بنية مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ومحولات NVIDIA: إعادة تعريف شبكات الأداء العالي في الحرم الجامعي الذكي

مع النمو الهائل لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، تكافح البنية التحتية للشبكة التقليدية لتلبية المتطلبات الصارمة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحديثة والجامعات الذكية من أجل إنتاجية عالية وزمن وصول منخفض وموثوقية عالية. لقد برزت محولات NVIDIA كحل بالغ الأهمية، حيث توفر دعمًا قويًا لمنصات الحوسبة من الجيل التالي من خلال تقنيات الشبكات المبتكرة.

تحديات الشبكة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

لقد نمت نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي الحديثة من مئات الملايين إلى تريليونات من المعلمات، مما يجعل التدريب الموزع أمرًا طبيعيًا جديدًا. يتطلب هذا التحول أداءً غير مسبوق للشبكة:

• زمن الوصول المنخفض للغاية: يقلل من أوقات انتظار الاتصال بين العقد، مما يؤدي إلى تسريع تدريب النموذج
• عرض النطاق الترددي العالي: يدعم النقل السريع للبيانات بين العقد الحسابية
• شبكات بدون فقد البيانات: يزيل الازدحام وفقدان الحزم، مما يضمن الاستخدام الفعال لموارد الحوسبة

غالبًا ما يكون أداء بنيات Ethernet التقليدية ضعيفًا في هذه السيناريوهات، مما يجعلها عنق الزجاجة في أداء منصة حوسبة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

المزايا التقنية لمحولات NVIDIA

تم تحسين محولات سلسلة NVIDIA Spectrum خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، مما يوفر حلول شبكات شاملة عالية الأداء. تشمل الميزات التقنية الرئيسية ما يلي:

• إعادة توجيه بزمن وصول منخفض للغاية: يصل إلى مئات النانو ثانية، مما يقلل بشكل كبير من تأخير الاتصال
• كثافات منافذ 400 جيجابت و800 جيجابت عبر شبكة إيثرنت: تلبية متطلبات النطاق الترددي لمجموعات وحدة معالجة الرسومات
• التحكم المتقدم في الازدحام: تنفيذ RoCEv2 (RDMA عبر Ethernet المتقاربة) لنقل البيانات بدون فقدان البيانات
• القياس عن بعد والرؤية: مراقبة أداء الشبكة والاختناقات المحتملة في الوقت الفعلي

سيناريوهات التطبيق ونماذج النشر

تعمل محولات NVIDIA على تحويل بنيات الشبكة عبر مجالات متعددة:

البنية التحتية لمركز بيانات الذكاء الاصطناعي

في بيئات تدريب الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، تتيح محولات NVIDIA الاتصال السلس بين الآلاف من وحدات معالجة الرسومات. تضمن خصائص الكمون المنخفض بقاء الموارد الحسابية مستخدمة بالكامل بدلاً من انتظار عمليات نقل البيانات.

شبكات الحرم الجامعي الذكية

بالإضافة إلى مراكز البيانات التقليدية، تدعم تقنية الشبكات من NVIDIA تطبيقات الحرم الجامعي الذكية بما في ذلك:

• عمليات نشر الحوسبة المتطورة لأجهزة إنترنت الأشياء
• شبكات بحثية عالية الأداء في المؤسسات الأكاديمية
• منصات التحليلات في الوقت الحقيقي لأمن الحرم الجامعي والعمليات

مقارنة الأداء

اتجاهات التنمية المستقبلية

يستمر تطور تقنية التبديل NVIDIA في تلبية المتطلبات الناشئة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي:

• التكامل مع NVIDIA BlueField DPUs لتحسين الأمان ومعالجة البنية التحتية
• دعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي مع متطلبات زمن وصول أقل
• التوسع في سيناريوهات الحوسبة المتطورة مع عوامل الشكل المدمجة

مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي من حيث التعقيد والحجم، يصبح دور الشبكات عالية الأداء بالغ الأهمية بشكل متزايد. توفر محولات NVIDIA الأساس لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي والحرم الجامعي الذكي في المستقبل، مما يتيح تحقيق اختراقات في الذكاء الاصطناعي الذي كان مقيدًا في السابق بقيود الشبكة.

بالنسبة للمؤسسات التي تخطط لاستثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لم يعد تقييم حلول الشبكات ذات زمن الوصول المنخفض وقدرات الإنتاجية العالية أمرًا اختياريًا، بل إنه ضروري لتحقيق الميزة التنافسية.يتعلم أكثرحول كيف يمكن لتقنية التبديل NVIDIA أن تحول استراتيجية نشر الذكاء الاصطناعي لديك.