Высокопроизводительные сети для академических исследований: сценарии применения ConnectX-7

Введение: Новая эра наукоемких академических исследований

Ландшафт академических исследований претерпевает сейсмические изменения. Дисциплины от геномики и физики элементарных частиц до климатологии и искусственного интеллекта теперь в основном управляются данными. Современные HPC(высокопроизводительные вычисления) кластеры, которые формируют основу этих исследований, больше не сводятся только к сырым вычислительным операциям; они связаны с перемещением и обработкой огромных наборов данных с беспрецедентной скоростью. Сеть стала критически важной центральной нервной системой, и ее производительность напрямую диктует время обнаружения и эффективность исследований.

Задача: узкие места в сети, сдерживающие инновации

Научно-исследовательские институты сталкиваются со значительными техническими узкими местами, которые могут задерживать критически важные проекты и увеличивать затраты:

• Узкие места ввода/вывода при обучении ИИ: Распределенное обучение на сотнях графических процессоров затруднено медленной синхронизацией весов, что приводит к простою дорогих ускорителей и пустой трате вычислительных циклов.
• Симуляции, чувствительные к задержкам: Крупномасштабные численные симуляции в области гидродинамики или молекулярного моделирования требуют передачи миллионов сообщений между узлами. Высокая задержка сети резко замедляет время решения.
• Сбор и пропускная способность данных: Такие инструменты, как криоэлектронные микроскопы и спутниковые массивы, генерируют терабайты данных в час. Устаревшие сети не могут принимать эти данные достаточно быстро, что приводит к потенциальной потере данных или узким местам в хранилище.
• Многопользовательский режим и безопасность: Общие исследовательские кластеры требуют безопасных, изолированных сред для различных исследовательских групп без ущерба для производительности сети.

Эти проблемы требуют сетевого решения, которое не просто быстрее, но и умнее.

Решение: технология SmartNIC Mellanox ConnectX-7

Адаптеры NVIDIA Mellanox ConnectX-7 Ethernet 400 Гбит/с и NDR InfiniBand специально разработаны для преодоления этих исследовательских препятствий. Они преобразуют сеть из пассивной трубы данных в активную, интеллектуальную вычислительную платформу.

Ключевые технологические преимущества для HPC и исследований:

• Сверхвысокая пропускная способность: Пропускная способность 400 Гбит/с на порт обеспечивает беспрепятственный поток данных от самых требовательных инструментов и систем хранения.
• Аппаратные разгрузки: Mellanox ConnectX-7 разгружает критические функции, такие как коллективы MPI (Message Passing Interface), NVMe over Fabrics (NVMe-oF) и шифрование (IPsec/TLS) с хост-процессора. Это освобождает ценные ядра сервера, чтобы сосредоточиться на самом исследовательском приложении на 100%.
• Масштабируемые соединения: Бесшовная поддержка как высокопроизводительного Ethernet, так и сверхнизкой задержки InfiniBand позволяет учреждениям выбирать оптимальную структуру для своих конкретных HPC и рабочих нагрузок ИИ.
• Расширенная программируемость: Встроенные ядра ARM обеспечивают гибкость для настройки конвейеров обработки данных и реализации новых протоколов непосредственно на NIC, обеспечивая перспективность инфраструктуры.

Измеримые результаты: производительность, задержка и повышение эффективности

Развертывание Mellanox ConnectX-7 в вычислительной среде для исследований обеспечивает немедленные и измеримые преимущества, напрямую влияющие на результаты исследований и эксплуатационные расходы.

Таблица: Пример показателей производительности, наблюдаемых в среде исследовательского кластера после обновления до адаптеров ConnectX-7.

Заключение: ускорение темпов открытий

Для исследовательских институтов инвестиции в передовую сетевую инфраструктуру больше не являются необязательными; это стратегический императив для сохранения конкурентоспособности. Mellanox ConnectX-7 обеспечивает необходимую основу для следующего десятилетия научных открытий, позволяя исследователям решать проблемы, которые ранее считались неразрешимыми. Устраняя узкие места в сети, он максимизирует отдачу от инвестиций в дорогостоящие вычислительные ресурсы и ресурсы хранения, ускоряет время обнаружения и способствует созданию совместной, насыщенной данными среды для академических исследований.