NVIDIA bringt Netzwerk-Switches der nächsten Generation der X800-Serie auf den Markt, die einen End-to-End-Durchsatz von 800 Gbit/s im Ultra-High-End-Bereich unterstützen

Berichten von IT House zufolge hat NVIDIA auf der heutigen GTC-Entwicklerkonferenz eine neue Generation der X800-Netzwerk-Switch-Plattform vorgestellt. Diese Plattformen sind die ersten in der Branche, die einen End-to-End-Durchsatz von 800 Gbit/s erreichen und damit die Grenzen der Netzwerkleistung für künstliche Intelligenz und Rechenlasten weiter verschieben.

Konkret umfasst die X800-Serie zwei Plattformen: Quantum-X800 für InfiniBand und Spectrum-X800 für Standard-Ethernet.

Die Quantum-X800-Plattform ist darauf ausgelegt, die höchste Leistung für die Infrastruktur für künstliche Intelligenz zu bieten, einschließlich des NVIDIA Quantum Q3400-Switches (Hinweis des IT-Hauses: kann 144 800-Gbit/s-Ports bereitstellen) und der geräteseitigen intelligenten Netzwerkkarte ConnectX-8 SuperNIC.

Im Vergleich zum Produkt der vorherigen Generation hat sich die Gesamtbandbreite des Quantum-X800 um das Fünffache erhöht, und die Rechenleistung im Netzwerk mithilfe des NVIDIA SHARPv4x-Protokolls hat sich ebenfalls um das Neunfache erhöht und erreicht 14,4 Tflops.

Spectrum-X800 hingegen zielt auf künstliche Intelligenz, Cloud- und Unternehmensinfrastrukturszenarien ab und umfasst Spectrum SN5600-Switches, die 64 800-Gbit/s-Ports und geräteseitige BlueField-3 SuperNIC-Hochleistungsnetzwerkkarten bereitstellen.

NVIDIA behauptet, dass Spectrum-X800 die Ausführungsgeschwindigkeit von Workloads mit künstlicher Intelligenz beschleunigt und speziell für Cloud-Computing-Umgebungen mit mehreren Mandanten entwickelt wurde. Es kann die Leistungsisolation zwischen den KI-Workloads jedes Mandanten gewährleisten, um ein optimales und konsistentes Leistungsniveau aufrechtzuerhalten Qualität und Kundenzufriedenheit.

NVIDIA bietet außerdem einen vollständigen Satz an Softwareunterstützung, um die Kommunikationseffizienz des GPU-Parallel-Computings zu verbessern und Kunden die Optimierung der Leistung großer Modelle mit Billionen von Parametern zu erleichtern.

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