محولات NVIDIA: اعتبارات شراء رئيسية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ومعمارات شبكة الحرم الجامعي

النمو الهائل لأعباء العمل الذكية الاصطناعية يعيد تشكيل متطلبات شبكات مراكز البيانات بشكل أساسي.تحل محفظة NVIDIA للتبديلات هذه التحديات مع حلول متخصصة مصممة للبيئات الشبكة عالية الأداء.

تكافح شبكات مراكز البيانات التقليدية لتلبية المتطلبات المتطلبة لمجموعات الذكاء الاصطناعي الحديثة. وتشمل التحديات الرئيسية:

• متطلبات تأخير منخفضة للغاية لوظائف التدريب الموزعة
• متطلبات النطاق الترددي الضخمة من اتصالات GPU متعددة العقد
• الازدحام الشبكي الذي يمكن أن يؤدي إلى توقف بنية تحتية الذكاء الاصطناعي بملايين الدولارات
• القيود المفروضة على القدرة على التوسع لزيادة أحجام النماذج وتكوينات المجموعات

توفر محولات سلسلة NVIDIA Spectrum أساسًا لبنية تحتية مركز البيانات الذكية الحديثة. توفر هذه الحلول:

• كثافة الموانئ الرائدة في الصناعة مع 400G و 800G Ethernet
• إعادة التوجيه منخفضة جداً في فترة التأخير لتدريب الذكاء الاصطناعي وحملات العمل الاستدلالية
• رؤية عميقة لأداء التطبيقات وصحة الشبكة

منصة سبكتروم 4، باعتبارها أول مفتاح إيثيرنث 400G في العالم لكل منفذ، تمثل قفزة كبيرة في القدرة على الشبكات عالية الأداء.2 تيرابيت في الثانية من طاقة التبديل الإجمالية، يمكن أن تتعامل مع أعباء العمل الذكية الأكثر تطلبًا مع الحفاظ على تأخير منخفض ثابت.

وبالإضافة إلى مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الضخمة، فإن تكنولوجيا التبديل NVIDIA تجلب فوائد لشبكات الحرم الجامعي وبيئات المؤسسات.أو مجموعات الحوسبة عالية الأداء يمكن الاستفادة من نفس تكنولوجيا الشبكات التي تدعم أكبر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في العالم.

وتشمل المزايا الرئيسية لنشر الحرم الجامعي:

• البنية التحتية المستقبلية القادرة على التعامل مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة
• تجربة مستمرة للمستخدمين لفريق البحث والتطوير
• بنية شبكة مبسطة مع عدد أقل من المستويات وأداء أفضل
• ميزات أمنية محسنة مخصصة لبيانات البحث الحساسة

التوجيه التكيفييختار ديناميكياً المسارات المثلى عبر الشبكة لتجنب الازدحام والحفاظ على تأخير منخفض.هذه القدرة أمر بالغ الأهمية لوظائف تدريب الذكاء الاصطناعي حيث يجب إكمال الاتصال المزامنة بين الآلاف من وحدات الرسومات المركزية خلال نوافذ زمنية ضيقة.

RoCE (RDMA عبر Ethernet المتقارب)يتيح التنفيذ الوصول المباشر إلى الذاكرة بين الخوادم ، وتجاوز تكاليف CPU العامة وتقليل فترة التأخير بشكل كبير.هذه التكنولوجيا ضرورية لتدريب الذكاء الاصطناعي الموزع حيث يحدث مزامنة المعلمات بشكل مستمر خلال تدريب النموذج.

تقنية القياس عن بعد متقدمةيوفر نظرة عميقة على سلوك الشبكة، مما يسمح للمشغلين بتحديد وحل الاختناقات المحتملة قبل أن تؤثر على أوقات إكمال وظائف الذكاء الاصطناعي.

عند تقييم مفاتيح NVIDIA للبيئة الخاصة بك، والنظر في هذه العوامل الرئيسية:

• متطلبات عرض النطاق الترددي الحالية والمستقبلية بناءً على تعقيد نموذج الذكاء الاصطناعي
• حجم المجموعة وتوقعات النمو على مدى السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة
• متطلبات التكامل مع أنظمة إدارة الشبكة القائمة
• خبرة الموظفين في إدارة شبكات Ethernet عالية الأداء
• إجمالي تكاليف الملكية بما في ذلك الطاقة والتبريد والتكاليف العامة التشغيلية

بالنسبة للمنظمات التي تبني أو توسع بنية تحتية الذكاء الاصطناعي، توفر مفاتيح NVIDIA حلًا مثبتًا للتغلب على اختناقات الشبكات.وقد تم التحقق من صحة التكنولوجيا في بعض من أكبر عمليات نشر الذكاء الاصطناعي في العالم، يظهر أداء موثوق به على نطاق واسع.

مع استمرار نمو نماذج الذكاء الاصطناعي في الحجم والتعقيد ، تصبح الشبكة أكثر أهمية لأداء النظام العام.الاستثمار في البنية التحتية المناسبة للتبديل منذ البداية يمكن أن يمنع إعادة تصميم مكلفة ويضمن أن مبادرات الذكاء الاصطناعي لديك الأساس اللازم للنجاح.اقرأ المزيدعن مواصفات المنتجات المحددة و مبادئ توجيهها.