Implementazione delle soluzioni NVIDIA Switch: Segmentazione e alta disponibilità dall'accesso al core

L'implementazione delle soluzioni di switching NVIDIA nei moderni data center AI richiede un'attenta pianificazione architettonica in tutti i segmenti di rete. Dalla connettività del livello di accesso alla distribuzione del core, ogni segmento presenta sfide uniche per il mantenimento dell'alta disponibilità e delle prestazioni ottimali nei carichi di lavoro AI più esigenti.

Il livello di accesso funge da punto di ingresso critico per i server e i sistemi di archiviazione nel fabric del data center AI. Gli switch Ethernet Spectrum di NVIDIA forniscono le basi per la connettività dei server, offrendo le caratteristiche essenziali di bassa latenza richieste dai cluster AI.

Le considerazioni chiave per il livello di accesso includono:

• Requisiti di densità delle porte per i rack dei server GPU
• Rapporti di oversubscription appropriati per i modelli di traffico AI
• Modelli di implementazione a livello di rack per una crescita modulare
• Provisioning automatizzato per una rapida scalabilità

Una corretta progettazione del livello di accesso assicura che le singole connessioni dei server non diventino colli di bottiglia nelle operazioni di training distribuito, mantenendo una rete ad alte prestazioni coerente in tutto il cluster AI.

Quando il traffico si sposta dal livello di accesso verso il core, gli switch di aggregazione devono gestire i massicci modelli di traffico est-ovest caratteristici dei carichi di lavoro AI. Gli switch ad alta radice di NVIDIA eccellono in questo ruolo, riducendo al minimo il numero di hop e mantenendo una bassa latenza in tutto il fabric.

Le strategie di segmentazione per i data center AI differiscono significativamente dalle reti aziendali tradizionali. Invece di segmentare per reparto o applicazione, i cluster AI spesso segmentano per:

• Domini dei lavori di training
• Isolamento dei tenant in ambienti multi-tenant
• Ambienti di sviluppo vs. produzione
• Classificazioni di sensibilità dei dati

L'alta disponibilità negli ambienti di switching NVIDIA si estende oltre la semplice ridondanza hardware. L'architettura incorpora più livelli di tolleranza ai guasti per garantire il funzionamento continuo dei lavori di training AI critici che possono durare giorni o settimane.

Le principali funzionalità di alta disponibilità includono:

• Gruppi di aggregazione di link multi-chassis (MLAG) per uplink active-active
• Failover senza interruzioni durante gli aggiornamenti del sistema
• Gestione corretta degli errori dei componenti senza influire sui flussi di traffico
• Risoluzione automatizzata degli scenari di errore comuni

Le strutture di training AI su larga scala hanno dimostrato l'efficacia dell'approccio segmentato di NVIDIA. Un'implementazione che collega oltre 10.000 GPU ha raggiunto il 95% di utilizzo in tutto il cluster attraverso un'attenta segmentazione e una progettazione ad alta disponibilità.

L'implementazione ha utilizzato switch NVIDIA Spectrum-3 al livello di accesso con sistemi Spectrum-4 che formano i livelli di aggregazione e core. Questo design gerarchico ha fornito la scala necessaria mantenendo la comunicazione a bassa latenza essenziale per l'efficienza del training distribuito.

Un altro data center AI aziendale ha implementato un modello di segmentazione multi-tier che separava gli ambienti di ricerca, sviluppo e produzione, mantenendo al contempo l'accesso condiviso alle risorse di archiviazione e dati. Questo approccio ha bilanciato i requisiti di sicurezza con l'efficienza operativa.

La gestione efficace degli ambienti di switching NVIDIA segmentati richiede una visibilità completa in tutti i livelli di rete. Le soluzioni NetQ e Cumulus Linux di NVIDIA forniscono gli strumenti operativi necessari per mantenere architetture segmentate complesse.

Le considerazioni operative chiave includono:

• Gestione unificata in tutti i segmenti di switching
• Applicazione coerente delle policy in tutto il fabric
• Convalida automatizzata della configurazione
• Monitoraggio e allerta completi

L'implementazione di successo delle soluzioni di switching NVIDIA dall'accesso al core richiede il bilanciamento dei requisiti di prestazioni con la praticità operativa. L'approccio segmentato, combinato con robuste funzionalità di alta disponibilità, crea una base che supporta sia i carichi di lavoro AI attuali che le future esigenze di scalabilità.