NVIDIA Switches: ключевые соображения при покупке для архитектуры ЦОД и кампусной сети

November 26, 2025

последние новости компании о NVIDIA Switches: ключевые соображения при покупке для архитектуры ЦОД и кампусной сети

Экспоненциальный рост объемов работы с искусственным интеллектом коренным образом меняет требования к сетям центров обработки данных.Портфель коммутаторов NVIDIA решает эти проблемы с помощью специализированных решений, предназначенных для высокопроизводительных сетевых сред.

Проблема создания сетей в центрах обработки данных ИИ

Традиционные сети центров обработки данных изо всех сил пытаются удовлетворить требования современных кластеров ИИ. Ключевые проблемы включают:

  • Требования к чрезвычайно низкой задержке для распределенных рабочих мест обучения
  • Массивные требования к пропускной способности от многоузловой связи с графическим процессором
  • Перегрузка сети, которая может остановить многомиллионную инфраструктуру ИИ
  • Ограничения масштабируемости для увеличения размеров моделей и конфигураций кластеров
Платформа NVIDIA для переключения спектра

Серия коммутаторов NVIDIA Spectrum обеспечивает основу для современной инфраструктуры центра обработки данных искусственного интеллекта.

  • Лидирующая в отрасли плотность портов с 400G и 800G Ethernet
  • Ультранизкая задержка пересылки для обучения ИИ и inference workloads
  • Глубокое понимание производительности приложений и состояния сети

Платформа Spectrum-4, являющаяся первым в мире коммутатором Ethernet 400G на порт, представляет собой значительный скачок в высокопроизводительных возможностях сетей.2 терабита в секунду совокупной коммутационной мощности, он может справиться с самыми сложными нагрузками на ИИ, сохраняя постоянную низкую задержку.

Применение в кампусе и в бизнес-среде

Помимо массивных центров обработки данных ИИ, технология коммутации NVIDIA приносит пользу кампусным сетям и корпоративным средам.или высокопроизводительные вычислительные кластеры могут использовать ту же сетевую технологию, которая питает крупнейшие в мире инфраструктуры ИИ.

Ключевые преимущества для развертывания кампуса включают:

  • Будущая инфраструктура, способная обрабатывать новые приложения ИИ
  • Последовательный пользовательский опыт для команд исследований и разработок
  • Упрощенная сетевая архитектура с меньшим количеством уровней и лучшей производительностью
  • Улучшенные функции безопасности, адаптированные для конфиденциальных данных исследований
Технические дифференциаторы

Адаптивный маршрутизатординамически выбирает оптимальные пути через сеть, чтобы избежать перегрузок и поддерживать низкую задержку.Эта способность имеет решающее значение для обучения ИИ, где синхронизированная связь между тысячами графических процессоров должна завершиться в тесные временные рамки.

RoCE (RDMA по конвергированной сети Ethernet)реализация позволяет получить прямой доступ к памяти между серверами, обходя расходы на ЦП и значительно снижая задержку.Эта технология необходима для распределенного обучения ИИ, где синхронизация параметров происходит непрерывно во время обучения модели..

Расширенная телеметрияпредоставляет глубокое представление о поведении сети, позволяя операторам выявлять и устранять потенциальные узкие места, прежде чем они повлияют на сроки завершения работы ИИ.

Учитывания в области применения

При оценке коммутаторов NVIDIA для вашей среды, учитывайте следующие ключевые факторы:

  • Нынешние и будущие требования к пропускной способности на основе сложности модели ИИ
  • Размер кластера и прогнозы роста в течение следующих 3-5 лет
  • Требования к интеграции с существующими системами управления сетью
  • Опыт персонала в управлении высокопроизводительными сетями Ethernet
  • Общая стоимость собственности, включая электроэнергию, охлаждение и операционные накладные расходы

Для организаций, создающих или расширяющих инфраструктуру ИИ, коммутаторы NVIDIA предлагают проверенное решение для преодоления узких мест в сети.Технология была подтверждена в некоторых из крупнейших в мире развертываний ИИ, демонстрирующие надежную производительность в масштабе.

По мере того, как модели ИИ продолжают расти в размерах и сложности, сеть становится все более важной для общей производительности системы.Инвестиции в правильную инфраструктуру переключения с самого начала могут предотвратить дорогостоящие перепроектировки и обеспечить, чтобы ваши инициативы ИИ имели необходимую основу для успеха.Узнать большео конкретных спецификациях продукции и руководствах по внедрению.