NVIDIA स्विच समाधान कार्यान्वयन: एक्सेस से कोर तक विभाजन और उच्च उपलब्धता

आधुनिक AI डेटा केंद्रों में NVIDIA स्विचिंग समाधानों को लागू करने के लिए सभी नेटवर्क खंडों में सावधानीपूर्वक वास्तुशिल्प योजना की आवश्यकता होती है। एक्सेस लेयर कनेक्टिविटी से लेकर कोर वितरण तक, प्रत्येक खंड मांग वाले AI वर्कलोड में उच्च उपलब्धता और इष्टतम प्रदर्शन बनाए रखने के लिए अद्वितीय चुनौतियां प्रस्तुत करता है।

एक्सेस लेयर AI डेटा सेंटर फैब्रिक में सर्वर और स्टोरेज सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण प्रवेश बिंदु के रूप में कार्य करता है। NVIDIA के स्पेक्ट्रम ईथरनेट स्विच सर्वर कनेक्टिविटी के लिए आधार प्रदान करते हैं, जो AI क्लस्टरों की मांग वाली आवश्यक कम विलंबता विशेषताओं को प्रदान करते हैं।

प्रमुख एक्सेस लेयर विचारों में शामिल हैं:

• GPU सर्वर रैक्स के लिए पोर्ट घनत्व आवश्यकताएं
• AI ट्रैफ़िक पैटर्न के लिए उपयुक्त ओवरसब्सक्रिप्शन अनुपात
• मॉड्यूलर विकास के लिए रैक-स्केल परिनियोजन मॉडल
• तेजी से मापनीयता के लिए स्वचालित प्रावधान

उचित एक्सेस लेयर डिज़ाइन यह सुनिश्चित करता है कि व्यक्तिगत सर्वर कनेक्शन वितरित प्रशिक्षण संचालन में बाधा न बनें, पूरे AI क्लस्टर में लगातार उच्च प्रदर्शन नेटवर्किंग बनाए रखें।

जैसे ही ट्रैफ़िक एक्सेस लेयर से कोर की ओर बढ़ता है, एग्रीगेशन स्विच को AI वर्कलोड की विशेषता वाले बड़े पैमाने पर पूर्व-पश्चिम ट्रैफ़िक पैटर्न को संभालना चाहिए। NVIDIA के उच्च-रेडिक्स स्विच इस भूमिका में उत्कृष्ट हैं, हॉप काउंट को कम करते हैं और फैब्रिक में कम विलंबता बनाए रखते हैं।

AI डेटा केंद्रों के लिए विभाजन रणनीतियाँ पारंपरिक उद्यम नेटवर्क से काफी भिन्न हैं। विभाग या एप्लिकेशन द्वारा विभाजन करने के बजाय, AI क्लस्टर अक्सर विभाजित होते हैं:

• प्रशिक्षण कार्य डोमेन
• मल्टी-टिनेंट वातावरण में किरायेदार अलगाव
• विकास बनाम उत्पादन वातावरण
• डेटा संवेदनशीलता वर्गीकरण

NVIDIA स्विचिंग वातावरण में उच्च उपलब्धता साधारण हार्डवेयर अतिरेक से परे है। वास्तुकला महत्वपूर्ण AI प्रशिक्षण कार्यों के निरंतर संचालन को सुनिश्चित करने के लिए कई परतों की त्रुटि सहनशीलता को शामिल करती है जो दिनों या हफ्तों तक चल सकती हैं।

प्रमुख उच्च उपलब्धता विशेषताओं में शामिल हैं:

• सक्रिय-सक्रिय अपलिंक्स के लिए मल्टी-चेसिस लिंक एग्रीगेशन समूह (MLAG)
• सिस्टम अपग्रेड के दौरान हिटलेस फेलओवर
• ट्रैफ़िक प्रवाह को प्रभावित किए बिना घटक विफलताओं का सुचारू संचालन
• सामान्य विफलता परिदृश्यों का स्वचालित सुधार

बड़े पैमाने पर AI प्रशिक्षण सुविधाओं ने NVIDIA के खंडित दृष्टिकोण की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया है। 10,000 से अधिक GPU को जोड़ने वाले एक कार्यान्वयन ने सावधानीपूर्वक विभाजन और उच्च उपलब्धता डिज़ाइन के माध्यम से क्लस्टर में 95% उपयोगिता हासिल की।

परिनियोजन ने एक्सेस लेयर पर NVIDIA स्पेक्ट्रम-3 स्विच का उपयोग किया, जिसमें स्पेक्ट्रम-4 सिस्टम एग्रीगेशन और कोर लेयर बना रहे थे। इस पदानुक्रमित डिज़ाइन ने वितरित प्रशिक्षण दक्षता के लिए आवश्यक कम विलंबता संचार को बनाए रखते हुए आवश्यक पैमाने प्रदान किया।

एक अन्य उद्यम AI डेटा सेंटर ने एक मल्टी-टियर विभाजन मॉडल लागू किया जिसने अनुसंधान, विकास और उत्पादन वातावरण को अलग किया, जबकि स्टोरेज और डेटा संसाधनों तक साझा पहुंच बनाए रखी। इस दृष्टिकोण ने सुरक्षा आवश्यकताओं को परिचालन दक्षता के साथ संतुलित किया।

खंडित NVIDIA स्विचिंग वातावरण का प्रभावी प्रबंधन सभी नेटवर्क स्तरों में व्यापक दृश्यता की आवश्यकता है। NVIDIA के NetQ और Cumulus Linux समाधान जटिल खंडित आर्किटेक्चर को बनाए रखने के लिए आवश्यक परिचालन उपकरण प्रदान करते हैं।

प्रमुख परिचालन विचारों में शामिल हैं:

• सभी स्विचिंग खंडों में एकीकृत प्रबंधन
• फैब्रिक में लगातार नीति प्रवर्तन
• स्वचालित कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन
• व्यापक निगरानी और अलर्ट

एक्सेस से कोर तक NVIDIA स्विचिंग समाधानों का सफल कार्यान्वयन प्रदर्शन आवश्यकताओं को परिचालन व्यावहारिकता के साथ संतुलित करने की आवश्यकता है। खंडित दृष्टिकोण, मजबूत उच्च उपलब्धता सुविधाओं के साथ संयुक्त, एक ऐसा आधार बनाता है जो वर्तमान AI वर्कलोड और भविष्य की मापनीयता आवश्यकताओं दोनों का समर्थन करता है।