Преобразование возможностей подключения: сетевые решения NVIDIA для центров обработки данных и рабочих нагрузок искусственного интеллекта

В нашем постоянно меняющемся цифровом мире растет потребность в высокопроизводительных вычислениях, особенно в центрах обработки данных, поддерживающих рабочие нагрузки искусственного интеллекта (ИИ). Поскольку предприятия стремятся извлечь выгоду из ИИ для лучшего принятия решений и повышения операционной эффективности, необходима эволюция базовых сетевых решений, которые могут обрабатывать большую пропускную способность данных и вычислительную мощность. Сетевые решения NVIDIA Решения играют важную роль в этих изменениях, обеспечивая преобразование соединений с приложениями, обрабатывающими большие объемы данных, посредством высокоскоростных сетевых архитектур с малой задержкой. В этой статье обсуждаются преимущества такого решения с точки зрения повышения производительности и оптимизации операционной деятельности, что позволяет предприятиям полностью реализовать свой потенциал в эпоху революции искусственного интеллекта. Мы также покажем, как эти технологии влияют на современные центры обработки данных и будущие рабочие нагрузки искусственного интеллекта, на примерах, взятых из различных продуктов NVIDIA, таких как BlueField® Data Processing Unit вместе с программной платформой DOCA.

Что такое сеть NVIDIA?

Понимание интеграции NVIDIA и Mellanox

Сетевые возможности NVIDIA были значительно улучшены благодаря интеграции с Mellanox Technologies, которая предоставила широкий спектр решений для центров обработки данных и рабочих нагрузок искусственного интеллекта (ИИ). Это сочетание сочетает в себе самые современные технологии графических процессоров NVIDIA с ведущими решениями для высокоскоростных межсоединений, такими как InfiniBand и Ethernet, предоставляемыми Mellanox. Результатом является мощная сетевая архитектура, которая увеличивает пропускную способность данных при одновременном уменьшении задержек, что важно для систем искусственного интеллекта, работающих с огромными объемами информации в режиме реального времени. Организации могут масштабироваться выше и быстрее для достижения эффективности благодаря этому симбиозу, который обеспечивает быструю и бесперебойную обработку на многих узлах в центре обработки данных. Что выделяет партнерство между Nvidia и Mellanox, так это их стратегический подход к удовлетворению современных вычислительных требований и оптимизации сетевого ландшафта.

Основные преимущества передовых сетевых технологий NVIDIA

Оригинальные сетевые технологии NVIDIA предлагают множество преимуществ, которые являются ключевыми для повышения производительности центров обработки данных. Во-первых, они делают возможной связь с ультранизкой задержкой, что необходимо для обработки данных в реальном времени и обучения ИИ. Во-вторых, их высокая пропускная способность позволяет быстро передавать огромные наборы данных между серверами и графическими процессорами, тем самым ускоряя рабочие нагрузки и повышая использование ресурсов. Кроме того, эти технологии обладают расширенными сетевыми функциями, такими как контроль перегрузки или адаптивная маршрутизация, которые оптимизируют поток информации и минимизируют узкие места в них. Таким образом, в целом сетевые решения NVIDIA создают более гибкую и эффективную инфраструктуру, которая позволяет предприятиям эффективно масштабировать свои операции, оставаясь конкурентоспособными в этом быстро меняющемся ландшафте ИИ.

Роль в оптимизации центра обработки данных

Оптимизация работы центров обработки данных во многом зависит от сетевых технологий NVIDIA. Эти решения сокращают задержки и увеличивают пропускную способность для полного использования вычислительных возможностей, тем самым повышая скорость обработки информации и лучше управляя рабочими нагрузками. Кроме того, они также включают интеллектуальный контроль перегрузки, среди других расширенных функций, которые отвечают за динамическую балансировку нагрузки, что приводит к эффективному распределению ресурсов и тем самым предотвращает узкие места. Такой всеобъемлющий метод повышает производительность и поддерживает масштабируемость, благодаря чему центры обработки данных могут быстро адаптироваться к меняющимся требованиям. Таким образом, предприятия могут сделать свои ИТ-системы более гибкими и экономичными, что повышает конкурентоспособность в отрасли.

Как NVIDIA Infiniband ускоряет вычисления?

Ключевые особенности NVIDIA Infiniband

Технология NVIDIA InfiniBand была создана для поддержки высокопроизводительных вычислений (HPC) и центров обработки данных на уровне предприятия. Некоторые из его основных особенностей — это способность справляться со сложными вычислениями и рабочими нагрузками искусственного интеллекта:

1. Высокая пропускная способность с низкой задержкой в ​​средах центров обработки данных: InfiniBand обеспечивает непревзойденную скорость передачи данных, часто превышающую 200 Гбит/с, и делает это со сверхнизкой задержкой — всего несколько микросекунд. Это важно для приложений, которым требуется быстрая и надежная связь между вычислительными узлами.
2. Масштабируемость. Благодаря поддержке тысяч узлов InfiniBand может масштабироваться для удовлетворения потребностей крупных инфраструктур данных или суперкомпьютеров. Он обеспечивает легкий рост без серьезной реконфигурации сети благодаря поддержке больших топологий.
3. Расширенные возможности RDMA для сложных вычислений и рабочих нагрузок ИИ: благодаря возможности прямой передачи данных между памятью узлов без участия ЦП, удаленный прямой доступ к памяти (RDMA) снижает неэффективность, освобождая ресурсы обработки для других задач. Это повышает общую производительность за счет разгрузки и внутрисетевых вычислений в распределенных приложениях.
4. Повышенная надежность. Среди функций исправления ошибок, включенных в NVIDIA InfiniBand, есть алгоритмы управления перегрузкой, которые обеспечивают целостность, а также непрерывность связи, необходимые для производительности критически важных рабочих нагрузок.
5. Поддержка смешанных рабочих нагрузок. InfiniBand эффективно справляется как с вычислительными задачами, так и с операциями хранения данных, обслуживая среды со смешанными рабочими нагрузками и оптимизируя использование ресурсов различными приложениями.

В совокупности такие возможности дают организациям возможность создавать мощные вычислительные среды, способные эффективно решать сложные вычислительные задачи, тем самым еще больше улучшая свой операционный потенциал.

Влияние на высокопроизводительные вычислительные приложения

Подключение NVIDIA InfiniBand к системе позволяет ей работать намного лучше. Результаты отраслевых исследований показали, что эта архитектура отвечает за ускорение рабочих нагрузок, особенно тех, которые связаны с машинным обучением, моделированием и большими научными вычислениями, среди прочего, которые требуют большого объема данных. Более того, расширенные возможности удаленного прямого доступа к памяти (RDMA) могут сократить нагрузку на ЦП, тем самым обеспечивая эффективную обработку информации и более быстрое выполнение параллельных задач. Эффективность становится необходимой при работе с такими секторами, как биоинформатика, астрофизика или финансовое моделирование, где огромные объемы данных требуют немедленного анализа или обработки. Другое дело, что масштабируемость внутри сетей InfiniBand поддерживает растущие потребности предприятий при расширении мощностей вычислительных ресурсов, тем самым обеспечивая устойчивую пиковую производительность даже при повышении спроса. В целом эти технические преимущества делают Infini Band незаменимым элементом для управления высокопроизводительными вычислительными приложениями, поскольку они позволяют предприятиям достигать революционных результатов.

Преимущества традиционных сетевых решений

NVIDIA Infiniband имеет ряд преимуществ по сравнению с обычными сетевыми решениями, которые делают его более эффективным для общей производительности системы. Во-первых, Infiniband имеет связь с низкой задержкой, что позволяет быстрее передавать данные между узлами, чем традиционные сети Ethernet, что очень важно для ограниченных по времени операций в HPC. Во-вторых, большая пропускная способность, предлагаемая InfiniBand обеспечивает хорошую пропускную способность, что позволяет без проблем обрабатывать большие объемы данных, например, связанные с аналитикой в ​​реальном времени или рабочими нагрузками моделирования.

Кроме того, этот протокол значительно снижает нагрузку на ЦП за счет поддержки удаленного прямого доступа к памяти (RDMA), при котором данные можно перемещать непосредственно между памятью, не задействуя процессор, тем самым высвобождая вычислительную мощность для других задач, что приводит к сокращению периодов обработки и улучшению времени отклика приложений. Кроме того, масштабируемость Inifiniband позволяет организациям легко масштабировать свои сети для удовлетворения растущих потребностей проектов с точки зрения как количества подключений, так и объемов данных, что невозможно при использовании традиционных сетевых решений, которым не хватает такой гибкости.

Короче говоря, Infiniband от Nvidia является отличным выбором для высокопроизводительных вычислительных приложений благодаря сочетанию низкой задержки, высокой пропускной способности, уменьшенной загрузки ЦП и функций масштабируемости, которые создают прочную основу, на которой могут быть построены будущие вычислительные достижения.

Что такое сетевая платформа NVIDIA BlueField?

Обзор Bluefield DPU

Блок обработки данных NVIDIA BlueField (DPU) — это революционная система, созданная для развития инфраструктуры центров обработки данных путем облегчения, ускорения и защиты основных функций сети, хранения и безопасности. Он сочетает в себе самые современные процессоры на базе ARM с высокоскоростными сетевыми возможностями NVIDIA Ethernet и InfiniBand, что позволяет повысить эффективность и производительность в облачных, корпоративных и периферийных средах. Перенос рабочих нагрузок, связанных с данными, с ЦП позволяет лучше использовать ресурсы, а также повысить общую скорость обработки данных. Более того, это может облегчить получение информации и аналитику в режиме реального времени, обеспечивая интеллектуальную обработку данных через экосистему программного обеспечения NVIDIA. BlueField DPU объединяет сетевые функции с функциями хранения, а также функции безопасности в одном мощном устройстве; это делает его важным элементом любого современного высокопроизводительного масштабируемого центра обработки данных.

Преимущества Bluefield для искусственного интеллекта и машинного обучения

NVIDIA BlueField DPU может быть чрезвычайно полезен для искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку он совершенствует управление данными и повышает общую производительность. Вот почему:

1. Более эффективный поток данных: архитектура BlueField обеспечивает высокоскоростной доступ к информации, что уменьшает задержку и ускоряет передачу данных в модели искусственного интеллекта. Это особенно важно при обучении на больших наборах данных, где затраченное время сильно влияет на достигнутые результаты.
2. Разгрузка ресурсов: BlueField перемещает сетевые и накопительные задачи с ЦП на DPU, тем самым снижая нагрузку вычислений на основные процессоры. Это улучшает распределение ресурсов, так что центральные процессоры могут сосредоточиться на более сложных алгоритмах искусственного интеллекта, не замедляясь из-за рутинного контроля данных.
3. Повышенная безопасность для целостности данных. Меры безопасности, встроенные в BlueField, гарантируют, что во время обработки или передачи информация остается в безопасности. Такая защита становится необходимой в тех случаях, когда приложения ИИ имеют дело с личными/частными записями или должны соответствовать строгим правилам, касающимся их защиты.
4. Адаптируемость к тяжелым вычислительным нагрузкам и сложным системам искусственного интеллекта. Ввиду увеличения размеров рабочих нагрузок, связанных с искусственным интеллектом, масштабируемость BlueField позволяет ему динамически реагировать, предоставляя дополнительную вычислительную мощность в сочетании с полосой пропускания, необходимой для поддержки роста без ущерба для эффективности.

Если максимально использовать эти преимущества, они могут позволить предприятиям добиться оптимального повышения эффективности за счет внедрения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, которые способствуют инновациям в различных сферах их деятельности.

Масштабируемость и эффективность в центрах обработки данных

Центры обработки данных являются очень важной частью управления большими данными, и существует потребность в адаптируемых решениях. Чтобы улучшить масштабируемость и эффективность, современные центры обработки данных были построены на определенных принципах, к которым относятся:

1. Модульная инфраструктура. Большинство ведущих центров обработки данных используют модульную конструкцию, которая позволяет при необходимости быстро развертывать дополнительные ресурсы. Эта модульность гарантирует, что организации могут масштабировать свою деятельность, не нарушая ее, и таким образом эффективно справляться с различными рабочими нагрузками.
2. Энергоэффективные технологии: Потребление энергии должно быть эффективным. Поэтому современные центры обработки данных используют передовые системы охлаждения, экологически чистое оборудование и другие возобновляемые источники энергии, чтобы минимизировать выбросы углекислого газа, сохраняя при этом максимальную производительность.
3. Виртуализация и автоматизация. Использование ресурсов в центрах обработки данных максимально увеличивается за счет использования виртуальных машин, которые позволяют нескольким виртуальным машинам работать на одном физическом сервере. Операции также можно сделать более эффективными с помощью программного обеспечения для автоматизации, которое сокращает количество человеческих ошибок и обеспечивает распределение ресурсов на основе реального спроса.

Эти стратегии в значительной степени улучшают масштабируемость и операционную эффективность центров обработки данных, делая их способными удовлетворить текущие потребности бизнеса.

Что представляют собой сетевые решения NVIDIA для Ethernet?

Изучение коммутаторов Spectrum Ethernet

Коммутаторы NVIDIA Spectrum Ethernet разработаны как решения для центров обработки данных и облачных сетей для высокопроизводительных вычислений, обеспечивая при этом безопасность сложных вычислений. Эти коммутаторы предлагают ряд дополнительных функций, таких как сверхнизкая задержка, высокая пропускная способность и масштабируемость, что позволяет им справляться с большими рабочими нагрузками. Одной из основных функций является поддержка скоростей Ethernet до 400GbE, что обеспечивает более высокую скорость передачи данных, тем самым повышая общую эффективность системы.

Семейство Spectrum также имеет встроенную телеметрию для мониторинга и управления в реальном времени, а также поддержку расширенных протоколов сетевой автоматизации, подобных тем, которые используются в средах SDN; это значительно упрощает операции в различных типах центров обработки данных и обеспечивает лучшие возможности оркестрации между ними. Благодаря интеллектуальным сетевым решениям на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут адаптироваться к меняющимся потребностям в данных и оптимизировать использование ресурсов, коммутаторы Spectrum на базе оборудования NVIDIA значительно повышают надежность производительности, необходимую в современной цифровой среде.

Сравнение решений Ethernet и Infiniband

Сравнение Ethernet и InfiniBand выявляет ряд ключевых различий, которые отражают их различную пригодность для применения в центрах обработки данных, например, разгрузки и внутрисетевые вычисления. Его способность поддерживать скорости передачи данных от 1GbE до 400GbE и выше сделала Ethernet сетевым стандартом, поскольку он универсален, экономически эффективен и прост в развертывании. Такое широкое использование в сочетании с совместимостью с различными сетевыми инфраструктурами делает его отличным выбором для сетей общего назначения.

С другой стороны, InfiniBand разработан специально для сред высокопроизводительных вычислений (HPC), предлагая более высокую пропускную способность до 200 Гбит/с и меньшие задержки, чем традиционный Ethernet. Это достигается за счет использования архитектуры коммутируемой структуры, которая обеспечивает эффективную параллельную обработку, особенно полезную в приложениях, требующих быстрой передачи данных, таких как аналитика больших данных или рабочие нагрузки ИИ.

У каждой технологии есть свои сильные стороны: гибкость/совместимость — одна из них для Ethernet, а производительность/скорость — другая, особенно для ресурсоемких приложений, когда речь идет о Infiniband. По мере дальнейшего расширения своей деятельности компании, выберут ли они Ethernet или InfiniBand, будет зависеть главным образом от конкретных требований к производительности, а также эксплуатационных целей в конкретных средах.

Развертывание новейших сетевых технологий NVIDIA Ethernet

NVIDIA известна своими сетевыми технологиями Ethernet, целью которых является повышение пропускной способности данных и снижение задержек в современных средах центров обработки данных. Самым последним дополнением к ее линейке являются коммутаторы серии Spectrum. Эти коммутаторы были разработаны для рабочих нагрузок искусственного интеллекта и машинного обучения, требующих соединений с высокой пропускной способностью и низкой задержкой. Они используют расширенные возможности SDN, которые оптимизируют управление сетью за счет автоматизации распределения ресурсов на основе динамической настройки в соответствии с требованиями рабочей нагрузки.

Более того, интегрируя сетевые решения с ускорением на GPU, NVIDIA обеспечивает более быструю обработку и передачу информации по сетям. Центры обработки данных могут достигать более высоких уровней эффективности, а также масштабируемости благодаря программируемой обработке пакетов и аппаратной разгрузке среди других технологий, предоставляемых этой компанией. Поэтому перед внедрением любой из этих технологий организациям важно учитывать существующую архитектуру, насколько они совместимы с текущими системами, а также конкретные потребности приложений, чтобы в полной мере использовать преимущества, предоставляемые решениями NVIDIA Ethernet.

Как NVIDIA оптимизирует производительность сети?

Расширенные сетевые возможности с NVIDIA

Чтобы повысить пропускную способность, сократить задержки и повысить эффективность центров обработки данных, Nvidia оптимизирует производительность сети с помощью нескольких ключевых инноваций. Первоначально компания использовала технологию RDMA, которая позволяла быстро передавать данные между серверами без перегрузки процессора, что приводило к уменьшению задержек и улучшению времени отклика приложений. Еще одним важным вкладом являются сетевые адаптеры Mellanox ConnectX, которые поддерживают высокую пропускную способность и соединения с малой задержкой, что делает их подходящими для рабочих нагрузок с большим объемом данных.

Более того, Nvidia интегрирует программируемые сетевые технологии для повышения производительности сети, тем самым позволяя центрам обработки данных динамически настраивать свои сети в соответствии с требованиями конкретных приложений. Комбинируя эти программируемые коммутаторы с их высокопроизводительными сетевыми адаптерами, такими как коммутаторы Spectrum, предприятия могут автоматизировать распределение ресурсов в зависимости от текущих требований рабочей нагрузки, одновременно управляя сетями в режиме реального времени. Этот универсальный метод гарантирует, что сетевые решения NVIDIA удовлетворяют и превосходят потребности современных приложений, особенно в средах искусственного интеллекта и машинного обучения.

Методы высокоскоростной передачи данных

Для ускорения работы сетей необходимы высокоскоростные методы передачи данных, особенно в средах, обрабатывающих большие объемы информации. Вот несколько ярких примеров;

1. Использование технологий RDMA: это позволяет осуществлять прямую передачу данных из памяти в память между компьютерами без задействования ЦП, тем самым уменьшая задержку и увеличивая пропускную способность. Фактически, это имеет первостепенное значение, когда речь идет о центрах обработки данных, поскольку они могут значительно повысить общую производительность за счет быстрой обработки данных с помощью интеллектуальных сетевых карт.
2. Внедрение многоканальной сети. В многоканальной сети используется несколько соединений для увеличения пропускной способности и надежности. Когда организация распределяет свою информацию по разным магистралям, перегрузка уменьшается, что приводит к более быстрой связи между устройствами, особенно с помощью сетевых карт.
3. Оптимизация сетевых протоколов. Расширенные сетевые протоколы, такие как NVMe over Fabrics, могут ускорить скорость перемещения данных между хранилищем и серверными приложениями. Эти протоколы повышают производительность флэш-накопителей, что становится критически важным по мере роста требований к информации.

Эти методы необходимы, среди прочего, для того, чтобы гарантировать, что сетевые инфраструктуры смогут поддерживать современные приложения, учитывая, что организации все чаще принимают на себя рабочие нагрузки, характеризующиеся более высокими объемами данных.

Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности сети

Для автоматизации процессов, прогнозирования возможных сбоев и оптимизации распределения ресурсов искусственный интеллект (ИИ) очень важен для повышения эффективности сети. Ниже приведены некоторые недавние события:

1. Предиктивная аналитика: инструменты на базе искусственного интеллекта, которые анализируют исторические сетевые данные, могут прогнозировать структуру трафика и потенциальные перегрузки, тем самым позволяя заранее вносить коррективы для обеспечения устойчивой производительности. Этот метод сокращает время простоя больше, чем любой другой подход, поскольку улучшает взаимодействие с пользователем.
2. Автоматизированное управление сетью с помощью ускоренных технологий NVIDIA: системы искусственного интеллекта используют анализ данных в реальном времени для автономного управления конфигурациями и настройками сети. Это гарантирует, что сети динамически адаптируются к изменяющимся требованиям рабочей нагрузки, улучшая общую пропускную способность и надежность.
3. Обнаружение аномалий и безопасность. Алгоритмы искусственного интеллекта, отслеживающие сетевой трафик, могут обнаруживать общие закономерности, указывающие на угрозы безопасности. Организации могут защитить свои конфиденциальные данные от кибератак, укрепив механизмы защиты за счет быстрого выявления и реагирования на эти аномалии.

Интеграция искусственного интеллекта в управление сетью не только упрощает операции, но и повышает потолок производительности, поскольку организации стремятся удовлетворить растущие потребности цифровой инфраструктуры. По мере развития этой технологии будет расти и ее способность произвести революцию в эффективности сети.

Справочные источники

Компьютерная сеть

Nvidia

Ethernet

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Вопрос: Каковы новейшие сетевые решения NVIDIA для центров обработки данных для рабочих нагрузок искусственного интеллекта?

A: Современные решения, такие как Quantum Infiniband и NVIDIA BlueField-3 DPU, обеспечивают высокопроизводительную сеть. Эти решения предлагают надежную сквозную связь, масштабируемую архитектуру и низкую задержку для приложений ИИ и центров обработки данных.

Вопрос: Как Quantum Infiniband поддерживает ускоренную работу в сети?

О: Quantum Infiniband обеспечивает высокую пропускную способность и низкие задержки, необходимые для ускоренной работы в сети. Это помогает эффективно передавать данные между графическими процессорами и процессорами, обеспечивая бесперебойную работу в средах искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

Вопрос: Какую роль DPU NVIDIA BlueField-3 играют в современных центрах обработки данных?

A: Интеграция программно-определяемых сетей, сетей хранения данных и внутрисетевых вычислений с DPU NVIDIA BlueField-3 — это важный шаг вперед для современных центров обработки данных. Это позволяет ЦП более эффективно разгружать сетевые задачи, освобождая их для более тяжелых вычислительных нагрузок.

Вопрос: Как сетевые решения NVIDIA поддерживают технологии Ethernet и Infiniband?

О: Они достаточно гибки, чтобы поддерживать технологии Ethernet или Infiniband, тем самым удовлетворяя различные потребности центров обработки данных или рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Quantum Infiniband — одна из технологий, используемых для обеспечения высокоскоростных межсоединений, а Spectrum-X управляет высокопроизводительными сетевыми интерфейсами.

В: Какие преимущества дает технология RDMA (удаленный прямой доступ к памяти) в сетевых решениях NVIDIA?

Ответ: При использовании RDMA в этих системах распределенные приложения искусственного интеллекта и другие типы задач HPC, требующие больших объемов передаваемых данных, могут работать значительно лучше. Благодаря этому графические процессоры могут напрямую взаимодействовать с хранилищем и другими вычислительными ресурсами, минуя центральный процессор, что значительно снижает задержку.

Вопрос: Объясните, почему DPU NVIDIA BlueField® хороши для рабочих нагрузок искусственного интеллекта.

A: Процессоры NVIDIA BlueField® DPU разгружают сетевые, защитные и накопительно-складские задачи с ЦП, ускоряя рабочие нагрузки ИИ. Таким образом, они высвобождают больше вычислительной мощности для использования в приложениях искусственного интеллекта, тем самым повышая производительность и эффективность обработки данных.

Вопрос: Как внутрисетевые вычисления влияют на высокопроизводительные сетевые решения, разработанные NVIDIA?

О: Это позволяет выполнять вычисления внутри самой сети, сокращая перемещение данных и повышая общую производительность приложений. Это важно для масштабируемых систем искусственного интеллекта, которые включают в себя множество сложных рабочих нагрузок.

Вопрос: Как программно-определяемые сети реализованы в новых продуктах Nvidia?

Ответ: Платформы Spectrum-X вместе с DPU BlueField® позволили реализовать автоматизацию и эффективно управлять сетями в программно-определяемой среде. Эти технологии позволяют создавать динамические конфигурации, которые можно адаптировать к различным требованиям современных высокопроизводительных центров обработки данных.

Вопрос: Почему в центрах обработки данных следует использовать сетевые адаптеры ConnectX?

A: Сетевые адаптеры ConnectX предлагают решения для подключения с низкой задержкой и высокой пропускной способностью ввода-вывода, идеально подходящие для использования в центрах обработки данных, где такие возможности требуются чаще всего. Кроме того, эти адаптеры поддерживают как протоколы Ethernet, так и протоколы Infiniband, тем самым гарантируя гибкую и надежную производительность сети во всех типах установок.

Вопрос: Как сетевые решения NVIDIA могут обеспечить автоматизацию центров обработки данных?

A: Автоматизация сети становится достижимой, когда рутинные задачи выгружаются через адаптеры с поддержкой RDMA, предоставляемые Nvidia в сочетании с DPU BlueField-3. Это позволяет администраторам легко настраивать сети с помощью программного обеспечения, гарантируя, что эти операции потребляют меньше ресурсов, чем раньше, что приводит к повышению уровня эффективности в них.