Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC) Ağı, NVIDIA GPU Cluster Ağları ve InfiniBand Ağlarının Temel Prensipleri
Modern teknolojik ilerlemeler, büyük veri analitiği, yapay zeka, bilimsel hesaplamalar ve finansal modelleme gibi yoğun işlem gücü gerektiren alanlarda yüksek performanslı ağlara duyulan ihtiyacı artırmıştır. Bu bağlamda HPC ağları, NVIDIA GPU cluster ağları ve InfiniBand ağları, performans ve verimliliği artıran kritik bileşenler olarak ön plana çıkmaktadır.
1. HPC Network (Yüksek Performanslı Hesaplama Ağı)
HPC, büyük miktarda hesaplama iş yükünü paralel olarak gerçekleştirmek için tasarlanmış sistemlerdir. Bu sistemlerde ağ, verinin düğümler arasında hızlı ve verimli bir şekilde aktarılmasını sağlayarak performansı doğrudan etkiler.
HPC Ağlarının Özellikleri:
- Düşük Gecikme Süresi: Verinin hesaplama düğümleri arasında minimum süreyle aktarılması gerekir.
- Yüksek Bant Genişliği: Büyük veri setlerinin hızlı taşınmasını sağlar.
- Skalabilite: Ağ altyapısı, büyüyen iş yüklerine uyum sağlayacak şekilde genişletilebilir.
- Güvenilirlik: Ağ arızalarını minimumda tutarak kesintisiz çalışmayı destekler.
HPC Ağ Mimarisi:
- Fat Tree Topolojisi: Yaygın kullanılan bir ağ topolojisidir ve ağ trafiğini optimize eder.
- Tor Topolojisi: Özellikle süper bilgisayarlarda kullanılır; hesaplama düğümleri arasındaki bağlantıları artırır.
HPC’de Kullanılan Protokoller:
- MPI (Message Passing Interface): HPC uygulamalarında düğümler arasında veri alışverişi için kullanılan bir standarttır.
- RDMA (Remote Direct Memory Access): Bellekler arası veri alışverişini CPU’yu baypas ederek hızlandırır.
2. NVIDIA GPU Cluster Network
NVIDIA GPU tabanlı sistemler, paralel işlem gücü sayesinde yapay zeka, derin öğrenme ve HPC iş yükleri için ideal platformlardır. Bu sistemlerde GPU’ların birbiriyle hızlı bir şekilde iletişim kurabilmesi kritik öneme sahiptir.
NVIDIA GPU Cluster Ağlarının Avantajları:
- Paralel İşleme: Çok sayıda GPU’nun aynı anda çalışmasını sağlar.
- NVLink Teknolojisi: NVIDIA’nın kendi yüksek hızlı bağlantı teknolojisi, GPU’lar arasında veri transferini optimize eder.
- CUDA ve CUDA-X: NVIDIA’nın yazılım platformu, uygulamaların GPU gücünden maksimum düzeyde yararlanmasını sağlar.
NVIDIA GPU Cluster ve HPC’nin Uyumu:
- Heterojen Ağlar: CPU, GPU ve diğer işlem birimlerini birleştirerek farklı iş yüklerine uygun bir ağ altyapısı oluşturulur.
- AI İş Yükleri: Derin öğrenme modellerinin eğitiminde büyük GPU kümeleri ve InfiniBand ağları sıkça kullanılır.
3. InfiniBand Network
InfiniBand, düşük gecikme süresi ve yüksek bant genişliği gereksinimleri için özel olarak tasarlanmış bir ağ teknolojisidir. HPC sistemlerinde ve NVIDIA GPU cluster’larında yaygın olarak kullanılır.
InfiniBand’ın Temel Özellikleri:
- Çok Yüksek Bant Genişliği: 800 Gb/sn ve üzeri hızlara ulaşabilir.
- Düşük Gecikme Süresi: Milisaniyelerden düşük seviyelere inen gecikme süreleriyle veri transferini hızlandırır.
- RDMA Desteği: CPU’yu devreden çıkararak bellekler arasında doğrudan veri transferi sağlar.
- Skalabilite: Büyük ölçekli veri merkezleri için optimize edilmiştir.
InfiniBand’ın Başlıca Kullanım Alanları: (Örnekler çoğaltılabilir)
- HPC Sistemleri: Süper bilgisayarlar ve bilimsel araştırma altyapıları.
- GPU Cluster Ağları: Derin öğrenme ve yapay zeka eğitim modelleri.
- Finansal Simülasyonlar: Yüksek hızlı algoritmaların çalıştırıldığı finansal uygulamalar.
-
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML)
Senaryo: Trilyonlarca Parametreli Model Eğitimi
- Örnek: OpenAI veya Google AI gibi kuruluşlarda büyük dil modellerinin eğitimi.
-
Savunma ve Havacılık
Senaryo: Gerçek Zamanlı Simülasyonlar ve Komuta Kontrol Sistemleri
- Örnek: Savaş uçaklarının uçuş simülasyonları veya savaş alanı veri analizleri.
-
Genomik ve Biyoinformatik
Senaryo: İnsan Genom Projesi veya Hastalık Araştırmaları
- Örnek: Genetik mutasyonları analiz etmek için kullanılan veri yoğun işlemler.
-
Enerji ve Doğal Kaynaklar
Senaryo: Petrol ve Gaz Simülasyonları
- Örnek: Sondaj simülasyonları ve yer altı kaynak analizleri
4. HPC, NVIDIA GPU Cluster ve InfiniBand’ın Entegrasyonu
Bu üç teknoloji, yüksek performanslı uygulamalar için mükemmel bir sinerji yaratır. NVIDIA GPU tabanlı cluster’lar, InfiniBand ile birleştirilerek aşağıdaki avantajlar elde edilir:
- Hızlı Model Eğitimi: Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri çok daha kısa sürede eğitilir.
- Verimli Veri Transferi: InfiniBand, düğümler arasında yüksek hızlı veri aktarımı sağlar.
- Esneklik ve Güç: HPC’nin paralel hesaplama gücüyle birleşerek büyük veri analitiği iş yükleri kolaylaşır.
NVIDIA Quantum-2 QM9700 Switch: Yüksek Performanslı Veri Merkezleri için 400Gb/s InfiniBand Çözümü
Modern veri merkezleri ve yüksek performanslı hesaplama (HPC) ortamları, artan veri hacimleri ve karmaşık uygulamalar nedeniyle daha hızlı ve verimli ağ çözümlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu gereksinimleri karşılamak üzere tasarlanan NVIDIA Quantum-2 QM9700 anahtarı, 400Gb/s InfiniBand bağlantısıyla üstün performans ve ölçeklenebilirlik sunar.
Temel Özellikler:
- Yüksek Bant Genişliği ve Düşük Gecikme: QM9700, her biri 400Gb/s hızında 64 port ile toplamda 51,2 Tb/s çift yönlü veri aktarım kapasitesine sahiptir. Bu, büyük veri setlerinin ve yoğun işlem gerektiren uygulamaların hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini sağlar.
- Gelişmiş In-Network Computing: NVIDIA’nın üçüncü nesil Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP)™ teknolojisi olan SHARPv3’ü destekleyen QM9700, ağ üzerinden veri toplama ve azaltma işlemlerini hızlandırarak yapay zeka ve HPC uygulamalarının performansını artırır.
- Esnek Topoloji Desteği: Fat Tree, SlimFly, DragonFly+ ve çok boyutlu Torus gibi çeşitli ağ topolojilerini destekleyen QM9700, farklı ölçek ve gereksinimlere sahip veri merkezleri için esnek bir çözüm sunar.
- Gelişmiş Yönetim Özellikleri: Dahili subnet yöneticisi sayesinde QM9700, 2.000 düğüme kadar olan sistemlerde kutudan çıktığı gibi kolay kurulum sağlar. MLNX-OS® yazılım paketi ile CLI, WebUI, SNMP ve JSON arayüzleri üzerinden kapsamlı şasi yönetimi imkanı sunar.
Teknik Özellikler:
- Boyutlar: 1U standart şasi tasarımı ile 43,6 mm (Y) x 438 mm (G) x 660 mm (D).
- Ağırlık: Tek güç kaynağı ile 13,6 kg; çift güç kaynağı ile 14,8 kg.
- Güç Tüketimi: Pasif kablolarla tipik güç tüketimi 747W; aktif kablolarla maksimum 1.720W.
- Çevresel Koşullar: Çalışma sıcaklığı ileri hava akışı için 0° ila 35°C; ters hava akışı için 0° ila 40°C.
NVIDIA Quantum-2 QM9700 anahtarı, yüksek bant genişliği, düşük gecikme süresi ve gelişmiş ağ içi hesaplama özellikleriyle modern veri merkezlerinin ve HPC ortamlarının ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır. Bu özellikleriyle, yapay zeka ve bilimsel araştırma gibi yoğun işlem gerektiren uygulamalarda performansı ve verimliliği artırır.
InfiniBand Ağları: Güncel Gelişmeler ve 800G Teknolojisi
InfiniBand, yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) ve yapay zeka uygulamalarında düşük gecikme süresi ve yüksek bant genişliği sunan bir ağ teknolojisidir. Son yıllarda, veri yoğun uygulamaların artan taleplerini karşılamak amacıyla InfiniBand teknolojisi önemli ilerlemeler kaydetmiştir.
800G InfiniBand Teknolojisi:
En son gelişmeler arasında, 800 Gb/sn hızına ulaşan InfiniBand çözümleri bulunmaktadır. Özellikle NVIDIA’nın Quantum-X800 InfiniBand Platformu, trilyon parametreli yapay zeka modelleri için özel olarak tasarlanmıştır. Bu platform, gelişmiş donanım tabanlı “In-Network Computing” ve SHARP™ v4 protokolünü destekleyerek, büyük ölçekli AI ve HPC iş yükleri için optimize edilmiştir.
- Yüksek Hızlı Bağlantı: 800 Gb/sn’lik uçtan uca veri aktarım hızı sunar.
- Gelişmiş Ölçeklenebilirlik: AI hesaplama altyapıları için 5 kat daha yüksek ölçeklenebilirlik sağlar.
- ConnectX-8 SuperNIC: Gelişmiş offload ve hizmet kalitesi iyileştirmeleriyle 800G bağlantı sunar.
800G InfiniBand’ın Avantajları:
- Daha Hızlı Veri Aktarımı: Önceki nesillere göre iki kat daha hızlı veri aktarım hızları, büyük veri setlerinin ve modellerin daha hızlı işlenmesini sağlar.
- Düşük Gecikme Süresi: Gelişmiş donanım ve protokoller sayesinde, veri iletiminde minimum gecikme süresi elde edilir.
- Yüksek Ölçeklenebilirlik: Büyük ölçekli veri merkezleri ve HPC ortamları için optimize edilmiş yapı, daha fazla düğüm ve cihazın entegrasyonunu kolaylaştırır.
GPU cluster çözüm mimariler hakkında daha geniş bilgi almak için [email protected] ile iletişime geçebilirisiniz.