تنفيذ حلول NVIDIA Switch: التقسيم والتوافر العالي من الوصول إلى النواة

يتطلب تنفيذ حلول تبديل NVIDIA في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحديثة تخطيطًا معماريًا دقيقًا عبر جميع شرائح الشبكة. من اتصال طبقة الوصول إلى توزيع النواة، يمثل كل شريحة تحديات فريدة للحفاظ على التوافر العالي والأداء الأمثل في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المتطلبة.

تعمل طبقة الوصول كنقطة دخول حاسمة للخوادم وأنظمة التخزين إلى نسيج مركز بيانات الذكاء الاصطناعي. توفر مفاتيح إيثرنت Spectrum من NVIDIA الأساس لاتصال الخادم، مما يوفر خصائص الكمون المنخفض الأساسية التي تتطلبها مجموعات الذكاء الاصطناعي.

تشمل اعتبارات طبقة الوصول الرئيسية:

• متطلبات كثافة المنفذ لأرفف خوادم GPU
• نسب الإفراط في الاشتراك المناسبة لأنماط حركة مرور الذكاء الاصطناعي
• نماذج النشر على نطاق الرف للنمو المعياري
• التوفير الآلي للتوسع السريع

يضمن التصميم المناسب لطبقة الوصول أن اتصالات الخادم الفردية لا تصبح عنق الزجاجة في عمليات التدريب الموزعة، مما يحافظ على شبكات عالية الأداء المتسقة عبر مجموعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

عندما تنتقل حركة المرور من طبقة الوصول نحو النواة، يجب أن تتعامل مفاتيح التجميع مع أنماط حركة المرور الهائلة من الشرق إلى الغرب التي تميز أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. تتفوق مفاتيح NVIDIA ذات الراديكس العالي في هذا الدور، مما يقلل من عدد القفزات ويحافظ على زمن انتقال منخفض عبر النسيج.

تختلف استراتيجيات تقسيم مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عن شبكات المؤسسات التقليدية. بدلاً من التقسيم حسب القسم أو التطبيق، غالبًا ما يتم تقسيم مجموعات الذكاء الاصطناعي حسب:

• مجالات مهمة التدريب
• عزل المستأجرين في بيئات متعددة المستأجرين
• بيئات التطوير مقابل الإنتاج
• تصنيفات حساسية البيانات

يمتد التوافر العالي في بيئات تبديل NVIDIA إلى ما هو أبعد من تكرار الأجهزة البسيط. تتضمن الهندسة المعمارية طبقات متعددة من تحمل الأخطاء لضمان التشغيل المستمر لمهام تدريب الذكاء الاصطناعي الهامة التي قد تستغرق أيامًا أو أسابيع.

تشمل ميزات التوافر العالي الرئيسية:

• مجموعات تجميع الارتباط متعددة الهيكل (MLAG) لوصلات الربط النشطة النشطة
• التبديل الفوري أثناء ترقيات النظام
• التعامل السلس مع أعطال المكونات دون التأثير على تدفقات حركة المرور
• الإصلاح الآلي لسيناريوهات الفشل الشائعة

أظهرت مرافق تدريب الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق فعالية نهج NVIDIA المقسم. حقق أحد التطبيقات التي تربط أكثر من 10000 وحدة معالجة رسومات (GPU) استخدامًا بنسبة 95٪ عبر المجموعة من خلال التقسيم الدقيق وتصميم التوافر العالي.

استخدم النشر مفاتيح NVIDIA Spectrum-3 في طبقة الوصول مع أنظمة Spectrum-4 التي تشكل طبقات التجميع والنواة. وفر هذا التصميم الهرمي النطاق اللازم مع الحفاظ على اتصالات الكمون المنخفض الضرورية لكفاءة التدريب الموزع.

نفذ مركز بيانات ذكاء اصطناعي مؤسسي آخر نموذج تقسيم متعدد المستويات يفصل بين بيئات البحث والتطوير والإنتاج مع الحفاظ على الوصول المشترك إلى موارد التخزين والبيانات. هذا النهج يوازن بين متطلبات الأمان والكفاءة التشغيلية.

تتطلب الإدارة الفعالة لبيئات تبديل NVIDIA المقسمة رؤية شاملة عبر جميع مستويات الشبكة. توفر حلول NetQ و Cumulus Linux من NVIDIA الأدوات التشغيلية اللازمة للحفاظ على البنى المعقدة المقسمة.

تشمل الاعتبارات التشغيلية الرئيسية:

• إدارة موحدة عبر جميع شرائح التبديل
• تطبيق سياسة متسق في جميع أنحاء النسيج
• التحقق من التكوين الآلي
• المراقبة والتنبيه الشامل

يتطلب التنفيذ الناجح لحلول تبديل NVIDIA من الوصول إلى النواة تحقيق التوازن بين متطلبات الأداء والتطبيق العملي التشغيلي. يخلق النهج المقسم، جنبًا إلى جنب مع ميزات التوافر العالي القوية، أساسًا يدعم كل من أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الحالية واحتياجات قابلية التوسع المستقبلية.