Adaptatori di rete NVIDIA: tendenze di distribuzione in adattamento e offloading ad alta larghezza di banda e a bassa latenza
October 22, 2025
La rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, dell'High Performance Computing (HPC) e dei data center cloud sta guidando una domanda senza precedenti di prestazioni di rete superiori.con la loro architettura tecnologica avanzata, stanno emergendo come la soluzione principale per l'implementazione di reti ad alta larghezza di banda e a bassa latenza.
Le architetture di rete tradizionali richiedono un significativo coinvolgimento della CPU per l'elaborazione dei dati, con conseguente elevata latenza e un consumi sostanziale di risorse della CPU.I moderni data center affrontano diverse sfide critiche:
- I cluster di addestramento dell'IA richiedono un throughput di rete estremamente elevato.
- I sistemi finanziari di negoziazione richiedono una latenza di microsecondi.
- I fornitori di servizi cloud hanno bisogno di un maggiore utilizzo delle risorse e di una maggiore efficienza.
- Le applicazioni informatiche scientifiche si basano su enormi capacità di elaborazione parallela.
La tecnologia Remote Direct Memory Access (RDMA) consente a un computer di leggere o scrivere direttamente nella memoria di un altro computer senza coinvolgere il sistema operativo.Questa tecnologia è fondamentale per raggiungerereti ad alte prestazioni:
- Copia zero:I dati vengono trasferiti direttamente dall'adattatore di rete alla memoria dell'applicazione.
- Bypass del kernel:Elimina le interruzioni della CPU, riducendo drasticamente la latenza.
- Ultra-Low Latency:Riduce la latenza di trasmissione dei messaggi a meno di 1 microsecondo.
L'attuazione diRDMAè fondamentale per carichi di lavoro in cui ogni microsecondo conta, rendendola una tecnologia fondamentale per le moderne applicazioni ad alta intensità di dati.
RDMA su Ethernet convergente (RoCE) consenteRDMAGli adattatori di rete NVIDIA forniscono una profonda ottimizzazione per il RoCE, offrendo vantaggi significativi:
| Caratteristica tecnica | Ethernet tradizionale | Adaptatori NVIDIA con RoCE |
|---|---|---|
| Latenza tipica | Da decine a centinaia di microsecondi | Sub-1 microsecondo (dipendente dal tessuto) |
| Utilizzazione della CPU | Alto (gestiona il movimento dei dati) | Molto basso (CPU è scaricato) |
| Larghezza di banda massima | Limitato dal trattamento dell'host | Fino a 400 Gbps per porta |
La combinazione di adattatori di rete NVIDIA,RDMA, e la RoCE sta trasformando le infrastrutture in molteplici settori:
- AI e Machine Learning:Accelerazione dell'addestramento distribuito riducendo al minimo i costi di comunicazione tra i server GPU.
- "Licenza" di calcolatori di alte prestazioni (HPC):Permettere una simulazione e una modellazione più veloci attraverso un efficiente passaggio dei messaggi.
- Centri di dati cloud a iper-scala:Miglioramento dell'isolamento del tenant, delle prestazioni della rete e dell'efficienza complessiva dell'host.
- Disaggregazione del magazzino:Fornire prestazioni di accesso remoto allo storage a metallo nudo per le soluzioni NVMe-oF.
La tendenza di implementazione è chiara: il futuro della rete dei data center risiede nell'adozione diffusa di tecnologie ad alta larghezza di banda e a bassa latenza.RDMAE i protocolli RoCE, sono all'avanguardia di questo cambiamento.che sono essenziali per alimentare la prossima generazione di applicazioni ad alta intensità di calcoloMentre i volumi di dati continuano a esplodere, l'importanza strategica di queste capacità di rete avanzate non farà che crescere.