Реализация решений NVIDIA Switch: Сегментация и высокая доступность от доступа до ядра

Внедрение коммутационных решений NVIDIA в современных центрах обработки данных ИИ требует тщательного архитектурного планирования во всех сегментах сети. От подключения уровня доступа до распределения ядра, каждый сегмент представляет собой уникальные задачи для поддержания высокой доступности и оптимальной производительности в требовательных рабочих нагрузках ИИ.

Уровень доступа служит критической точкой входа для серверов и систем хранения данных в структуру центра обработки данных ИИ. Коммутаторы Ethernet Spectrum от NVIDIA обеспечивают основу для подключения серверов, обеспечивая необходимые характеристики низкой задержки, которые требуются кластерам ИИ.

Ключевые соображения уровня доступа включают:

• Требования к плотности портов для стоек серверов с графическими процессорами
• Коэффициенты переподписки, подходящие для трафика ИИ
• Модели развертывания в масштабе стойки для модульного роста
• Автоматизированное предоставление для быстрого масштабирования

Правильный дизайн уровня доступа гарантирует, что отдельные подключения серверов не станут узкими местами в распределенных операциях обучения, поддерживая стабильную высокую производительность сети во всем кластере ИИ.

По мере перемещения трафика от уровня доступа к ядру, коммутаторы агрегации должны обрабатывать массивные шаблоны трафика восток-запад, характерные для рабочих нагрузок ИИ. Коммутаторы высокой радиксы NVIDIA превосходны в этой роли, минимизируя количество переходов и поддерживая низкую задержку в структуре.

Стратегии сегментации для центров обработки данных ИИ значительно отличаются от традиционных корпоративных сетей. Вместо сегментации по отделам или приложениям, кластеры ИИ часто сегментируются по:

• Доменам задач обучения
• Изоляции арендаторов в многопользовательских средах
• Средам разработки и производства
• Классификациям конфиденциальности данных

Высокая доступность в коммутационных средах NVIDIA выходит за рамки простой избыточности оборудования. Архитектура включает в себя несколько уровней отказоустойчивости для обеспечения непрерывной работы критически важных задач обучения ИИ, которые могут выполняться в течение нескольких дней или недель.

Основные функции высокой доступности включают:

• Группы агрегирования каналов (MLAG) для активных восходящих каналов
• Бесперебойное переключение при обновлении системы
• Безупречная обработка сбоев компонентов без влияния на потоки трафика
• Автоматизированное устранение распространенных сценариев сбоев

Крупномасштабные объекты обучения ИИ продемонстрировали эффективность сегментированного подхода NVIDIA. Одна реализация, соединяющая более 10 000 графических процессоров, достигла 95% использования во всем кластере благодаря тщательному сегментированию и проектированию высокой доступности.

В развертывании использовались коммутаторы NVIDIA Spectrum-3 на уровне доступа с системами Spectrum-4, формирующими уровни агрегации и ядра. Эта иерархическая конструкция обеспечивала необходимый масштаб, сохраняя при этом связь с низкой задержкой, необходимую для эффективности распределенного обучения.

Другой корпоративный центр обработки данных ИИ реализовал многоуровневую модель сегментации, которая разделяла исследовательские, опытно-конструкторские и производственные среды, сохраняя при этом общий доступ к хранилищу и ресурсам данных. Этот подход сбалансировал требования безопасности с операционной эффективностью.

Эффективное управление сегментированными коммутационными средами NVIDIA требует всесторонней видимости во всех уровнях сети. Решения NVIDIA NetQ и Cumulus Linux предоставляют операционные инструменты, необходимые для поддержания сложных сегментированных архитектур.

Ключевые операционные соображения включают:

• Единое управление во всех сегментах коммутации
• Последовательное применение политик во всей структуре
• Автоматизированная проверка конфигурации
• Комплексный мониторинг и оповещение

Успешная реализация коммутационных решений NVIDIA от уровня доступа до ядра требует баланса между требованиями к производительности и операционной практичностью. Сегментированный подход в сочетании с надежными функциями высокой доступности создает основу, которая поддерживает как текущие рабочие нагрузки ИИ, так и будущие потребности в масштабировании.