InfiniBand组网、RoCE组网、GPU池化管理、算力调度与英伟达SuperPOD的融合发展

创建时间:2024-11-22 08:46
InfiniBand组网、RoCE组网、GPU池化管理和算力调度的技术进步,与英伟达SuperPOD的硬件和软件解决方案相结合,共同构建了一个高效、灵活且可扩展的计算环境,为数字化转型和智能化升级提供了坚实的基础。随着技术的不断进步和市场需求的增长,这一领域将继续展现出巨大的潜力和价值。

在高性能计算(HPC)和人工智能(AI)领域,InfiniBand组网和RoCE组网技术因其卓越的性能而受到重视。同时,GPU池化管理和算力调度平台作为提升资源利用率和计算效率的关键技术,正与英伟达(NVIDIA)的硬件和软件解决方案紧密结合,共同推动行业的进步。

InfiniBand组网技术

InfiniBand是一种专为RDMA(远程直接内存访问)设计的网络技术,它从硬件级别保证可靠传输,提供更高的带宽和更低的延迟。InfiniBand网络的主要优势在于其超低延迟和超高吞吐量,以及创新的网络计算引擎,这些特性使其成为现代工作负载在性能加速、可扩展性和功能丰富技术方面的理想选择。英伟达提供的NVIDIA® ConnectX® InfiniBand主机网卡 (HCA) 可提供超低延迟和超高吞吐量,以及创新的 NVIDIA 网络计算引擎,能够满足现代工作负载的需求。

RoCE组网技术

RoCE(RDMA over Converged Ethernet)是基于以太网的RDMA技术,它允许服务器的网卡直接读写另一服务器的内存,从而实现高带宽、低延迟和低资源利用率的效果。RoCE技术通过减少网络开销和提供高效的内存管理,优化了网络性能,使其在HPC和数据中心环境中发挥最大效能。

GPU池化管理

随着大模型的兴起,对GPU算力的需求日益增长。GPU池化管理通过对物理GPU进行软件定义,融合了GPU虚拟化、多卡聚合、远程调用、动态释放等多种能力,解决GPU使用效率低和弹性扩展差的问题。GPU资源池化最理想的方案是屏蔽底层GPU异构资源细节,分离上层AI框架应用和底层GPU类型的耦合性。

算力调度

算力调度是解决算力供需矛盾、算力网络传输问题、算力资源普惠问题的新型能力体系。算力调度根据算力资源提供方的供给能力和应用需求方的动态资源需求,整合区域内算力基础设施底层的计算、存储、网络等多维资源,基于算力调度平台对算力资源进行一致性管理、一体化编排和统一调度,实现跨行业、跨地区、跨层级的算力资源的协同联动与精准匹配。

英伟达SuperPOD

英伟达的DGX SuperPOD是一种专为AI设计的数据中心基础设施,提供了领导级的加速基础设施和可扩展的性能。DGX SuperPOD基于NVIDIA DGX H100系统构建,这些系统提供了最强大的计算构建块,用于AI和HPC。DGX SuperPOD的架构由NVIDIA解决方案管理,包括NVIDIA Base Command、NVIDIA AI Enterprise、CUDA和NVIDIA Magnum IO,这些技术帮助系统以最高水平的可用性、性能运行,并确保所有组件和应用程序顺利运行。

综上所述,InfiniBand组网、RoCE组网、GPU池化管理和算力调度的技术进步,与英伟达SuperPOD的硬件和软件解决方案相结合,共同构建了一个高效、灵活且可扩展的计算环境,为数字化转型和智能化升级提供了坚实的基础。随着技术的不断进步和市场需求的增长,这一领域将继续展现出巨大的潜力和价值。

 

 

 

AI服务器采购需求请点击这里:https://www.kuanheng168.com/product

 

算力中心建设与运营,请点击查看详细方案:https://www.kuanheng168.com/solutions

 

算力租赁需求请点击这里:https://www.kuanheng168.com/slzl

浏览量:0

推荐文章