تحويل الاتصال: حلول شبكات NVIDIA لمراكز البيانات وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي

في عالمنا الرقمي المتغير باستمرار، هناك حاجة متزايدة إلى الحوسبة عالية الأداء - خاصة في مراكز البيانات التي تدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي (AI). بينما تتطلع الشركات إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية صنع القرار والكفاءة التشغيلية، يجب أن يكون هناك تطور في حلول الشبكات الأساسية التي يمكنها التعامل مع المزيد من إنتاجية البيانات والقوة الحسابية. شبكات نفيديا تعتبر الحلول مفيدة في هذا التغيير من خلال توفير تحويل الاتصال مع التطبيقات كثيفة البيانات من خلال بنيات الشبكة سريعة السرعة ومنخفضة الكمون. تتناول هذه المقالة فوائد هذا الحل من حيث تحسين الأداء وتبسيط العمليات مما يسمح للشركات بتحقيق إمكاناتها خلال عصر ثورة الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. سنوضح أيضًا كيف تؤثر هذه التقنيات على مراكز البيانات الحديثة وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المستقبلية استنادًا إلى أمثلة مستمدة من منتجات NVIDIA المختلفة مثل وحدة معالجة البيانات BlueField® إلى جانب إطار عمل برنامج DOCA.

ما هي شبكات نفيديا؟

فهم تكامل NVIDIA وMellanox

لقد تم تحسين قدرات الشبكات الخاصة بـ NVIDIA بشكل كبير من خلال تكاملها مع Mellanox Technologies، والتي جلبت مجموعة واسعة من حلول أعباء عمل مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) إلى الطاولة. يجمع هذا المزج بين أحدث تقنيات GPU من NVIDIA مع حلول الاتصال البيني عالية السرعة الرائدة مثل InfiniBand وEthernet المقدمة من Mellanox. والنتيجة هي بنية شبكة قوية تعمل على زيادة إنتاجية البيانات مع تقليل زمن الوصول، وكلاهما ضروري لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع كميات هائلة من المعلومات في الوقت الفعلي. يمكن للمؤسسات التوسع بشكل أعلى وأسرع لتحقيق الكفاءة بفضل هذا التعايش الذي يضمن معالجة سريعة وسلسة عبر العديد من العقد داخل مركز البيانات. ما يجعل الشراكة بين Nvidia وMellanox بارزة هو نهجهما الاستراتيجي تجاه تلبية المتطلبات الحسابية المعاصرة وتحسين مشهد الشبكات.

الفوائد الأساسية لتقنيات الشبكات المتقدمة من NVIDIA

تقدم تقنيات الشبكات الأصلية من NVIDIA العديد من الفوائد التي تعد أساسية لتحسين أداء مراكز البيانات. في المقام الأول، فهي تجعل من الممكن التواصل مع زمن انتقال منخفض للغاية، وهو أمر ضروري لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي وتدريب الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، تمكن قدرات النطاق الترددي العالي الخاصة بها من النقل السريع لمجموعات البيانات الضخمة بين الخوادم ووحدات معالجة الرسومات، وبالتالي تسريع أحمال العمل وزيادة استخدام الموارد. علاوة على ذلك، تتمتع هذه التقنيات بميزات شبكة متقدمة مثل التحكم في الازدحام أو التوجيه التكيفي، والتي تعمل على تحسين تدفق المعلومات وتقليل الاختناقات فيها. وبالتالي، فإن حلول الشبكات من NVIDIA تخلق بنية تحتية أكثر مرونة وكفاءة تسمح للمؤسسات بتوسيع نطاق عملياتها بشكل فعال مع الحفاظ على القدرة التنافسية في مشهد الذكاء الاصطناعي سريع التغير هذا.

الدور في تحسين مركز البيانات

يعتمد تحسين عمليات مركز البيانات بشكل كبير على تقنيات الشبكات الخاصة بـ NVIDIA. تعمل هذه الحلول على تقليل التأخير وزيادة عرض النطاق الترددي من أجل استغلال قدرات الحوسبة بشكل كامل، وبالتالي تعزيز سرعة معالجة المعلومات وإدارة أعباء العمل بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تتضمن أيضًا التحكم الذكي في الازدحام، من بين وظائف متقدمة أخرى، مسؤولة عن موازنة التحميل الديناميكية، مما يؤدي إلى التخصيص الفعال للموارد، وبالتالي تجنب الاختناقات. تعمل هذه الطريقة الشاملة على تحسين الأداء ودعم قابلية التوسع حتى تتمكن مراكز البيانات من ضبط نفسها بسرعة وفقًا للمتطلبات المتغيرة. ولذلك، فإن الشركات قادرة على جعل أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها أكثر مرونة وفعالية من حيث التكلفة مما يعزز القدرة التنافسية داخل الصناعة.

كيف تقوم NVIDIA Infiniband بتسريع عملية الحوسبة؟

الميزات الرئيسية لـ NVIDIA Infiniband

تم تصميم تقنية NVIDIA InfiniBand لدعم الحوسبة عالية الأداء (HPC) ومراكز البيانات على مستوى المؤسسة. تتمثل بعض ميزاته الرئيسية في قدرته على التعامل مع أعباء عمل الحوسبة المعقدة والذكاء الاصطناعي:

1. إنتاجية عالية مع زمن استجابة منخفض في بيئات مراكز البيانات: توفر تقنية InfiniBand معدلات بيانات لا مثيل لها، غالبًا ما تتجاوز 200 جيجابت في الثانية، وتقوم بذلك مع زمن انتقال منخفض للغاية – فقط بضع ميكروثانية. يعد هذا أمرًا مهمًا للتطبيقات التي تحتاج إلى اتصال سريع وموثوق بين العقد الحسابية.
2. قابلية التوسع: من خلال دعم آلاف العقد، يمكن لـ InfiniBand الارتقاء لتلبية احتياجات البنية التحتية للبيانات الكبيرة أو أجهزة الكمبيوتر العملاقة. فهو يتيح النمو السهل دون إعادة تكوين الشبكة بشكل كبير بفضل دعمه للطبولوجيا الكبيرة.
3. قدرات RDMA المتقدمة للحوسبة المعقدة وأحمال العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي: من خلال السماح بالنقل المباشر للبيانات بين ذاكرة العقد دون تدخل وحدة المعالجة المركزية، تعمل ميزة الوصول المباشر عن بعد للذاكرة (RDMA) على تقليل عدم الكفاءة مع تحرير موارد المعالجة لمهام أخرى. وهذا يحسن الأداء العام من خلال عمليات تفريغ الأحمال والحوسبة داخل الشبكة في التطبيقات الموزعة.
4. موثوقية محسّنة: من بين ميزات تصحيح الأخطاء المضمنة في NVIDIA InfiniBand، هناك خوارزميات إدارة الازدحام، والتي تضمن سلامة واستمرارية الاتصال المطلوب لأداء عبء العمل المهم.
5. دعم أحمال العمل المختلطة: يتعامل InfiniBand بكفاءة مع كل من المهام الحسابية وعمليات تخزين البيانات، مما يلبي بيئات أحمال العمل المختلطة ويحسن استخدام الموارد عبر التطبيقات المختلفة.

توفر هذه القدرات بشكل جماعي للمؤسسات فرصة إنشاء بيئات حوسبة قوية قادرة على التعامل بفعالية مع المهام الحسابية الصعبة، وبالتالي تحسين إمكاناتها التشغيلية بشكل أكبر.

التأثير على تطبيقات الحوسبة عالية الأداء

إن ربط NVIDIA InfiniBand بالنظام يسمح له بالعمل بشكل أفضل. وقد كشفت نتائج الصناعة أن هذه البنية مسؤولة عن تسريع أعباء العمل، خاصة تلك التي تتعامل مع التعلم الآلي والمحاكاة والحسابات العلمية الكبيرة، من بين أمور أخرى، والتي تتطلب بيانات مكثفة. علاوة على ذلك، يمكن لإمكانات الوصول المباشر للذاكرة عن بعد (RDMA) المتقدمة أن تقلل من الحمل الزائد لوحدة المعالجة المركزية وبالتالي تمكين المعالجة الفعالة للمعلومات وأوقات إكمال أسرع للمهام المتوازية. وتصبح الكفاءة ضرورية عند التعامل مع قطاعات مثل المعلوماتية الحيوية، أو الفيزياء الفلكية، أو النمذجة المالية، حيث تحتاج كميات ضخمة من البيانات إلى تحليل أو معالجة فورية. والشيء الآخر هو أن قابلية التوسع داخل شبكات InfiniBand تدعم المتطلبات المتزايدة للمؤسسات أثناء توسيع القدرات في موارد الحوسبة، وبالتالي ضمان أعلى أداء مستدام حتى عندما يرتفع الطلب. كل هذه المزايا التقنية تجعل من Infini Band عنصرًا ضروريًا لقيادة تطبيقات الحوسبة عالية الأداء لأنها تمكن المؤسسات من تحقيق نتائج مذهلة.

مزايا حلول الشبكات التقليدية

تتمتع تقنية NVIDIA Infiniband بعدد من المزايا مقارنة بحلول الشبكات التقليدية التي تجعلها أكثر كفاءة في الأداء العام للنظام. أولاً، تتمتع تقنية Infiniband بزمن انتقال منخفض، مما يسمح بنقل البيانات بشكل أسرع بين العقد مقارنة بشبكات Ethernet التقليدية، وبالتالي فهي بالغة الأهمية للعمليات المقيدة بالوقت في الحوسبة عالية الأداء. ثانيًا، سعة النطاق الترددي الكبيرة التي توفرها بتقنية InfiniBand يضمن إنتاجية جيدة وبالتالي تمكين التعامل بدون اختناقات مع عمليات نقل البيانات الضخمة مثل تلك المشاركة في التحليلات في الوقت الحقيقي أو أحمال عمل المحاكاة.

بالإضافة إلى ذلك، يقلل هذا البروتوكول بشكل كبير من حمل وحدة المعالجة المركزية من خلال دعم الوصول المباشر للذاكرة عن بعد (RDMA) حيث يمكن نقل البيانات مباشرة بين الذكريات دون إشراك المعالج وبالتالي تحرير الطاقة الحسابية لمهام أخرى مما يؤدي إلى فترات معالجة أقصر وأوقات استجابة أفضل للتطبيق. علاوة على ذلك، فإن قابلية التوسع في Inifiniband تمكن المؤسسات من توسيع نطاق شبكاتها بسهولة لتلبية احتياجات المشروع المتزايدة من حيث أرقام الاتصال وحجم البيانات، وهو أمر غير ممكن مع حلول الشبكات التقليدية، التي تفتقر إلى هذه المرونة.

باختصار، يعد Infiniband من Nvidia خيارًا ممتازًا لتطبيقات الحوسبة عالية الأداء نظرًا لمزيجه من زمن الوصول المنخفض وعرض النطاق الترددي العالي وانخفاض استخدام وحدة المعالجة المركزية وميزات قابلية التوسع التي تنشئ أساسًا قويًا يمكن بناء عليه التقدم الحسابي المستقبلي.

ما هي منصة شبكات BlueField من NVIDIA؟

نظرة عامة على وحدة بلوفيلد DPU

تعد وحدة معالجة البيانات BlueField (DPU) من NVIDIA نظامًا ثوريًا تم إنشاؤه لتطوير البنية التحتية لمركز البيانات من خلال تخفيف الأعباء وتسريع وحماية وظائف الشبكات والتخزين والأمن الأساسية. فهو يجمع بين أحدث المعالجات المستندة إلى ARM وإمكانيات شبكة Ethernet وInfiniBand عالية السرعة من NVIDIA وذلك لزيادة الكفاءة والأداء في البيئات السحابية والمؤسساتية والحافة. يتيح نقل أعباء العمل التي تركز على البيانات بعيدًا عن وحدة المعالجة المركزية استخدامًا أفضل للموارد مع تحسين سرعة معالجة البيانات بشكل عام. علاوة على ذلك، يمكن أن يسهل ذلك الرؤى والتحليلات في الوقت الفعلي من خلال تمكين المعالجة الذكية للبيانات من خلال النظام البيئي لبرامج NVIDIA. تجمع وحدة BlueField DPU بين وظائف الشبكة ووظائف التخزين بالإضافة إلى وظائف الأمان في جهاز واحد قوي؛ وهذا يجعلها عنصرًا أساسيًا لأي بيئة مركز بيانات معاصرة عالية الأداء وقابلة للتطوير.

فوائد Bluefield للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يمكن أن تكون وحدة BlueField DPU من NVIDIA مفيدة للغاية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأنها تعمل على تحسين إدارة البيانات وتحسين الأداء العام. إليكم السبب:

1. تدفق بيانات أكثر كفاءة: تسمح بنية BlueField بالوصول بسرعة عالية إلى المعلومات، مما يقلل من زمن الوصول ويسرع عمليات تغذية البيانات إلى نماذج الذكاء الاصطناعي. وهذا مهم بشكل خاص عند التدريب على مجموعات البيانات الكبيرة، حيث يؤثر الوقت المستغرق بشكل كبير على النتائج المحققة.
2. تفريغ الموارد: تنقل BlueField مهام الشبكات والتخزين من وحدة المعالجة المركزية إلى وحدة معالجة البيانات، وبالتالي تقلل من حمل العمليات الحسابية على وحدات المعالجة الرئيسية. وهذا يعزز تخصيص الموارد بحيث يمكن للمعالجات المركزية التركيز على خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا دون إبطائها بسبب ضوابط البيانات الروتينية.
3. أمان أفضل لتكامل البيانات: تضمن الإجراءات الأمنية المضمنة في BlueField بقاء المعلومات آمنة أثناء معالجتها أو نقلها. تصبح هذه الحماية ضرورية في الحالات التي تتعامل فيها تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع السجلات الشخصية/الخاصة أو يجب أن تمتثل للوائح الصارمة المتعلقة بحمايتها.
4. القدرة على التكيف مع أعباء عمل الحوسبة الثقيلة وأنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة: نظرًا لتوسيع أحجام أعباء العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، فإن طبيعة BlueField القابلة للتطوير تمكنها من الاستجابة ديناميكيًا من خلال توفير قوة معالجة إضافية مقترنة بعرض النطاق الترددي المطلوب لدعم النمو دون المساس بالكفاءة.

وإذا تم تعظيم هذه المزايا، فمن الممكن أن تمكن الشركات من تحقيق مكاسب الكفاءة المثلى من خلال اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، التي تعزز الابتكار عبر مختلف مجالات عملياتها.

قابلية التوسع والكفاءة في مراكز البيانات

تعد مراكز البيانات جزءًا مهمًا جدًا من إدارة البيانات الضخمة، وهناك حاجة إلى حلول قابلة للتكيف. لتحسين قابليتها للتوسع وكفاءتها، تم بناء مراكز البيانات الحديثة على مبادئ معينة، والتي تشمل:

1. البنية التحتية المعيارية: تستخدم غالبية مراكز البيانات الرائدة تصميمًا معياريًا يسمح بالنشر السريع للموارد الإضافية عند الضرورة. تضمن هذه النمطية أن تتمكن المؤسسات من توسيع نطاق عملياتها دون تعطيلها وبالتالي التعامل بفعالية مع أعباء العمل المختلفة.
2. تقنيات كفاءة الطاقة: يجب أن يكون استهلاك الطاقة فعالاً. ولذلك، اعتمدت مراكز البيانات المعاصرة أنظمة تبريد متقدمة، وأجهزة صديقة للبيئة، ومصادر متجددة أخرى لتقليل إنتاج الكربون مع الحفاظ على ذروة الأداء.
3. المحاكاة الافتراضية والأتمتة: يتم تحقيق أقصى استفادة من الموارد في مراكز البيانات من خلال استخدام الأجهزة الافتراضية، والتي تسمح بتشغيل العديد من الأجهزة الافتراضية على خادم فعلي واحد. ويمكن أيضًا جعل العمليات أكثر كفاءة من خلال برنامج التشغيل الآلي، الذي يقلل من الأخطاء البشرية ويضمن تخصيص الموارد بناءً على الطلب المباشر.

تجتمع هذه الاستراتيجيات بشكل كبير لتحسين قابلية التوسع والكفاءة التشغيلية داخل مراكز البيانات، مما يجعلها قادرة على تلبية احتياجات العمل الحالية.

ما هي حلول شبكات Ethernet من NVIDIA؟

استكشاف محولات Spectrum Ethernet

تم تصميم مفاتيح Spectrum Ethernet من NVIDIA لتكون بمثابة حلول شبكات مركز البيانات والسحابة للحوسبة عالية الأداء مع توفير خدمات الأمان للحوسبة المعقدة. توفر هذه المفاتيح عددًا من الميزات المتقدمة، مثل زمن الوصول المنخفض للغاية، وعرض النطاق الترددي العالي، وقابلية التوسع، مما يسمح لها بالتعامل مع أحمال العمل الثقيلة. تتمثل إحدى الميزات الرئيسية في دعم سرعات Ethernet التي تصل إلى 400GbE مما يتيح معدلات نقل بيانات أسرع وبالتالي تحسين كفاءة النظام بشكل عام.

تحتوي عائلة Spectrum أيضًا على قياس عن بعد متكامل للمراقبة والإدارة في الوقت الفعلي إلى جانب دعم بروتوكولات أتمتة الشبكة المتقدمة مثل تلك الموجودة في بيئات SDN؛ يؤدي هذا إلى تبسيط العمليات بشكل كبير عبر أنواع مختلفة من مراكز البيانات ويوفر إمكانات تنسيق أفضل فيما بينها. من خلال حلول الشبكات الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتي يمكنها التكيف مع احتياجات البيانات المتغيرة وتحسين استخدام الموارد، تعمل محولات Spectrum المستندة إلى أجهزة NVIDIA على تعزيز موثوقية الأداء التي يتطلبها المشهد الرقمي اليوم بشكل كبير.

مقارنة حلول Ethernet و Infiniband

تكشف مقارنة Ethernet وInfiniBand عن عدد من الاختلافات الرئيسية التي تعكس مدى ملاءمة كل منهما لتطبيقات مراكز البيانات المختلفة، مثل عمليات تفريغ الأحمال والحوسبة داخل الشبكة. إن قدرتها على دعم معدلات البيانات التي تتراوح من 1GbE إلى 400GbE وما بعد ذلك جعلت Ethernet معيار الشبكات لأنها متعددة الاستخدامات وفعالة من حيث التكلفة وسهلة النشر. هذا الاستخدام الواسع، إلى جانب التوافق بين البنى التحتية المختلفة للشبكة، يجعلها خيارًا ممتازًا للشبكات العامة.

من ناحية أخرى، تم تصميم InfiniBand خصيصًا لبيئات الحوسبة عالية الأداء (HPC)، حيث يوفر نطاقات تردد أعلى تصل إلى 200 جيجابت في الثانية وأوقات انتظار أقل من شبكات Ethernet التقليدية. ويحقق ذلك من خلال استخدام بنية نسيجية مبدلة، مما يسمح بالمعالجة المتوازية الفعّالة، وهو مفيد بشكل خاص في التطبيقات التي تحتاج إلى نقل سريع للبيانات مثل تحليلات البيانات الضخمة أو أحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

تتمتع جميع التقنيات بمجالات قوية خاصة بها، حيث تعد المرونة/التوافق واحدة منها بالنسبة لشبكة Ethernet، في حين أن الأداء/السرعة مجال آخر، خاصة بالنسبة للتطبيقات كثيرة المتطلبات، عندما يتعلق الأمر بـ Infiniband. ومع قيام الشركات بتوسيع أنشطتها بشكل أكبر، فإن اختيارها لشبكة Ethernet أو InfiniBand سيعتمد بشكل أساسي على احتياجات الأداء المحددة بالإضافة إلى الأهداف التشغيلية ضمن بيئات معينة.

نشر أحدث تقنيات شبكة Ethernet من NVIDIA

تشتهر NVIDIA بتقنيات شبكة Ethernet الخاصة بها، والتي تهدف إلى تحسين إنتاجية البيانات وتقليل زمن الوصول في بيئات مراكز البيانات الحديثة. أحدث الإضافات إلى تشكيلتها هي مفاتيح سلسلة Spectrum. تم تصميم هذه المحولات لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تتطلب اتصالات ذات نطاق ترددي عالٍ مع زمن انتقال منخفض. إنهم يستخدمون إمكانات SDN المتقدمة التي تعمل على تحسين إدارة الشبكة عن طريق أتمتة تخصيص الموارد بناءً على التعديل الديناميكي وفقًا لمتطلبات عبء العمل.

علاوة على ذلك، من خلال دمج حلول الشبكات المعززة بوحدات معالجة الرسوميات، تضمن NVIDIA معالجة المعلومات ونقلها بشكل أسرع عبر الشبكات. يمكن لمراكز البيانات تحقيق مستويات كفاءة أعلى بالإضافة إلى قابلية التوسع بفضل معالجة الحزم القابلة للبرمجة وتفريغ الأجهزة من بين التقنيات الأخرى التي تقدمها هذه الشركة. لذلك، قبل تنفيذ أي من هذه التقنيات، من المهم للمؤسسات أن تأخذ في الاعتبار بنيتها الحالية، ومدى توافقها مع الأنظمة الحالية، بالإضافة إلى احتياجات التطبيقات المحددة من أجل الاستفادة الكاملة من المزايا التي توفرها حلول Ethernet من NVIDIA.

كيف تعمل NVIDIA على تحسين أداء الشبكة؟

الشبكات المتقدمة مع NVIDIA

لتعزيز الإنتاجية وتقليل زمن الوصول وتحسين الكفاءة في مراكز البيانات، تعمل Nvidia على تحسين أداء الشبكة عن طريق العديد من الابتكارات الرئيسية. في البداية، تم استخدام تقنية RDMA من قبل الشركة، والتي سمحت بنقل البيانات بسرعة بين الخوادم دون زيادة العبء على وحدة المعالجة المركزية، مما أدى إلى تقليل زمن الوصول وتحسين وقت استجابة التطبيق. هناك مساهمة مهمة أخرى تأتي من محولات شبكة Mellanox ConnectX التي تدعم النطاق الترددي العالي بالإضافة إلى الاتصالات ذات زمن الوصول المنخفض، مما يجعلها مناسبة لأحمال العمل التي تحتوي على الكثير من البيانات.

علاوة على ذلك، تقوم Nvidia بدمج تقنيات الشبكات القابلة للبرمجة لتعزيز أداء الشبكة، وبالتالي تمكين مراكز البيانات من تكوين شبكاتها ديناميكيًا وفقًا لمتطلبات التطبيقات المحددة. ومن خلال الجمع بين هذه المحولات القابلة للبرمجة ومحولات الشبكات عالية الأداء، مثل محولات Spectrum، يمكن للمؤسسات أتمتة تخصيص الموارد بناءً على متطلبات عبء العمل الحالي أثناء إدارة الشبكات في الوقت الفعلي. تضمن هذه الطريقة الشاملة أن حلول الشبكات من NVIDIA تلبي احتياجات التطبيقات الحديثة وتتجاوزها، خاصة في بيئات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تقنيات نقل البيانات بسرعة عالية

هناك حاجة إلى طرق نقل البيانات عالية السرعة لجعل الشبكات أسرع، خاصة في البيئات التي تتعامل مع كميات كبيرة من المعلومات. فيما يلي بعض الأمثلة البارزة؛

1. استخدام تقنيات RDMA: يسمح هذا بنقل البيانات مباشرة من الذاكرة إلى الذاكرة بين أجهزة الكمبيوتر دون إشراك وحدة المعالجة المركزية، وبالتالي تقليل زمن الوصول وزيادة الإنتاجية. في الواقع، يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية عندما يتعلق الأمر بمراكز البيانات، حيث يمكنها تحسين الأداء العام بشكل كبير من خلال المعالجة السريعة للبيانات بمساعدة بطاقات NIC الذكية.
2. تنفيذ شبكة متعددة القنوات: تستخدم الشبكات متعددة القنوات اتصالات متعددة لزيادة عرض النطاق الترددي والموثوقية. عندما تقوم مؤسسة ما بنشر معلوماتها عبر طرق سريعة مختلفة، يتم تقليل الازدحام، مما يؤدي إلى اتصال أسرع بين الأجهزة، خاصة مع بطاقات واجهة الشبكة.
3. تحسين بروتوكولات الشبكة: يمكن لبروتوكولات الشبكة المتقدمة مثل NVMe over Fabrics تسريع معدل نقل البيانات بين تطبيقات التخزين والخادم. تعمل هذه البروتوكولات على تعزيز أداء وحدة تخزين الفلاش، وهو الأمر الذي يصبح أمرًا بالغ الأهمية مع ظهور المزيد من الطلبات على المعلومات.

تعتبر هذه الأساليب ضرورية، من بين أمور أخرى، لضمان قدرة البنى التحتية للشبكات على دعم التطبيقات الحديثة، نظرًا لأن المؤسسات تتبنى بشكل متزايد أعباء العمل التي تتميز بكميات أكبر من البيانات.

الاستفادة من الذكاء الاصطناعي من أجل كفاءة الشبكة

لأتمتة العمليات والتنبؤ بالفشل المحتمل وتحسين تخصيص الموارد، يعد الذكاء الاصطناعي (AI) مهمًا جدًا في تعزيز كفاءة الشبكة. وفيما يلي بعض التطورات الأخيرة:

1. التحليلات التنبؤية: يمكن للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والتي تحلل بيانات الشبكة التاريخية التنبؤ بأنماط حركة المرور والأحمال الزائدة المحتملة، مما يسمح بإجراء التعديلات مسبقًا لتحقيق أداء مستدام. تعمل هذه الطريقة على تقليل وقت التوقف عن العمل أكثر من أي طريقة أخرى لأنها تعمل على تحسين تجربة المستخدم.
2. إدارة الشبكة الآلية باستخدام تقنيات NVIDIA Accelerated Technologies: تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات في الوقت الفعلي لإدارة تكوينات الشبكة وتعديلاتها بشكل مستقل. ويضمن ذلك أن الشبكات تتكيف ديناميكيًا مع متطلبات أحمال العمل المتغيرة، مما يؤدي إلى تحسين الإنتاجية الإجمالية والموثوقية.
3. الكشف عن الحالات الشاذة والأمن: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تراقب حركة مرور الشبكة اكتشاف الأنماط الشائعة التي تشير إلى التهديدات الأمنية. يمكن للمؤسسات حماية بياناتها الحساسة ضد الهجمات السيبرانية من خلال تعزيز آليات الدفاع من خلال التحديد السريع لهذه الحالات الشاذة والاستجابة لها.

إن دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة الشبكة لا يجعل العمليات أسهل فحسب، بل يرفع أيضًا سقف الأداء لأن المؤسسات تسعى جاهدة لتلبية الاحتياجات المتزايدة للبنية التحتية الرقمية. ومع تقدم هذه التكنولوجيا، فإن قدرتها على إحداث ثورة في كفاءة الشبكة سوف تنمو أيضًا.

مصادر مرجعية

شبكة الكمبيوتر

NVIDIA

إيثرنت

الأسئلة الشائعة (FAQs)

س: ما هي أحدث حلول شبكات مراكز البيانات من NVIDIA لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي؟

ج: تضمن الحلول الحديثة مثل Quantum Infiniband ووحدات معالجة البيانات NVIDIA BlueField-3 شبكات عالية الأداء. توفر هذه الحلول اتصالاً موثوقًا به من البداية إلى النهاية، وهندسة معمارية قابلة للتطوير، وزمن انتقال منخفض لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات.

س: كيف يدعم Quantum Infiniband الشبكات المتسارعة؟

ج: توفر تقنية Quantum Infiniband النطاق الترددي العالي وزمن الوصول المنخفض المطلوب لتسريع الشبكات. فهو يساعد على نقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية بشكل فعال، مما يضمن التشغيل السلس في الذكاء الاصطناعي وبيئات الحوسبة العالية.

س: ما هو الدور الذي تلعبه وحدات DPU NVIDIA BlueField-3 في مراكز البيانات الحديثة؟

ج: إن دمج الشبكات المحددة بالبرمجيات، وشبكات التخزين، والحوسبة داخل الشبكة مع وحدات معالجة البيانات NVIDIA BlueField-3 يمثل خطوة كبيرة إلى الأمام بالنسبة لمراكز البيانات الحديثة. وهذا يتيح لوحدات المعالجة المركزية تفريغ مهام الشبكة بكفاءة أكبر، مما يحررها لأحمال عمل حوسبة أثقل.

س: كيف تتعامل حلول شبكات NVIDIA مع كل من تقنيات Ethernet وInfiniband؟

ج: تتميز بالمرونة الكافية لدعم تقنيات Ethernet أو Infiniband، وبالتالي استيعاب الاحتياجات المختلفة لمراكز البيانات أو أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. تعد Quantum Infiniband إحدى التقنيات المستخدمة لتوفير اتصالات بينية عالية السرعة، بينما يقوم Spectrum-X بإدارة واجهات الشبكة عالية الأداء.

س: ما هي الفوائد التي توفرها تقنية RDMA (الوصول المباشر إلى الذاكرة عن بعد) في حلول الشبكات من NVIDIA؟

ج: عند استخدام RDMA ضمن هذه الأنظمة، يمكن أن تؤدي تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة والأنواع الأخرى من مهام HPC التي تتضمن كميات كبيرة من البيانات المنقولة أداءً أفضل بشكل ملحوظ. ومن خلاله، يمكن لوحدات معالجة الرسومات الاتصال مباشرة مع وحدات التخزين وموارد الحوسبة الأخرى دون المرور عبر وحدة المعالجة المركزية، وبالتالي تقليل زمن الوصول بشكل كبير.

س: اشرح سبب كون وحدات NVIDIA BlueField® DPU جيدة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

ج: تعمل وحدات معالجة البيانات NVIDIA BlueField® على تفريغ مهام الشبكات والأمان والتخزين من وحدة المعالجة المركزية لتسريع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. وبهذه الطريقة، فإنها تحرر المزيد من قوة الحوسبة لاستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي زيادة أداء وكفاءة معالجة البيانات.

س: ما الذي تفعله الحوسبة داخل الشبكة لحلول الشبكات عالية الأداء التي طورتها NVIDIA؟

ج: يسمح بإجراء العمليات الحسابية داخل الشبكة نفسها، مما يقلل من حركة البيانات ويحسن الأداء العام للتطبيق. يعد هذا أمرًا مهمًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والتي تتضمن العديد من أعباء العمل المعقدة.

س: كيف تمت معالجة الشبكات المعرفة بالبرمجيات مع منتجات Nvidia الجديدة؟

ج: أتاحت منصات Spectrum-X الخاصة بهم، جنبًا إلى جنب مع وحدات DPU BlueField®، تنفيذ الأتمتة وإدارة الشبكات بكفاءة في بيئة محددة بالبرمجيات. تسمح هذه التقنيات بالتكوينات الديناميكية التي يمكنها التكيف مع المتطلبات المختلفة داخل مراكز البيانات الحديثة عالية الأداء.

س: لماذا يجب استخدام محولات شبكة ConnectX في مراكز البيانات؟

ج: توفر محولات الشبكة ConnectX حلول اتصال ذات زمن انتقال منخفض ومعدل نقل بيانات مرتفع، وهي مثالية للاستخدام في مراكز البيانات حيث تكون مثل هذه القدرات مطلوبة بشكل متكرر. علاوة على ذلك، تدعم هذه المحولات بروتوكولات Ethernet وبروتوكولات Infiniband، وبالتالي تضمن أداءً مرنًا وموثوقًا به للشبكة عبر جميع أنواع الإعدادات.

س: كيف يمكن لحلول الشبكات من NVIDIA تحقيق الأتمتة في مراكز البيانات؟

ج: يمكن تحقيق أتمتة الشبكة عندما يتم تفريغ المهام الروتينية من خلال محولات RDMA التي توفرها Nvidia مقترنة بوحدات معالجة البيانات BlueField-3. يتيح هذا للمسؤولين تكوين الشبكات باستخدام البرامج بسهولة مع ضمان استهلاك هذه العمليات لموارد أقل من ذي قبل، مما يؤدي إلى مستويات كفاءة أفضل داخلها.