أنظمة NVIDIA Switch: تطور العمارة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وشبكات الحرم الجامعي

أنظمة تبديل NVIDIA: تطور البنية التحتية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وشبكات الحرم الجامعي

قامت NVIDIA بتحويل محفظة التبديل الخاصة بها بشكل أساسي لتلبية المتطلبات المتزايدة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة مع الحفاظ على الدعم القوي لبيئات المؤسسات والحرم الجامعي التقليدية. يمثل هذا التطور الاستراتيجي تحولًا كبيرًا في بنية شبكات الأداء العالي.

ثورة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

تثبت بنيات تبديل مراكز البيانات التقليدية أنها غير كافية لمجموعات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب مستويات غير مسبوقة من النطاق الترددي وأقل زمن وصول. تم تصميم مفاتيح سلسلة Spectrum و Quantum من NVIDIA خصيصًا للتغلب على هذه القيود في عمليات نشر مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

توفر منصة Spectrum-4 Ethernet، بسعة 51.2 تيرابت في الثانية، الأساس لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. توفر هذه المفاتيح اتصالات زمن وصول منخفضة ضرورية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الموزعة، حيث يمكن أن تترجم المللي ثانية في التأخير إلى أيام من وقت التدريب الممتد.

بالنسبة لمتطلبات شبكات الأداء العالي الأكثر تطلبًا، توفر منصات Quantum-2 InfiniBand من NVIDIA قدرات أكبر، مع 400 جيجابت في الثانية لكل منفذ وميزات حوسبة متقدمة داخل الشبكة تعمل على تسريع العمليات الجماعية الشائعة في تدريب الذكاء الاصطناعي.

تكامل شبكة الحرم الجامعي

بينما تستحوذ مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي على اهتمام كبير، لم تهمل NVIDIA سوق شبكات الحرم الجامعي. نفس المبادئ المعمارية التي تدفع الأداء في بيئات الذكاء الاصطناعي - زمن وصول منخفض متسق، وأمان قوي، وعمليات آلية - تفيد الحرم الجامعي للمؤسسات التقليدية.

تتعامل شبكات الحرم الجامعي الحديثة بشكل متزايد مع تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للمراقبة الأمنية والأدوات التعاونية والتحليلات التشغيلية. توفر حلول التبديل من NVIDIA الأساس لهذه البيئات الذكية في الحرم الجامعي مع الحفاظ على التوافق مع البنية التحتية الحالية.

الابتكارات المعمارية الرئيسية

• التوجيه التكيفي:يؤدي تحديد المسار الديناميكي إلى القضاء على الاختناقات والحفاظ على زمن وصول منخفض متسق
• التحكم في الازدحام:تمنع الخوارزميات المتقدمة ازدحام الشبكة من التأثير على أداء التطبيق
• تكامل القياس عن بعد:توفر المراقبة في الوقت الفعلي رؤية غير مسبوقة لسلوك الشبكة
• أتمتة النسيج:تبسيط النشر والإدارة يقلل من النفقات التشغيلية

تكامل النظام البيئي والتوافق

تؤكد استراتيجية التبديل من NVIDIA على التكامل العميق مع النظام البيئي الأوسع للذكاء الاصطناعي. يؤدي الاقتران الوثيق مع وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من NVIDIA وبرامج الشبكات وأدوات الإدارة إلى إنشاء بيئة متماسكة مُحسّنة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي مع دعم التطبيقات التقليدية.

يمتد نهج الشركة لشبكات الأداء العالي إلى ما هو أبعد من الأجهزة ليشمل إمكانات شاملة للشبكات المعرفة بالبرمجيات. يمكّن هذا التصميم المشترك بين البرامج والأجهزة من الميزات التي ستكون مستحيلة مع بنيات التبديل التقليدية.

بالنسبة للبيئات المختلطة، تحافظ مفاتيح NVIDIA على التوافق مع البنية التحتية للشبكة الحالية، مما يسمح بالترحيل التدريجي إلى شبكات مُحسّنة للذكاء الاصطناعي مع حماية الاستثمارات السابقة.

اعتبارات النشر

يجب على المؤسسات التي تخطط لعمليات نشر مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تقييم العديد من العوامل الرئيسية عند النظر في حلول التبديل من NVIDIA:

• خصائص عبء العمل وأنماط الاتصال
• متطلبات التكامل مع البنية التحتية الحالية
• خبرة الموظفين في ميزات الشبكات المتقدمة
• إجمالي تكلفة الملكية عبر الأجهزة والبرامج والعمليات

تستفيد عمليات نشر الحرم الجامعي من نفس المزايا المعمارية ولكنها تتطلب أساليب تكوين مختلفة لمعالجة التحديات الفريدة لاتصال المستخدم الموزع ومتطلبات التطبيقات المتنوعة.

بينما يستمر الذكاء الاصطناعي في تغيير كل من مراكز البيانات وشبكات الحرم الجامعي، توفر محفظة التبديل من NVIDIA أساسًا قابلاً للتطوير يوازن بين الأداء المتطور واعتبارات النشر العملية. يضع تركيز الشركة على التحسين الشامل حلولها كبنية تحتية حاسمة للمؤسسات التي تتبنى التحول المدفوع بالذكاء الاصطناعي.

استكشف حلول التبديل من NVIDIA لبيئتك