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال وحركة مرور التخزين
- افتراضية الشبكة تمكين شبكات افتراضية متعددة على البنية التحتية المادية المشتركة
- تقسيم جودة الخدمة (QoS) لإعطاء الأولوية لحركة مرور عبء عمل الذكاء الاصطناعي
- فصل المنطقة الأمنية بين وصول المستخدم والإدارة ومستويات البيانات
كيف تضمن NVIDIA شبكات عالية الأداء عبر شرائح الشبكة المختلفة؟
تحافظ بنية الشبكات عالية الأداء من NVIDIA على أداء ثابت من خلال:
- بنى تبديل غير مانعة عبر جميع كثافات المنافذ
- إدارة حركة المرور المتقدمة مع مخازن عميقة لاندفاعات عبء عمل الذكاء الاصطناعي
- إمكانيات Ethernet بدون فقدان تمنع الازدحام في بيئات RoCEv2
- أداء بمعدل الخط على جميع المنافذ في وقت واحد، بغض النظر عن التقسيم
ما هي ميزات التوفر العالي المتوفرة في حلول مفاتيح NVIDIA؟
توفر مفاتيح NVIDIA إمكانات توفر عالية شاملة ضرورية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي:
- تكرار الأجهزة مع إمدادات الطاقة المزدوجة والمراوح ووحدات الإدارة
- التبديل الفاشل بدون توقف البروتوكولات التي تضمن التشغيل المستمر أثناء تعطل المكونات
- تجميع الارتباط متعدد الهيكل لتكوينات الوصلة الصاعدة النشطة النشطة
- ترقيات النظام السلسة دون تعطيل الخدمة
- مراقبة الشبكة مع تشخيصات صحية في الوقت الفعلي وتحليلات تنبؤية
كيف تحافظ مفاتيح NVIDIA على زمن انتقال منخفض في بيئات الشبكات المقسمة؟
يتم تحقيق الحفاظ على زمن انتقال منخفض مع تنفيذ التقسيم من خلال:
- بنية تبديل القطع المباشر التي تقلل من تأخيرات المعالجة
- التقسيم المعجل بالأجهزة الذي يقلل من عبء وحدة المعالجة المركزية
- مسارات إعادة التوجيه المحسّنة لحركة المرور داخل القطاع وعبر القطاعات
- التحكم في التدفق القائم على الأولوية الذي يمنع ارتفاعات زمن الوصول الناجمة عن الازدحام
- فئات حركة مرور الذكاء الاصطناعي المخصصة مع إعادة التوجيه السريع
ما هي الممارسات الموصى بها للوصول إلى التقسيم الأساسي؟
للحصول على الأداء الأمثل من الوصول إلى الطبقات الأساسية، نوصي بما يلي:
- تنفيذ تقسيم هرمي يطابق حدود المؤسسة والتطبيق
- استخدام سياسات متسقة عبر مفاتيح الوصول والتجميع والأساسية
- نشر أدوات التوفير الآلي لإدارة القطاعات على نطاق واسع
- مراقبة مقاييس الأداء الخاصة بالقطاع لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي
- التخطيط لنمو القطاعات ومتطلبات الأمان المتطورة
كيف تدعم NVIDIA التوفر العالي في عمليات نشر مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؟
تتضمن حلول التوفر العالي من NVIDIA لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي:
- بنى الأقمشة النشطة النشطة التي تقضي على نقاط الفشل الفردية
- آليات تجاوز الفشل التلقائي لتكرار مسار الشبكة
- المراقبة الصحية المتكاملة عبر جميع شرائح الشبكة
- إمكانات شاملة للتعافي من الكوارث
- ميزات الصيانة الاستباقية التي تقلل من وقت التوقف المخطط له
ما هي أدوات المراقبة والإدارة المتوفرة للبيئات المقسمة؟
توفر NVIDIA أدوات متقدمة لإدارة الشبكات المقسمة:
- وحدات تحكم الإدارة المركزية مع لوحات معلومات واعية بالقطاعات
- مراقبة الأداء في الوقت الفعلي لكل شريحة شبكة
- توفير القطاعات الآلي وإنفاذ السياسات
- تسجيل وتحليلات شاملة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها
- التكامل مع منصات إدارة الشبكات الشائعة
تضمن هذه الحلول أنه يمكن للمؤسسات الحفاظ على كل من التقسيم للأمان وعزل الأداء مع توفير شبكات عالية الأداء وزمن انتقال منخفض مطلوب لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحديثة.