解決方案

SOLUTION DETAIL

NVIDIA SuperNIC 驅動新一代 AI

身為 Mellanox 英偉達網路精英級合作夥伴,Extreme 金牌合作夥伴 ,Ruckus Elite partner (SSP) 認證代理商,Aruba 認證代理商雙強夥伴,緊瞄 AI 算力、智能網路、光聯領域,全力精研全棧 AI 技術內核,深刻領悟網路架構要點,高效打造高性能算力矩陣、超可靠網路架構、超光速光聯佈局,深度焠鍊技術工藝,傾盡全力為互聯網天地 「立柱架梁」,激發革新活力。

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NVIDIA SuperNIC 驅動新一代 AI
解決方案
SOLUTION OVERVIEW

NVIDIA SuperNIC 驅動新一代 AI

身為 Mellanox 英偉達網路精英級合作夥伴,Extreme 金牌合作夥伴 ,Ruckus Elite partner (SSP) 認證代理商,Aruba 認證代理商雙強夥伴,緊瞄 AI 算力、智能網路、光聯領域,全力精研全棧 AI 技術內核,深刻領悟網路架構要點,高效打造高性能算力矩陣、超可靠網路架構、超光速光聯佈局,深度焠鍊技術工藝,傾盡全力為互聯網天地 「立柱架梁」,激發革新活力。

  • 方案分類 解決方案
  • 內容形式 場景方案 / 技術解析
  • 服務支援 諮詢、測試申請、實施建議

如果你正在評估對應場景,我們可以基於當前方案繼續細化產品組合、測試路徑與實施節奏。

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DETAIL MODULES

方案詳情

查看方案背景、關鍵能力與適配場景,幫助你更快判斷下一步應進入測試、諮詢還是部署階段。

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在生成式 AI 時代,加速網路對於為大規模分布式 AI 工作負載構建高性能計算結構至關重要。NVIDIA 在該領域繼續保持領先地位,提供先進的乙太網路和 InfiniBand 解決方案,可最大限度地提高 AI 工廠和雲資料中心的性能和效率。

這些解決方案的核心是 NVIDIA SuperNIC,一種經過優化的新型網路加速器,可為超大規模 AI 工作負載提供支援。這些 SuperNIC 是 NVIDIA Spectrum-X 乙太網路和 Quantum-X800 InfiniBand 網路平台的關鍵組件,旨在提供前所未有的可擴展性和性能。

NVIDIA SuperNIC 產品組合中的最新成員 ConnectX-8 SuperNIC 與 BlueField-3 SuperNIC 一起,共同推動加速的大規模 AI 計算結構的新一輪創新浪潮。ConnectX-8 SuperNIC 的總資料吞吐量為 800 Gb/s,可提供所需的速度、穩健性和可擴展性,為萬億參數 AI 模型提供動力支援,並與 NVIDIA 交換器無縫集成,以實現最佳性能。本文將探討 NVIDIA SuperNIC 的獨特屬性及其在推進現代 AI 基礎設施發展方面的關鍵作用。

利用 RoCE 處理 AI 工作負載

對於 AI 模型訓練來說,在資料中心的 GPU 之間高速移動龐大的資料集至關重要,以縮短訓練時間並加快 AI 解決方案的上市時間。

NVIDIA SuperNIC 具有出色的硬體內部 RoCE 加速和 GPUDirect RDMA,速度高達 800 Gb/s,可繞過 CPU 在 GPU 之間實現直接資料移動,從而應對這些挑戰。

這種直接通信路徑可最大限度地減少 CPU 開銷並降低延遲,從而在 GPU 內存之間實現更快、更高效的資料傳輸。實際上,此功能可實現更高的並行性,跨多個節點擴展 AI 工作負載,而不會出現基於 CPU 的傳統資料傳輸通常引入的瓶頸。

使用 Spectrum-X RoCE 自適應路由增強人工智慧性能

NVIDIA SuperNIC 提供的直接資料放置(DDP)支援是 Spectrum-X 中提升 AI 網路性能的關鍵功能之一。

隨著生成式 AI 工作負載跨數千個節點擴展,等價多路徑(ECMP)等傳統 IP 路由協議難以處理 AI 模型生成的大規模、持續的資料流(稱為 大象流 )。這些流可能會使網路資源不堪重負,並導致擁塞,從而降低整體網路性能。

Spectrum-X RoCE 動態路由動態調整流量在可用網路路徑中的分配方式,確保高頻寬流以最佳方式路由,以防止網路擁塞。該方法利用 NVIDIA Spectrum-4 乙太網路交換器的功能,該交換器可在多個路徑上均勻噴灑資料包,以平衡負載,避免傳統靜態路由機製造成的瓶頸。

然而,使用資料包噴灑時,出現了亂序資料包交付的挑戰。

NVIDIA SuperNIC 通過在資料包到達接收端時將其直接按順序放入緩衝區來解決這一問題,確保按照正確的順序接收資料。這使得 NVIDIA 交換器和 SuperNIC 之間實現了緊密的協調,實現了高效、高速的 AI 工作負載通信,確保大規模 AI 模型能夠繼續處理資料,而不會中斷或降低性能。

解決 AI 網路擁塞問題

由於 AI 工作負載具有突發性質,因此極易受到擁塞的影響。AI 模型訓練(尤其是在多個 GPU 同步和共享資料的集合操作期間)產生的頻繁且短命的流量峰值,需要高級擁塞管理來保持網路性能。傳統的擁塞控制方法(例如基於 TCP 的流量控制)不足以滿足 AI 獨特的流量模式。

為瞭解決這一問題,Spectrum-X 採用了先進的擁塞控制機制,這些機制與 Spectrum-4 交換器的實時遙測功能緊密集成。這種集成使 SuperNIC 能夠根據當前的網路利用率主動調整資料傳輸速率,從而在出現問題之前防止擁塞。

通過使用帶內高頻遙測資料,SuperNIC 可以以微秒級精度作出反應,確保即使在高流量條件下也能優化網路頻寬並盡可能降低延遲。

使用增強的可編程 I/O 加速 AI 網路

隨著 AI 工作負載日益複雜,網路基礎設施不僅必須在速度上不斷發展,還需要在適應性方面進步,以支援數千個節點之間的各種通信模式。

NVIDIA SuperNIC 處於這項創新的前沿,提供增強的可編程 I/O 功能,這些功能對於現代 AI 資料中心環境至關重要。這些 SuperNIC 具有加速資料包處理管線,能夠以線速運行,吞吐量高達 800 Gb/s。

通過將資料包處理任務從 CPU 卸載到 SuperNIC,此管道可顯著降低網路延遲並提高整體系統效率。管道的可編程性由 NVIDIA DOCA 軟體框架提供支援,為網路專業人員提供了大規模構建和優化網路的靈活性。

NVIDIA SuperNIC 採用資料路徑加速器(DPA),可增強可編程性。DPA 是一種高度並行的 I/O 處理器,配備 16 個超線程核心,專為處理 I/O 密集型工作負載而設計。它可以通過 DOCA 針對設備仿真、擁塞控制和流量管理等各種低代碼應用程序輕鬆進行編程。這種可編程性使組織能夠根據其 AI 工作負載的特定需求定制網路基礎設施,確保資料在保持峰值性能的同時跨網路高效流動。

保護 AI 網路連接

保護 AI 模型對於保護敏感資料和知識產權免遭潛在的漏洞和對抗性攻擊至關重要。當您的組織構建 AI 工廠和雲資料中心時,您需要有效的安全解決方案來解決可能損害模型性能和可信度的漏洞,最終保護競爭優勢和用戶隱私。

傳統的網路加密方法通常難以擴展到 100 Gb/s 以上,從而使關鍵資料處於危險之中。相比之下,NVIDIA SuperNIC 可提供加速網路和在線加密加速,速度高達 800 Gb/s,確保資料在傳輸過程中保持加密狀態,同時實現峰值 AI 性能。

NVIDIA SuperNIC 為 IPsec、TLS 和可擴展的 PSP 加密操作提供硬體加速支援,為保護人工智慧網路環境提供成熟的解決方案。

PSP 由 Google 開發,並為開源社區做出了貢獻。PSP 從一開始就採用無狀態設計,非常適合支援超大規模資料中心環境的需求。該架構允許獨立處理每個請求,從而增強在分布式系統中管理加密操作的可擴展性和彈性。

結束語

在生成式 AI 的動態格局中,NVIDIA SuperNIC 作為 NVIDIA Spectrum-X 和 Quantum-X800 網路平台不可或缺的一部分,為網路的變革時代奠定了基礎。

NVIDIA SuperNIC 具有超快的資料吞吐量、智能擁塞管理、強大的安全功能和可編程 I/O 等出色功能,正在徹底改變 AI 工作負載的交付方式。通過無縫集成尖端技術和出色的性能,NVIDIA SuperNIC 助力組織機構充分發揮其 AI 計劃的潛力,以前所未有的規模推動創新。

EVALUATION CHECKLIST

方案評估清單

在進入報價、測試或實施前,先把業務目標、現網條件和風險邊界整理清楚。

GOAL

業務目標

明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題,並確認上線優先級。

NETWORK

現網條件

整理拓撲、服務器/交換機型號、接口速率、鏈路距離、供電散熱和現有管理平台。

VALIDATION

驗證範圍

確認是否需要 PoC、相容測試、吞吐測試、時延測試、無線覆蓋測試或故障切換測試。

DELIVERY

落地邊界

確認交付窗口、責任分工、備件策略、培訓需求、驗收指標和後續擴容路徑。

ANSWER FIRST

方案快速回答與常見問題

先回答「適合誰、如何評估、下一步怎麼做」,再決定是否繼續進入測試與實施階段。

FIT CHECK

先判斷當前方案是否匹配業務目標和現網條件

如果你已經明確業務規模、性能目標和實施時間,這類方案更容易直接轉化為可執行的落地路徑。

TEST PATH

不確定時,優先進入諮詢與測試驗證

對相容性、吞吐、延遲和交付風險有要求的專案,更適合先通過 PoC 或測試申請把關鍵問題前置。

NEXT STEP

整理現網資訊後,再細化產品組合與實施建議

業務規模、接口需求、現網架構和時間節點越清楚,後續選型、測試和部署節奏越容易收斂。

FAQ 01

NVIDIA SuperNIC 驅動新一代 AI 適合甚麼業務場景?

適合已經明確業務目標,需要繼續判斷網絡架構、產品組合和實施路線的團隊,用於加快技術評估與落地決策。

FAQ 02

評估方案前需要準備哪些資訊?

建議準備業務規模、性能目標、現網架構、關鍵接口、時間節點,以及是否需要測試驗證等資訊。

FAQ 03

是否可以先做測試或 PoC?

可以。對於需要驗證相容性、性能或交付風險的專案,可先進入諮詢、測試申請和 PoC 節奏,再推進部署。

FAQ 04

如何繼續獲取實施建議?

可在當前方案基礎上繼續溝通品牌方向、業務場景、計劃規模和時間要求,再細化產品組合、測試路徑和實施建議。

FAQ 05

判斷方案是否適配時最先看甚麼?

建議先看業務目標、現網瓶頸、性能指標、擴展規模、上線窗口和預算約束,再判斷方案架構與產品組合是否匹配。

FAQ 06

方案落地前有哪些風險需要前置確認?

需要前置確認相容性、鏈路帶寬、時延要求、設備供電與散熱、施工窗口、測試範圍和交付責任邊界。